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我有一个很长的 Excel 文件,其中包含一年中 60 分钟的降雨量。我希望读入 excel 文件,聚合每日总降雨量的降雨量值(group.by
效果很好),然后将这些值放入一个新的数据框中,其中一年中的每一天都是如果当天没有下雨,则使用 0
单独一行;如果下雨,则使用每日总降雨量的 Value
。我已经概述了我要采取的步骤以及我对下面代码的尝试。如果我尝试编写的代码很糟糕,我愿意接受其他建议。 Excel 文件的第一行如下所示:
60 Minute Counts, []
Time Stamp Latitude Longitude Value ()
Dec 27 2015 01:30:00 AM 0.297 36.900 0.25
Dec 25 2015 01:00:00 PM 0.297 36.900 0.51
Dec 25 2015 10:30:00 AM 0.297 36.900 0.25
Dec 25 2015 07:30:00 AM 0.297 36.900 0.25
Dec 25 2015 05:00:00 AM 0.297 36.900 0.25
Dec 25 2015 04:30:00 AM 0.297 36.900 0.25
Dec 17 2015 02:30:00 AM 0.297 36.900 0.25
Dec 16 2015 02:30:00 PM 0.297 36.900 0.25
Dec 16 2015 02:00:00 PM 0.297 36.900 0.76
Dec 16 2015 12:30:00 PM 0.297 36.900 0.25
Dec 16 2015 12:00:00 PM 0.297 36.900 0.76
Dec 16 2015 11:30:00 AM 0.297 36.900 5.08
Dec 16 2015 11:00:00 AM 0.297 36.900 0.51
Dec 15 2015 03:30:00 PM 0.297 36.900 0.25
然后我需要读取我已经使用过的 Excel 文件:
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename = 'filename.xlsx')
sheet_ranges = wb['60 minute counts']
但我不确定如何在第 3 行以上读取实际值。
为 Time Stamp
和 Value ()
列定义数据帧 df0
后,我需要转换 Time Stamp
转换为 YYYY-MM-DD 等格式,可以使用以下代码:
import pandas as pd
df0["time"] = pd.to_datetime(df0["time"])
df0["day"] = df0['time'].map(lambda x: x.day)
df0["month"] = df0['time'].map(lambda x: x.month)
df0["year"] = df0['time'].map(lambda x: x.year)
然后我需要将 60 分钟计数的降雨量合并为每日总降雨量,方法是:
df1 = df0.groupby(['Value ()', 'day', 'month', 'year'], as_index=False).sum()
最终我需要制作一个数据框,其中包含一年中每一天的行,然后是每日总降雨量。它看起来像这样:
Date Value
2015-12-31 0
2015-12-30 0
2015-12-29 0
2015-12-28 0
2015-12-27 0.25
2015-12-26 0
2015-12-25 1.52
2015-12-24 0
2015-12-23 0
2015-12-22 0
2015-12-21 0
2015-12-20 0
2015-12-19 0
2015-12-18 0
2015-12-17 0.25
2015-12-16 7.62
...等等
请告诉我发布整个文件是否有帮助,我可以添加一个保管箱链接。
最佳答案
看来你需要 resample
:
df0.index = pd.to_datetime(df0["Time Stamp"])
df1 = df0.resample('D')['Value ()'].sum().fillna(0).reset_index()
print (df1)
Time Stamp Value ()
0 2015-12-15 0.25
1 2015-12-16 7.61
2 2015-12-17 0.25
3 2015-12-18 0.00
4 2015-12-19 0.00
5 2015-12-20 0.00
6 2015-12-21 0.00
7 2015-12-22 0.00
8 2015-12-23 0.00
9 2015-12-24 0.00
10 2015-12-25 1.51
11 2015-12-26 0.00
12 2015-12-27 0.25
或 groupby
为 Grouper
:
df0.index = pd.to_datetime(df0["Time Stamp"])
df1 = df0.groupby(pd.Grouper(freq='D'))['Value ()'].sum().fillna(0).reset_index()
print (df1)
Time Stamp Value ()
0 2015-12-15 0.25
1 2015-12-16 7.61
2 2015-12-17 0.25
3 2015-12-18 0.00
4 2015-12-19 0.00
5 2015-12-20 0.00
6 2015-12-21 0.00
7 2015-12-22 0.00
8 2015-12-23 0.00
9 2015-12-24 0.00
10 2015-12-25 1.51
11 2015-12-26 0.00
12 2015-12-27 0.25
如有必要,请添加 sort_index
:
df1 = df0.resample('D')['Value ()'].sum().sort_index(ascending=False).fillna(0).reset_index()
print (df1)
Time Stamp Value ()
0 2015-12-27 0.25
1 2015-12-26 0.00
2 2015-12-25 1.51
3 2015-12-24 0.00
4 2015-12-23 0.00
5 2015-12-22 0.00
6 2015-12-21 0.00
7 2015-12-20 0.00
8 2015-12-19 0.00
9 2015-12-18 0.00
10 2015-12-17 0.25
11 2015-12-16 7.61
12 2015-12-15 0.25
df1 = df0.groupby(pd.Grouper(freq='D'))['Value ()'].sum()
.sort_index(ascending=False).fillna(0).reset_index()
print (df1)
Time Stamp Value ()
0 2015-12-27 0.25
1 2015-12-26 0.00
2 2015-12-25 1.51
3 2015-12-24 0.00
4 2015-12-23 0.00
5 2015-12-22 0.00
6 2015-12-21 0.00
7 2015-12-20 0.00
8 2015-12-19 0.00
9 2015-12-18 0.00
10 2015-12-17 0.25
11 2015-12-16 7.61
12 2015-12-15 0.25
关于python - 使用groupby重新格式化excel数据并在python中的数据框中添加空行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42805367/
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