df_tmp = pd.DataFrame()

根据提供的引用内容，df_tmp = pd.DataFrame()是创建一个空的DataFrame的语句。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，类似于Excel中的表格，可以用来存储和处理二维数据。在创建DataFrame时，可以通过传入数据、字典、列表等不同的数据类型来初始化。而在引用中，代码cols=df['測項'] df.drop("測項",axis=1,inplace=True) tmp_3 = pd.DataFrame(df.values.T,columns=cols)是将原始数据按列重新排列，并创建一个新的DataFrame。而引用中的代码演示了DataFrame中的loc和iloc两种索引方式的不同之处。loc是基于标签的索引，而iloc是基于位置的索引。通过这两种索引方式，可以对DataFrame进行数据的选择、修改和删除等操作。

相关问题

麻烦你记住以下程序# 定义重点国家/地区 locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"] # 设置要查找的文件夹路径 folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/' # 重点国家新增病例数量 all_data = [] #数据导入 for loc in locs: # 查找文件夹中所有的 .json 文件 json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type # 在这里对读取到的数据进行处理 else: # 如果没有找到 .json 文件 print('No .json file found in the folder.') path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json" all_data.append(tmp) all_data = np.array( [ list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i)) for i in all_data ] ) #数据空值处理 for tmp in all_data: if np.isnan(tmp[0]): tmp[0] = 0 for i in range(len(tmp) - 1): if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show()

好的，以下是你提供的程序：

# 定义重点国家/地区
locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"]

# 设置要查找的文件夹路径
folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/'

# 重点国家新增病例数量
all_data = []

#数据导入
for loc in locs:
    # 查找文件夹中所有的 .json 文件
    json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json')

    # 如果找到了至少一个 .json 文件
    if json_files:
        # 选择第一个文件进行读取
        json_file = json_files[0]
        tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type
        # 在这里对读取到的数据进行处理
    else:
        # 如果没有找到 .json 文件
        print('No .json file found in the folder.')
    path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json"
    
    all_data.append(tmp)

all_data = np.array(
    [
        list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i))
        for i in all_data
    ]
)

#数据空值处理
for tmp in all_data:
    if np.isnan(tmp[0]):
        tmp[0] = 0
        for i in range(len(tmp) - 1):
            if np.isnan(tmp[i + 1]):
                tmp[i + 1] = tmp[i]

#数据平滑
for i in range(len(all_data)):
    all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5)

#保存为dataframe
df = pd.DataFrame(all_data).transpose()
df.columns = locs

#绘图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Number of new cases')
sns.lineplot(data=df, dashes=False)
plt.show()

请注意，这个程序需要一些额外的依赖库（如 pandas、numpy、matplotlib 和 seaborn），如果你要在自己的电脑上运行它，需要先安装这些库。

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下：

import numpy as np 
from datetime import datetime, timedelta 
import pandas as pd 

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") 

start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) 
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) 

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) 

start_date_col = '合同开始日期' 
end_date_col = '合同截止日期' 
new_col = '日期' 

for index, row in test.iterrows(): 
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) 
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) 
    date_list = [] 
    
    if start_date.day <= 15: 
        while start_date <= end_date: 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
    else: 
        start_date = start_date + timedelta(days=30) 
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30): 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
            
    # 格式化日期字符串为年月日
    date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
    test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)

# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) 
df_tmp = df_tmp.stack() 
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) 
df_tmp.name = '日期' 

# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) 
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') 

# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")

# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)

这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日，而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。