dataframe中'FAI5-Heavy_PPG'列数据大于5.227小于5.237的总行数

好的，我理解了你的问题。你可以使用下面的代码来计算符合条件的行数：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 筛选符合条件的行
filtered_rows = df[(df['FAI5-Heavy_PPG'] > 5.227) & (df['FAI5-Heavy_PPG'] < 5.237)]

# 统计行数
num_rows = len(filtered_rows)

print(f"dataframe中'FAI5-Heavy_PPG'列数据大于5.227小于5.237的总行数为：{num_rows}")

请将代码中的 `your_file.csv` 替换为你的数据文件路径。

相关问题

dataframe for 循环 数据格式 python_Python笔记：for...else...循环

在 Python 中，使用 Pandas 库可以创建 DataFrame 对象，用于处理和分析数据。DataFrame 是一个表格型数据结构，它由行和列组成，可以看作是由 Series 对象组成的字典。

针对 DataFrame 对象，可以使用 for 循环来遍历其中的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(row['name'], row['age'])

在上面的代码中，我们首先使用 pd.DataFrame() 创建了一个 DataFrame 对象 df，包含两列数据：name 和 age。然后使用 df.iterrows() 方法获取 DataFrame 中每一行的数据，遍历并输出每个人的姓名和年龄。

需要注意的是，DataFrame 的每一行数据都是一个 Series 对象，可以通过 row['name'] 和 row['age'] 访问对应列的值。

此外，在 for 循环中还可以使用 else 语句，用于在循环正常结束后执行一些操作，比如：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(row['name'], row['age'])
else:
    print('All done.')

在上面的代码中，当 for 循环正常结束后，会输出一条提示信息 "All done."。如果循环中使用了 break 语句跳出循环，则不会执行 else 语句中的代码。

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)