pandas 把數(shù)據(jù)寫入txt文件每行固定寫入一定數(shù)量的值方法
更新時(shí)間：2018年12月28日 11:10:38 作者：Pywin
今天小編就為大家分享一篇pandas 把數(shù)據(jù)寫入txt文件每行固定寫入一定數(shù)量的值方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
我遇到的情況是：把數(shù)據(jù)按一定的時(shí)間段提出。比如提出每天6:00-8:00的每個(gè)數(shù)據(jù)，可以這樣做：
# -*-coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import datetime
#讀取csv文件
df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv')
#求'ave_time'這一列的平均值
aveTime=df['ave_time'].mean()
#把a(bǔ)ve_time這列的缺失值進(jìn)進(jìn)行填充，填充的方法是按這一列的平均值進(jìn)行填充
df2=df.fillna(aveTime)
# 把處理過的這一列的數(shù)據(jù)取出來
col=df2.iloc[:,2]
#因?yàn)閏ol帶有index值和values值，真正需要的值就是values，取出來的值是Series的類型
arrs=col.values
#取出df2的時(shí)間序列的那一列
col.index=df2.iloc[:,1]
#把index處理為datetime格式
col.index=pd.to_datetime(col.index,unit='ns')
#把col分為以天為單位的時(shí)間序列，目的是計(jì)算這個(gè)列有多少天
dcol=col.resample('D').mean()
#n就是多少天
n=dcol.count()
#創(chuàng)建時(shí)間序列，目的是把每天的6：:0-8：00 | 8:00-10:00 | 15:：00-17:00 |17:00-19：00|的行車平均時(shí)間取出來
f=open('3.txt','w+')
p=pd.date_range('19/7/2016 6:20',periods=n)
for i in p:
j=i+datetime.timedelta(minutes=100)
values=col[i:j].values
count=0
for temp in values:
count+=1
print >> f,temp,
if(count%6==0):
print >> f
f.close()
數(shù)據(jù)的類型如圖：
運(yùn)行結(jié)果：
以上這篇pandas 把數(shù)據(jù)寫入txt文件每行固定寫入一定數(shù)量的值方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python詞云庫wordcloud的使用方法與實(shí)例詳解
這篇文章主要介紹了python詞云庫wordcloud的使用方法與實(shí)例詳解,需要的朋友可以參考下2020-02-02
Python一文入門Flask?Blueprint?SQLAlchemy部分詳解
這篇文章主要為大家介紹了Python一文入門Flask?Blueprint?SQLAlchemy部分詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2023-03-03
今天小編就為大家分享一篇Pytorch釋放顯存占用方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01
這篇文章主要介紹了python生成IP段的方法,涉及Python文件讀寫及隨機(jī)數(shù)操作的相關(guān)技巧,具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2015-07-07
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python生成掃雷地圖的方法，并非游戲?qū)崿F(xiàn)，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-09-09
圖文詳解如何利用PyTorch實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用PyTorch實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的相關(guān)資料,文中通過圖文以及實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家學(xué)習(xí)或者使用PyTorch具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2023-04-04
對(duì)于圖像識(shí)別，大量的工作在于圖像的處理，處理效果好，那么才能很好地識(shí)別，因此，良好的圖像處理是識(shí)別的基礎(chǔ)。在Python中，有一個(gè)優(yōu)秀的圖像處理框架，就是PIL庫，本文會(huì)介紹PIL庫中的各種方法，并列舉相關(guān)例子2021-11-11
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python使用PIL模塊生成隨機(jī)驗(yàn)證碼，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-11-11
這篇文章主要介紹了python類的繼承實(shí)例詳解的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2017-03-03
詳解python statistics模塊及函數(shù)用法
本節(jié)介紹 Python 中的另一個(gè)常用模塊 —— statistics模塊，該模塊提供了用于計(jì)算數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)量的函數(shù)。這篇文章重點(diǎn)給大家介紹python statistics 模塊的一些用法，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2019-10-10