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(guò)的這一列的數(shù)據(jù)取出來(lái)

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(lái)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(lái)

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我們。

本文標(biāo)題: 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

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 文件写入多个参数_pandas 把数据写入txt文件每行固定写入一定数量的值方法...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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