使用 resample() 方法将逐小时数据转换为逐日数据时，新数据出现较多0值，排除因没有数据记录而成为0值得情况

，可能的原因是什么？如何避免这种情况？

可能的原因是在某些小时内没有数据记录，导致在转换为每日数据时出现了0值。为避免这种情况，可以在转换前先进行数据填充，例如使用插值法或者前向/后向填充等方法来填充缺失的数据。这样可以确保每个小时都有数据记录，从而避免出现大量的0值。

相关问题

使用 resample() 方法将逐小时数据转换为逐日数据时，貌似因求和后数据较小，新数据出现较多0值

可能是因为在 resample() 方法中使用的聚合函数是求和函数，如果某些小时数据为0，则在求和后会得到0值。这可能导致新数据中出现较多的0值。你可以尝试使用其他聚合函数，比如平均值或最大值，来避免这个问题。另外，你也可以在 resample() 方法中使用 fillna() 方法来填充缺失值，以减少0值的出现。

python将csv中逐小时数据存为逐日数据

可以使用 pandas 库中的 resample() 函数将逐小时数据转换为逐日数据。具体实现方法如下：

import pandas as pd

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

# 将时间列转换为 datetime 类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 将时间列设置为索引
df.set_index('time', inplace=True)

# 使用 resample() 函数将逐小时数据转换为逐日数据
df_daily = df.resample('D').sum()

# 将结果保存为 csv 文件
df_daily.to_csv('data_daily.csv')

以上代码将逐小时数据存储在名为 data.csv 的文件中，将转换后的逐日数据存储在名为 data_daily.csv 的文件中。