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RSS订阅原创 Python筛选某列满足条件的值（isin用法）
isin()用法：接受一个列表，判断列表中的元素是否在df中。df_Data1 = df[df.loc[:,'A1'].isin([18,19])] #筛选出A1列中含有18、19的所有行df_Data2 = df[~df.loc[:,'A1'].isin([18,19])] #取反，删除A1列中含有18、19的所有行df_Start = df[df.loc[:,'A1'].isin([18,19])].index #筛选出A1列中含有18、19所有行的索引df_Start 返回df
2021-09-24 09:46:54
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原创 Python处理Excel求取某列固定间隔数的平均值
需求：需要取某列数据在相同时间段内的平均值，比如：每5min取一次。思路：读入的数据格式为DataFrame，先通过 df['某列'][ i:j] 的形式取数，用循环可以依次取数成Serise格式，循环里面用append函数将每次循环值填入空列表中，完成需求！Data_0 = []i = 0while i <= len(df): Data0 = df['A列'][i:i+300] #每间隔300个数据取一次数 Data1 = sum(Data0)/len(Data0)
2021-09-15 17:58:03
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原创 Python筛选数据：从指定时间点开始，以固定频率选取数据
Q：在处理Excel表数据时，若已经有“时间”这一列数据，需要从某个时间点开始，以5min的频率选取所有行数据。 思路：采用df.loc方法，确定好需要筛选出的索引列表，pd.date_range方法可以创建需要的时间列表，注意转换成list形式。File_Data1.index = File_Data1['时间'] #将原表的“时间”列设置为索引Data_time0 = pd.date_range('2021-09-13 10:39:13',periods=1...
2021-09-14 17:56:54
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原创 Python数据处理：利用函数比较两列值再赋给新的一列
1、针对处理Excel数据时，比对两列值，选取较大者赋值给新的一列，通过定义函数的方法更简单直接！def func_max(value01,value02): func_max = max(value01,value02) return func_maxdf['value_new'] = df.apply(lambda x:func_max(x['value_0'],x['value_1']),axis=1) 引用函数便能实现相应计算，value_0与value_1是Data
2021-09-10 18:01:01
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原创 Python中map函数的用法并举例说明
map函数简单又很有作用，它根据提供的函数对指定序列做映射。因此可以解决Excel表将指定列值运用到函数的问题。 它的语法是：map(function, iterable, ...)，function — 函数，iterable — 单列或多列。 注：在Python3.中，直接用map(function, iterable, ...)会返回到迭代器，如要转换成列表的形式，采用list(map(function, iterable, ...))即可。 ...
2021-09-06 20:39:31
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原创 Python处理Excel数据常用操作
1、列名重命名df.rename(columns={'A1':'B1'}, inplace = True) #“A1”列列名改为“B1”2、将指定列的某值进行转换df.loc[df.FV5=='ON','FV5'] = 1df.loc[df.FV5=='OFF','FV5'] = 03、删除满足条件的行df.drop(df[(df['A1']<0.2) | (df['A1']>=20)].index) #删除A1列<0.2或>=20的值所对应的行4、将满足条
2021-09-02 19:36:09
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原创 使用Python在Excel表指定位置插入多列并赋值
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2021-08-24 14:15:14
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空空如也
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