python从名为south的数据框中选出列名为x的列和名为time的列，找出2021年且数值等于最大值的行，并将这些行作为一个新的数据框max_nan_2020返回。

好的，让我帮您编写代码：

import pandas as pd

# 从名为south的数据框中选出列名为x的列和名为time的列
cols = ['x', 'time']
df = south[cols]

# 找出2021年且数值等于最大值的行
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['time']).year
max_val = df.loc[df['year'] == 2021]['x'].max()
max_nan_2020 = df.loc[(df['year'] == 2021) & (df['x'] == max_val)]

# 将结果作为一个新的数据框返回
return max_nan_2020

请注意，由于我是一个AI模型，无法获取您的数据框south以及其中的数据，所以会显示一些未定义名称。您需要根据实际情况修改代码中的名称。

相关问题

python筛选出列名为‘c2’的列中大于4的所有数据

您好！可以使用以下代码来筛选出列名为‘c2’的列中大于4的所有数据：

import pandas as pd

# 创建包含数据的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4,5],
                   'c2':[2,3,5,6,1],
                   'c3':['a','b','c','d','e']})

# 筛选出 c2 列中大于 4 的数据
result = df[df['c2'] > 4]['c2']

# 输出结果
print(result)

结果将是：

2    5
3    6
Name: c2, dtype: int64

希望能帮到您！

python将一列数据转换为数值类型

在Python中，将一列数据转换为数值类型通常使用`pandas`库。以下是一个具体的步骤和示例代码：

1. **导入必要的库**：

   import pandas as pd

2. **创建示例数据**：

   data = {'列名': ['1', '2', '3', '四', '5']}
   df = pd.DataFrame(data)

3. **尝试将数据转换为数值类型**：

   df['列名'] = pd.to_numeric(df['列名'], errors='coerce')

- `errors='coerce'`参数会将无法转换的值设置为`NaN`。

4. **查看转换后的数据**：

   print(df)

输出结果：

      列名
   0  1.0
   1  2.0
   2  3.0
   3  NaN
   4  5.0

在这个示例中，字符串`'四'`无法转换为数值类型，因此被设置为`NaN`。