hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index:
时间: 2024-05-30 17:09:46 浏览: 15
这两行代码的作用是创建一个名为`hour_date`的Pandas DataFrame对象,然后遍历`df_daily`的索引(即每一天的日期),对每一天的数据进行处理。
在循环中,`day`表示当前遍历到的日期。循环的目的是将`df_daily`中的每一天的数据转换为每小时的数据,并将结果存储在`hour_date`中。具体来说,循环中执行了以下操作:
1. 使用`date_range()`函数生成长度为24(即24小时)的时间序列`date_range`
2. 从`df_daily`中选取当前日期`day`的`NVL(A.TEMP,0)`列的数据,并将其转换为Pandas DataFrame对象`daily_df`
3. 将`daily_df`的索引设置为`date_range`,即将每小时的时间点作为`daily_df`的索引
4. 将`daily_df`与`hour_date`按列方向合并起来,即将每一天的每小时数据拼接起来,存储在`hour_date`中
这样做的目的是将按天聚合的数据转换为按小时聚合的数据,从而方便后续对数据进行分析和可视化。
相关问题
df_tmp = pd.DataFrame()
根据提供的引用内容,df_tmp = pd.DataFrame()是创建一个空的DataFrame的语句。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于Excel中的表格,可以用来存储和处理二维数据。在创建DataFrame时,可以通过传入数据、字典、列表等不同的数据类型来初始化。而在引用中,代码cols=df['測項'] df.drop("測項",axis=1,inplace=True) tmp_3 = pd.DataFrame(df.values.T,columns=cols)是将原始数据按列重新排列,并创建一个新的DataFrame。而引用中的代码演示了DataFrame中的loc和iloc两种索引方式的不同之处。loc是基于标签的索引,而iloc是基于位置的索引。通过这两种索引方式,可以对DataFrame进行数据的选择、修改和删除等操作。
import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表
根据你提供的代码,可能存在以下问题:
1. 代码中 `daily_date` 没有定义,应该是 `df_daily`。
2. 在 `for` 循环中,`hour_date.index` 是空的,因此循环体不会被执行,导致 `hour_date` 仍然是空的。
如果你想要生成每天的每个小时的数据,可以尝试修改代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)
# 按天进行重采样,并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)
hour_date = pd.DataFrame()
# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
# 生成该天的每个小时的时间序列
date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
# 将该天的数据转化为 DataFrame,并设置索引为时间序列
daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
# 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])
print(hour_date)
```
其中,`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列,`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame,并设置索引为时间序列,`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。