.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

# 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。

代码含义 country_dict = {i.alpha_2: i.alpha_3 for i in pycountry.countries} countries = (pd.DataFrame(df.country.value_counts()).T.drop('NONE', axis=1).rename(columns=country_dict, index={'country': 'count'}) ) print(countries) countries_rank = countries.T.rename_axis('iso_a3').reset_index() countries_rank['count_log'] = np.log(countries_rank['count']) countries_rank['rank'] = countries_rank['count'].rank() print(countries_rank.T)

这段代码的作用是：

1. 使用 pycountry 库中的 countries 对象创建一个字典 country_dict，其中 alpha_2 作为键，alpha_3 作为值。
2. 使用 pandas 库的 DataFrame 函数将 df 数据框中 country 列的计数结果转置并删除值为 'NONE' 的行，然后使用 country_dict 将 alpha_2 转换为 alpha_3，并将列名 'country' 改为 'count'，最终得到一个新的数据框 countries。
3. 使用 pandas 库的 rename_axis 和 reset_index 函数将 countries 转置后的行索引命名为 'iso_a3'，并将数据框中的 'count' 列取对数并命名为 'count_log'，将 'count' 列的排名命名为 'rank'，最终得到一个新的数据框 countries_rank。
4. 将 countries_rank 重新转置并打印输出。