有一个列表values，提取这个列表的每一个值，选择值与dataframe的列iloc[:, 4]值相同的行，取这一行第四列值第四列的平均值

假设你有一个名为`values`的列表，以及一个`pandas` DataFrame，其中`iloc[:, 4]`代表DataFrame的第5列（因为Python的索引是从0开始的）。你想找出列表中每个值在DataFrame中对应行的第4列（我们假设这是第五列）的值，并计算这些值的平均数。你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是你的时间序列数据，values是你要匹配的列表
df = ...  # 你需要提供实际的数据框
values = [...]

# 创建一个新的Series，用于存储values在df中对应行的第4列的值
series_to_average = df[df.iloc[:, 4].isin(values)]['column_4']

# 计算这些值的平均数
average_value = series_to_average.mean()

print(f"Values in column 4 of rows corresponding to 'values' have an average of {average_value}")

相关问题

python 提取excel一列中除了none类型的值并生成一个列表

### 回答1：
下面是如何在 Python 中提取 Excel 中的一列并生成一个新的列表的示例代码：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 提取指定列的值，并生成一个新的列表
column_values = [cell.value for cell in ws['A']]

# 过滤掉 None 类型的值
filtered_values = [value for value in column_values if value is not None]

print(filtered_values)

其中，`openpyxl` 是一个用于处理 Excel 文件的 Python 库，可以帮助你读取和写入 Excel 文件。这个示例中，我们使用了它来打开 Excel 文件并选择工作表。然后使用列表推导式（list comprehension）提取了指定列（这里是列 A）的值，并生成了一个新的列表 `column_values`。最后，我们再使用另一个列表推导式来过滤掉 `None` 类型的值，得到最终的结果。

### 回答2：
我们可以使用Python中的pandas库来提取Excel表格中一列的值，并将非None类型的值生成一个列表。

首先，我们需要确保已经安装了pandas库。如果还未安装，可以使用以下命令来安装pandas：

pip install pandas

接下来，我们可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel表格。假设我们要读取的Excel文件名为"example.xlsx"，表格中要提取的列名为"Column1"，代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取指定列的值
column_values = df['Column1'].tolist()

# 生成一个除了None类型的值的列表
filtered_values = [value for value in column_values if value is not None]

最后，我们将提取出的值生成一个除了None类型的值的列表，可以使用列表推导式来实现。这里我们使用了一个条件判断来过滤出非None的值。

运行以上代码后，`filtered_values`就是我们所需的列表，其中包含了除了None类型的Excel列中的值。

需要注意的是，上述代码假设Excel表格中的数据已经在内存中，并且列名为"Column1"。如果需要从文件中读取数据，并且列名不同，请根据实际情况修改代码。

### 回答3：
可以使用Python的pandas库来实现提取Excel一列中除了None类型的值，并生成一个列表。

首先，需要安装pandas库。可以使用以下命令在命令行中安装pandas：

pip install pandas

接下来，可以使用以下代码实现提取Excel一列中除了None类型的值的功能：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')  # 将filename.xlsx替换为Excel文件的路径

# 提取需要的一列数据，假设为第一列
column_data = df.iloc[:, 0]

# 使用列表推导式生成排除None值的列表
values_list = [value for value in column_data if value is not None]

# 打印生成的列表
print(values_list)

以上代码中，我们首先使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，使用`iloc`函数提取需要的一列数据（这里假设是第一列），并将其存储在column_data变量中。接下来，使用列表推导式生成一个新列表values_list，其中排除了所有的None值。最后，通过打印values_list，我们可以看到生成的列表。请将代码中的'filename.xlsx'替换为实际的Excel文件路径。

用python将dataframe最后一行写入redis的哈希值，并用PHP得到这个哈希值

### 将Pandas DataFrame最后一行存入Redis并用PHP读取

为了实现这一目标，可以按照以下流程操作：

#### Python端：将DataFrame的最后一行插入到Redis作为Hash

假设有一个名为`dataframe_handled`的DataFrame对象，其中包含了多条记录。要提取最后一行并将之保存至Redis中作为一个哈希表项，可采用如下代码片段[^1]。

import redis
import pandas as pd

# 建立与本地Redis服务器连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 获取DataFrame的最后一行数据
last_row = dataframe_handled.iloc[-1]

# 构建键名前缀
prefix = "latest_entry"

# 创建唯一的hash key名称
hash_key = f"{prefix}:{last_row['part_num']}:{last_row['name']}"

# 准备要存储的数据字典
row_dict = {
    last_row.index[i]: str(last_row.values[i]) for i in range(len(last_row))
}

# 向Redis中的指定hash key插入或更新字段
for field_name, field_value in row_dict.items():
    r.hset(hash_key, mapping={field_name: field_value})

这段脚本首先建立了与Redis实例之间的通信链接；接着选取了给定DataFrame的最后一行，并构建了一个新的散列表来表示这条记录的信息；最后利用`hset()`函数把上述信息写回到Redis数据库里去。

#### PHP端：从Redis获取特定Hash值

当需要在PHP应用程序内访问之前由Python程序设置好的那个特殊hash时，则可以通过下面的方法完成查询工作[^2]。

<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 定义想要查找的目标hash key
$target_hash_key = 'latest_entry:<part_num>:<machine_name>';

// 执行HGETALL命令取出整个hash的内容
$result = $redis->hGetAll($target_hash_key);
print_r($result); // 输出结果供调试查看
?>

这里需要注意的是，在实际部署环境中应当替换掉占位符 `<part_num>` 和 `<machine_name>` 成具体的数值以匹配先前创建的那个唯一标识符 `hash_key` 的模式。