merged.query.filter(and_(merged.time_meas <= formTimeRange,merged.time_meas = 1681340400099685)).all()
时间: 2024-02-19 18:59:55 浏览: 22
这是一个Python代码段,使用SQLAlchemy库进行数据库查询。查询的表名为merged,使用filter函数进行筛选条件的设置。其中and_函数表示多个筛选条件的逻辑与操作,左侧条件为merged.time_meas小于等于formTimeRange的值,右侧条件为merged.time_meas等于1681340400099685。最后使用all()函数返回所有符合条件的结果。
相关问题
merged_series = pd.concat
为了使用 `pd.concat()` 函数进行映射,你需要先创建一个包含要合并的 Series 的列表,然后将它作为参数传递给 `pd.concat()` 函数。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建两个示例 Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3])
series2 = pd.Series([4, 5, 6])
# 合并 Series
merged_series = pd.concat([series1, series2])
print(merged_series)
```
这将输出合并后的 Series:
```
0 1
1 2
2 3
0 4
1 5
2 6
dtype: int64
```
注意,合并后的 Series 的索引将根据原始 Series 的索引重新排序。
merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)
这是一个Python代码片段,其中使用了Pandas库中的DataFrame对象。这段代码的作用是将一个名为"data"的DataFrame对象添加到另一个名为"merged_data"的DataFrame对象的末尾,并返回一个新的DataFrame对象。参数"ignore_index=True"表示忽略原始数据中的索引值,新的DataFrame对象将重新生成索引。