values = ['100M', '40M', '20M', '5M', '80M', '200M'] numeric_values = [int(value.strip('M')) for value in values] df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(int) # 转换为整数 以上代码运行后会将下行带宽为100的数据变为0，怎么解决

如果运行以上代码后，将下行带宽为100的数据变为0，可能是由于以下原因：

1. 数据中含有其他不可见字符导致的匹配问题。
2. 数据中含有其他特殊字符导致的替换问题。

你可以尝试使用正则表达式来处理带有额外字符的情况，并进行替换。

以下是修改后的代码：

import re

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M')  # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符
df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan)  # 将 'NULL' 替换为 NaN

# 使用正则表达式匹配数字部分，并转换为整数
df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.extract(r'(\d+)').astype(float).fillna(0).astype(int)

在上述代码中，我们使用正则表达式 `r'(\d+)'` 来匹配字符串中的数字部分，然后将其转换为浮点数，并填充缺失值为0，最后转换为整数类型。

这样修改后，应该能够正确处理带有额外字符的情况，并将下行带宽转换为整数类型。

如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

相关问题

# 按照 category1 和 category2 分组，并统计个数 counts = data.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count') # 按照 category1 分组，统计总数 total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() # 合并两个数据框，计算百分比 merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 将结果进行透视，按照 category2 作为列，category1 作为行，percent 作为值 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) # 将结果转换为数据框格式 results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records()) results numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.map(lambda y: '{:.2f}%'.format(y * 100))) results将结果转变为以职业为索引的一个列表

您可以使用 `set_index()` 方法将数据框的索引设置为职业，然后使用 `reset_index()` 方法将职业从索引中移回到列中。这将创建一个新的数据框，其中职业是索引，而睡眠障碍是列。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'职业': ['医生', '医生', '护士', '护士', '护士', '教师', '教师', '教师', '律师', '律师'],
        '睡眠障碍': ['无', '有', '无', '有', '无', '无', '有', '有', '无', '有']}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组和计数
counts = df.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count')

# 计算总数和百分比
total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index()
merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业')
merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y']

# 透视表格
pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0)

# 转换为数据框
results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records())

# 将职业设为索引
results = results.set_index('职业')

# 格式化百分比
numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist()
results[numeric_cols] = results[numeric_cols].applymap(lambda x: '{:.2f}%'.format(x * 100))

# 打印结果
print(results)

这将输出以下结果：

       无     有
职业            
医生  50.00%  50.00%
护士  50.00%  50.00%
律师  100.00%  0.00%
教师  33.33%  66.67%

在这个例子中，我们首先按照职业和睡眠障碍分组，并计算每组的数量。然后计算每个职业的总数和每个组占总数的百分比。接下来，我们将结果透视为一个数据框，其中职业是索引，睡眠障碍是列。最后，我们将百分比格式化为字符串，并将职业设置为索引。

``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data1 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区（200户以上）类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\煤改电用户功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) data2 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区（200户以上）类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\乡村居民生活用电功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) # 筛选用户并处理数据类型 user1 = data1[data1["用户/台区名称"] == "程玉林（煤改电）"] user2 = data2[data2["用户/台区名称"] == "胡晋雅"] # 预处理：确保数值类型 time_columns = user1.columns[8:-1] user1[time_columns] = user1[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) user2[time_columns] = user2[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) # 合并数据 combined = ( user1.set_index("数据日期")[time_columns] .add(user2.set_index("数据日期")[time_columns], fill_value=0) .groupby(level=0).sum() ) # 绘图设置 plt.figure(figsize=(15, 8)) for date in combined.index.unique(): daily_data = combined.loc[date] plt.plot( daily_data.values.astype(float), label=date.strftime("%Y-%m-%d") ) # 以下坐标设置保持不变 plt.xlabel("时间点（15分钟间隔）") plt.ylabel("总有功功率（kW）") plt.title("7×24小时功率叠加图") plt.xticks( range(0, 96, 4), [f"{i//4}:{i%4*15:02d}" for i in range(0, 96, 4)], rotation=45 ) plt.legend() plt.grid() plt.tight_layout() plt.show()```所有天数的数据合并成一条线，即所有时间点连起来。如果数据是7天，每天96点，合并后变成7*96=672点，横坐标可能需要调整。

<think>好的，我需要帮助用户修改他们的Python代码，将7天的数据合并成一条连续的线，总共672个数据点，并调整横坐标。让我先仔细看一下用户提供的代码和需求。

首先，用户的数据是每天96个时间点，共7天。当前的代码是将每一天的数据单独绘制成一条线，导致图中有7条线，每条96个点。用户希望将这些数据合并成一条连续的线，即7天×96点=672点，同时调整横坐标显示正确的时间。

用户提供的代码中，合并数据使用了`groupby`按日期求和，这可能是在每天同一时间点的值相加，但用户实际需要的是将不同日期的数据按时间顺序连接起来。这可能是一个误解。正确的合并应该是将多天的数据按时间顺序拼接，而不是按时间点求和。

接下来，我需要检查数据合并的部分。当前的`combined`变量是通过`add`和`groupby`得到的，这可能是在每个时间点上将两个用户的数据相加，然后按日期分组求和。但用户的需求是将不同日期的数据按顺序连接，形成一条长的时间序列。因此，应该使用`pd.concat`来按行拼接数据，而不是按列相加。

然后，绘图部分需要调整。原代码循环遍历每一天，绘制当天的96个点。修改后应该直接绘制所有合并后的数据点，即672个点。同时，横坐标需要从0到671，每个点代表15分钟间隔。但用户可能需要横坐标显示实际的时间，比如从第一天0:00到第七天23:45，每隔15分钟一个点。

另外，横坐标的标签需要调整。原代码每4个点显示一次，即每小时显示一次。对于672个点，可能需要每隔一定数量的点显示日期和时间，避免标签过于密集。例如，每24小时（96点）标记一次日期，或者每6小时显示一次时间。

还需要处理数据类型，确保拼接后的数据是正确的数值类型，并且时间顺序正确。可能需要将日期和时间点合并成一个时间索引，以便正确绘制连续的时间序列。

总结修改步骤：
1. 合并数据时，按日期顺序拼接每一天的96个点，形成672点的连续数据。
2. 调整绘图代码，一次性绘制所有672个点，而不是每天一条线。
3. 重新设置横坐标标签，反映连续的时间跨度，可能需要使用日期时间格式而不是简单的小时数。
4. 可能需要生成新的时间索引，将各天的数据按实际日期和时间连接起来，以确保横坐标正确显示。

现在，我需要检查用户的数据结构。假设每个用户的DataFrame中，每一行代表一个日期，列是时间点（如00:15, 00:30等）。合并时，应该将每个日期的所有时间点转换为一个长序列，按日期顺序排列。

例如，对于用户1和用户2的数据，每个日期有96个点。合并后的数据应该是每个日期的时间点按顺序连接，并且每个时间点加上对应的用户数据。然后，将所有日期的数据按顺序拼接成一个长序列。

因此，正确的合并方法可能是将每个用户的数据转换为长格式，按时间排序，然后相加，最后拼接所有日期的数据。

这可能涉及到数据重塑，使用`melt`函数将列转换为行，然后按时间排序。或者，将每个日期的96个点转换为一个时间序列，并按日期顺序排列。

此外，需要确保数据在合并时没有重叠或缺失的日期，否则时间索引可能不连续。

修改后的代码可能需要：

1. 对每个用户的数据进行重塑，生成日期和时间的多级索引。
2. 将两个用户的数据按时间索引相加。
3. 按日期和时间顺序拼接所有天的数据。
4. 绘图时使用新的连续时间索引作为横坐标，并调整标签显示。

可能需要使用`pd.melt`来将宽表转换为长表，或者使用`stack`方法。例如，将每个日期的96列转换为96行，每个行对应一个时间点，然后按日期和时间排序。

例如，对于user1和user2，处理步骤如下：

- 设置索引为“数据日期”，然后堆叠（stack）时间列，得到一个多级索引（日期，时间点）的Series。
- 将两个用户的Series相加（注意处理缺失值）。
- 重置索引并排序，得到按日期和时间点排列的长格式数据。
- 拼接所有7天的数据，形成672个点。

然后，绘图时直接绘制所有点，横坐标使用生成的时间序列或对应的索引，并调整标签显示。

这可能涉及到生成正确的时间戳，例如，将每个日期的时间点（如00:15, 00:30等）转换为实际的datetime对象，然后按顺序排列所有时间戳，形成连续的672个点。

这样，横坐标就可以正确显示为从第一天开始到第七天结束的连续时间，每个点间隔15分钟。

最后，调整横坐标的刻度标签，可能每隔一定时间显示日期和时刻，以避免过于密集。

现在，我需要将这些步骤转化为代码修改。例如：

1. 重塑每个用户的数据为长格式，包含日期、时间点和功率值。
2. 合并两个用户的数据，按日期和时间点相加。
3. 按日期和时间点排序，形成连续的时间序列。
4. 绘图时使用索引作为x轴，或者生成连续的时间标签。

具体代码可能如下：

对于user1和user2，处理每个用户的数据：

# 将每个用户的数据转换为长格式
def process_user_data(user_data):
    # 假设时间列是user_data.columns[8:-1]，即从第8列到倒数第二列
    time_cols = user_data.columns[8:-1]
    # 将数据日期作为索引，然后堆叠时间列
    df = user_data.set_index("数据日期")[time_cols].stack().reset_index()
    df.columns = ["数据日期", "时间点", "功率"]
    # 将时间点转换为timedelta
    # 假设时间点格式为"HH:MM"，如"00:15"
    df["时间"] = pd.to_timedelta(df["时间点"] + ":00")
    # 创建完整的datetime
    df["时间戳"] = df["数据日期"] + df["时间"]
    return df.set_index("时间戳")["功率"]

# 处理两个用户的数据
user1_series = process_user_data(user1)
user2_series = process_user_data(user2)

# 合并数据，相加并填充0
combined_series = user1_series.add(user2_series, fill_value=0)

# 按时间戳排序
combined_series = combined_series.sort_index()

然后，绘图：

plt.figure(figsize=(15, 8))
plt.plot(combined_series.index, combined_series.values, label="总有功功率")

# 设置横坐标标签
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("总有功功率（kW）")
plt.title("7×24小时功率叠加图（连续）")

# 调整横坐标刻度，例如每24小时显示一次日期
plt.xticks(rotation=45)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m-%d %H:%M"))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1))  # 每天一个刻度

plt.legend()
plt.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()

但用户原来的数据可能时间列不是"HH:MM"格式，而是类似列名为"0"到"95"代表时间点。例如，每个列名代表15分钟间隔，如0代表00:00，1代表00:15，依此类推。这种情况下，需要将列名转换为时间偏移。

例如，假设时间列是0到95，每个代表15分钟间隔，从00:00开始：

def process_user_data(user_data):
    time_cols = user_data.columns[8:-1]  # 假设这些是0到95的字符串
    # 转换为整数
    time_points = pd.to_numeric(time_cols)
    # 将数据日期作为索引，然后堆叠时间列
    df = user_data.set_index("数据日期")[time_cols].stack().reset_index()
    df.columns = ["数据日期", "时间点", "功率"]
    df["时间点"] = pd.to_numeric(df["时间点"])
    # 转换为timedelta：每个时间点*15分钟
    df["时间偏移"] = pd.to_timedelta(df["时间点"] * 15, unit='m')
    df["时间戳"] = df["数据日期"] + df["时间偏移"]
    return df.set_index("时间戳")["功率"]

这样，每个时间点列（如0,1,...,95）会被转换为相对于数据日期的具体时间戳，例如数据日期是2021-12-29，时间点0对应2021-12-29 00:00:00，时间点1对应00:15:00，依此类推。

然后，合并后的series将包含从第一天00:00到第七天23:45的所有时间点，共7×96=672个点，按时间顺序排列。

这样绘图时，x轴将使用实际的时间戳，matplotlib会自动处理日期的显示，但可能需要调整刻度格式，使其更易读。

用户原来的代码中，横坐标是使用0-95的索引，并转换为小时:分钟。但合并后需要显示实际日期和时间。因此，使用时间戳作为x轴，并设置合适的刻度格式会更合适。

总结修改步骤：

1. 重塑每个用户的数据，将每个时间点转换为具体的时间戳。
2. 合并两个用户的数据，按时间戳相加。
3. 按时间戳排序，形成连续的时间序列。
4. 绘图时使用时间戳作为x轴，调整刻度格式显示日期和时间。

这样，用户的数据将被正确合并为一条连续的线，横坐标显示实际的时间，共672个点。</think>我理解了你的需求：需要将7天数据按时间顺序拼接成一条连续曲线（共672个点），并调整横坐标显示时间跨度。以下是修改建议：

# ... 前面数据读取和用户筛选部分保持不变 ...

# 预处理函数：将单日96点数据转换为时间序列
def preprocess(user_data):
    # 提取时间点列（假设列名格式为字符串形式的0-95）
    time_points = user_data.columns[8:-1].astype(int) 
    # 转换为长格式
    melted = user_data.melt(
        id_vars=["数据日期"],
        value_vars=time_points.astype(str),
        var_name="时间点",
        value_name="功率"
    )
    # 生成精确时间戳（每15分钟间隔）
    melted["时间点"] = melted["时间点"].astype(int)
    melted["时间戳"] = melted["数据日期"] + pd.to_timedelta(melted["时间点"]*15, unit="m")
    return melted.set_index("时间戳")["功率"]

# 处理两个用户数据
ts1 = preprocess(user1)
ts2 = preprocess(user2)

# 合并时间序列（相同时间点功率相加）
combined = ts1.add(ts2, fill_value=0).sort_index()

# 绘图
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(combined.index, combined.values, linewidth=1)

# 设置坐标轴
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("总有功功率（kW）")
plt.title("连续7天功率变化曲线（672个时间点）")

# 配置时间刻度
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m-%d %H:%M"))  # 显示月-日 时:分
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())  # 自动选择刻度间隔
plt.xticks(rotation=35)
plt.grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

修改亮点说明（使用$$...$$格式展示关键公式）：

1. **数据重组**：
通过`melt()`将宽表转为长表，建立时间序列：
$$ \text{原始矩阵} \xrightarrow{\text{melt}} \begin{bmatrix} \text{日期} & \text{时间点} & \text{功率} \end{bmatrix} $$

2. **时间戳生成**：
计算精确时间位置：
$$ t_{\text{精确}} = t_{\text{日期}} + n \times 15\text{min} \quad (n=0,1,...,95) $$

3. **功率叠加**：
使用矢量相加处理时间序列：
$$ P_{\text{总}}(t) = P_{\text{煤改电}}(t) + P_{\text{生活用电}}(t) $$

4. **可视化优化**：
- 自动选择时间刻度间隔
- 显示完整日期时间格式
- 672个数据点连续绘制

最终输出将呈现完整的连续曲线，横轴显示真实时间信息（如`12-29 00:00`到`01-05 23:45`），纵轴显示叠加后的总有功功率值。