.T.reset_index()

`T.reset_index()`是一个Pandas DataFrame的方法。它用于将DataFrame中的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为列添加到DataFrame中。

这个方法在对DataFrame进行重组或者重塑时非常有用，因为它可以将索引重新排序或者重新编号。你可以通过调用`T.reset_index()`来使用该方法。

相关问题

.mean().reset_index()

.mean().reset_index()是对分组后的数据进行求均值操作，并将分组列重置为索引列。\[1\]在pandas中，可以使用groupby()方法对数据进行分组，然后使用mean()方法计算均值，最后使用reset_index()方法将分组列重置为索引列。\[2\]示例代码中的df1.groupby(by="classes")\["grades"\].mean()也是对"grades"列按照"classes"列进行分组，并计算均值。\[3\]另外，还可以使用apply()、agg()或aggregate()方法对分组后的数据进行自定义聚合操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python索引index常用的8种操作](https://blog.csdn.net/qdPython/article/details/120867917)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python数据分析6——数据规整](https://blog.csdn.net/qq_52914337/article/details/125201647)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

# 读取Excel文件 df = pd.read_excel('长寿.xlsx') # 将时间列转换为datetime类型 df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S') # 创建空的DataFrame，用于存储每个小时的求和结果 sum_data = pd.DataFrame() # 迭代每个小时 for hour in range(24): # 选择特定小时的数据行 data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour] # 对多个列进行求和，并输出为一行数据 sum_hour = data_hour[['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数', '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True) # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中 sum_data = pd.concat([sum_data, sum_hour], ignore_index=True) # 将结果保存到Excel表格 sum_data.to_excel('结果.xlsx', index=False)我希望对多个excel进行此操作

你可以使用一个循环来遍历多个Excel文件，然后对每个文件执行相同的操作。下面是修改后的代码：

# 创建一个空的DataFrame，用于存储所有小时的求和结果
sum_data = pd.DataFrame()

# 读取多个表格并执行相同的操作
for file in ['城二.xlsx', '涪陵.xlsx', '长寿.xlsx']:
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file)

    # 将时间列转换为datetime类型
    df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S')

    # 迭代每个小时
    for hour in range(24):
        # 选择特定小时的数据行
        data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour]

        # 对多个列进行求和，并输出为一行数据
        sum_hour = data_hour[['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数',
                              '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True)

        # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中
        sum_data = pd.concat([sum_data, sum_hour], ignore_index=True)

# 将结果保存到Excel表格
sum_data.to_excel('结果.xlsx', index=False)

这段代码将读取名为`城二.xlsx`、`涪陵.xlsx`和`长寿.xlsx`的三个Excel文件，并对每个文件执行相同的操作。最后，将所有小时的求和结果保存到名为`结果.xlsx`的Excel表格中。