andas.DataFrame类型 索引转换为列
时间: 2023-05-13 17:05:08 浏览: 112
可以使用reset_index()方法将DataFrame类型的索引转换为列。例如,如果df是一个DataFrame类型的变量,可以使用以下代码将索引转换为列:
df.reset_index(inplace=True)
这将在原始DataFrame中添加一个名为"index"的列,其中包含索引值。
相关问题
new_array=np.zeros((4,12,100,9)) 2 for i in range(len(df_array)): ----> 3 new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices需要如何更改
这个错误是因为在使用索引时,使用了非整数类型的值。可能是因为df_array中的某些值不是整数类型导致的。你可以使用astype()方法将其转换为整数类型。另外,代码中的第3行需要将df_array的长度存储在变量中,以避免在循环中多次计算。下面是修改后的代码:
```
df_array = df_array.astype(int)
array_len = len(df_array)
new_array = np.zeros((4, 12, 100, 9))
for i in range(array_len):
new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]] += df_array[i][3]
df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量'])
```
希望能对你有所帮助。
用Python筛选出dataframe中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有数据
您好,我可以回答这个问题。您可以使用Python中的pandas库来筛选出dataframe中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有数据。具体实现方法如下:
1. 首先,将时间列转换为datetime类型,并将其设置为dataframe的索引。
2. 然后,使用pandas的resample函数将数据按照3秒为一个时间段进行重采样,并计算每个时间段内的最大值和最小值。
3. 接着,使用pandas的shift函数将最大值和最小值分别向上和向下移动一行,以便进行后续的计算。
4. 最后,使用pandas的query函数筛选出变化小于±5Nm的所有数据。
具体代码如下:
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将时间列转换为datetime类型,并将其设置为dataframe的索引
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index('time', inplace=True)
# 按照3秒为一个时间段进行重采样,并计算每个时间段内的最大值和最小值
resampled = df.resample('3S').agg({'value': ['max', 'min']})
# 将最大值和最小值分别向上和向下移动一行
resampled['value_max_shifted'] = resampled['value']['max'].shift(1)
resampled['value_min_shifted'] = resampled['value']['min'].shift(-1)
# 筛选出变化小于±5Nm的所有数据
result = resampled.query('(value_max_shifted - value_min_shifted) <= 5 and (value_max_shifted - value_min_shifted) >= -5')
# 输出结果
print(result)