随笔分类 -  Pandas

摘要：这里记录一个思路： 假设有一个dataframe，索引为时间（格式为年-月—日 时:分:秒），要求每一年中符合特定要求（如气温最热）的时间。 就是需要先按照年份进行分组，再求组中的对应值。 思路一 将时间索引中的年份单独提出来当成一列，再使用groupby()和apply()方法来求对应值。 这是实 阅读全文

摘要：目标 要求：根据气温和相对湿度来计算夏季通风室外计算相对湿度。 思路 定义 根据《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范GB50736-2012》其中的“4.1.9 夏季通风室外计算相对湿度，应采用历年最热月14时的月平均相对湿度的平均值。” 计算过程 需要先计算温度，找出各年温度最高所对应的月份，再求 阅读全文

摘要：问题描述 dataframe的某一列均为字符串格式，想筛选出含有特定字符串的行，具体实现代码如下： df[df['地址'].str.contains('北京') 这样就可以筛选出‘地址’这一列中含有‘北京’所对应的行了。 问题升级 但如果需要筛选不止一个地名，比如包含‘北京’、‘天津’、‘上海’.. 阅读全文

摘要：问题描述 从excel文件（xlsx）中使用pandas读取，最终导出一个字符串列表，元素包含一系列的_x0000_，如何去除？ 代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('地名.xlsx') a = df.iloc[:,0].values.tolis 阅读全文

摘要：使用pandas在处理excel数据的时候碰到一个问题： 需要将dataframe中两列字符串进行合并拼接，其中两列中的部分值都存在缺测值的情况，这样相加就会因为其中一个为缺测值导致最终结果变为缺测值。 实例代码如下： import pandas as pd import numpy as np S 阅读全文

摘要：自己准备学习python的数据分析，开个随笔，记录自己的学习过程。 有输入，也有输出。 1. 时间序列自动生成 ts = pd.Series(np.arange(1, 901), index=pd.date_range('2010-1-1', periods=900)) 最终生成了从2010-01- 阅读全文