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。

相关问题

python将csv中逐小时数据存为逐日数据，逐小时csv文件中列名为0，1，2，第0列是时间

可以使用 pandas 库中的 resample() 方法将逐小时数据转换为逐日数据，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取逐小时数据的 csv 文件
hourly_data = pd.read_csv('hourly_data.csv', index_col=0)

# 将时间列转换为 datetime 类型
hourly_data.index = pd.to_datetime(hourly_data.index)

# 使用 resample() 方法将逐小时数据转换为逐日数据
daily_data = hourly_data.resample('D').sum()

# 将转换后的数据保存为 csv 文件
daily_data.to_csv('daily_data.csv')

其中，'D' 表示按天进行重采样，sum() 方法表示对每个时间段内的数据进行求和。

python将包含时间、降水量、流量的逐小时数据合并为逐日数据

可以使用 pandas 库中的 resample() 函数进行合并，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取逐小时数据
data = pd.read_csv('hourly_data.csv')

# 将时间列转换为 datetime 类型，并设置为索引
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data.set_index('time', inplace=True)

# 使用 resample() 函数进行合并，取每日最大值
daily_data = data.resample('D').max()

# 保存为新文件
daily_data.to_csv('daily_data.csv')

注意，上述代码中的 max() 函数可以根据需要修改为其它函数，比如 sum()、mean() 等，以计算每日的降水量、流量等指标。