用pandas处理csv中‘HPHM’相同的行，处理方式是用‘HPHM’相同的行中‘GCSJ’对应的较大的时间减去‘GCSJ’对应的较小的时间，‘HPHM’下每个相同的值只出现两次，将结果导出

可以按照以下步骤使用 pandas 处理 csv 文件：

1. 导入 pandas 库
2. 读取 csv 文件并创建 DataFrame
3. 根据 'HPHM' 列进行分组
4. 对每个分组进行操作，计算 'GCSJ' 的差值，取最大和最小值进行计算
5. 将结果导出为 csv 文件

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件并创建 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据 'HPHM' 列进行分组
grouped = df.groupby('HPHM')

# 定义计算差值的函数
def calculate_time_diff(group):
    return group['GCSJ'].max() - group['GCSJ'].min()

# 对每个分组进行操作，计算 'GCSJ' 的差值
result = grouped.apply(calculate_time_diff)

# 将结果导出为 csv 文件
result.to_csv('result.csv')

其中，'data.csv' 是原始的 csv 文件，'result.csv' 是处理后的结果文件。你需要根据实际情况修改文件名和列名。

相关问题

用pandas把csv表中‘HPHM’的值相同的行‘KKBH’的值为‘500011015000’的行的‘GCSJ’的值减去‘KKBH’的值为‘500011012000’的行的‘GCSJ’的值，并将所得结果导出，表中‘KKBH’的值均表示为‘5E+11’。

可以按照以下步骤实现：

1. 读取csv文件为pandas的DataFrame对象
2. 筛选出‘HPHM’值相同的行以及‘KKBH’的值为‘500011015000’的行
3. 筛选出‘KKBH’的值为‘500011012000’的行
4. 将两个DataFrame对象按照‘HPHM’列进行内连接
5. 计算得到新列‘TIME_DIFF’，即相应‘GCSJ’列的差值
6. 将结果导出为csv文件

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出‘HPHM’值相同的行以及‘KKBH’的值为‘500011015000’的行
df1 = df[(df['KKBH'] == '5E 11') & (df['KKBH_VALUE'] == '500011015000')]

# 筛选出‘KKBH’的值为‘500011012000’的行
df2 = df[(df['KKBH'] == '5E 11') & (df['KKBH_VALUE'] == '500011012000')]

# 将两个DataFrame对象按照‘HPHM’列进行内连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='HPHM')

# 计算得到新列‘TIME_DIFF’，即相应‘GCSJ’列的差值
merged_df['TIME_DIFF'] = pd.to_datetime(merged_df['GCSJ_x']) - pd.to_datetime(merged_df['GCSJ_y'])

# 将结果导出为csv文件
merged_df[['HPHM', 'TIME_DIFF']].to_csv('result.csv', index=False)

注意，代码中的‘GCSJ_x’和‘GCSJ_y’分别表示连接后的两个DataFrame对象的‘GCSJ’列，需要根据实际情况进行调整。同时，导出的结果只包含‘HPHM’和‘TIME_DIFF’两列。

用pandas对csv表中‘HPHM’的值相同的行进行操作，进行的操作是用‘KKBH’的值为‘500011015000’的行的‘GCSJ’的值减去‘KKBH’的值为‘500011012000’的行的‘GCSJ’的值，并将所得结果导出，表中‘KKBH’的值均表示为‘5E+11’。

可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取csv文件并存储为一个pandas的DataFrame对象，假设文件名为data.csv。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

2. 筛选出‘KKBH’的值为‘500011015000’和‘500011012000’的行，并且‘HPHM’的值相同。

mask = (df['KKBH'] == '5E 11') & (df['HPHM'].duplicated(keep=False))
df_filtered = df[mask].sort_values(by=['HPHM', 'KKBH'])

3. 将‘GCSJ’的值为‘500011015000’的行的‘GCSJ’的值减去‘500011012000’的行的‘GCSJ’的值，并将所得结果添加到一个新的列‘RESULT’中。

df_filtered['RESULT'] = df_filtered.loc[df_filtered['KKBH'] == '500011015000', 'GCSJ'].values - df_filtered.loc[df_filtered['KKBH'] == '500011012000', 'GCSJ'].values

4. 将结果导出为一个新的csv文件，假设文件名为result.csv。

df_filtered.to_csv('result.csv', index=False)

完整代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

mask = (df['KKBH'] == '5E 11') & (df['HPHM'].duplicated(keep=False))
df_filtered = df[mask].sort_values(by=['HPHM', 'KKBH'])

df_filtered['RESULT'] = df_filtered.loc[df_filtered['KKBH'] == '500011015000', 'GCSJ'].values - df_filtered.loc[df_filtered['KKBH'] == '500011012000', 'GCSJ'].values

df_filtered.to_csv('result.csv', index=False)