58.时间序列数据转换（时间序列数据处理步骤）
off999 2024-09-29 15:59 15 浏览 0 评论
案例导入
如下表所示，用匿名函数给每个测量值加上一个0-1之间不同的随机数。添加代码注释。
时间 | 测量值 |
2022-03-18 00:00:00 | 5 |
2022-03-18 01:00:00 | 9 |
2022-03-18 02:00:00 | 6 |
2022-03-18 03:00:00 | 9 |
2022-03-18 04:00:00 | 8 |
2022-03-18 05:00:00 | 10 |
2022-03-18 06:00:00 | 4 |
2022-03-18 07:00:00 | 3 |
2022-03-18 08:00:00 | 6 |
2022-03-18 09:00:00 | 3 |
2022-03-18 10:00:00 | 1 |
2022-03-18 11:00:00 | 6 |
2022-03-18 12:00:00 | 7 |
2022-03-18 13:00:00 | 4 |
2022-03-18 14:00:00 | 1 |
2022-03-18 15:00:00 | 7 |
2022-03-18 16:00:00 | 4 |
2022-03-18 17:00:00 | 10 |
2022-03-18 18:00:00 | 8 |
2022-03-18 19:00:00 | 6 |
2022-03-18 20:00:00 | 6 |
2022-03-18 21:00:00 | 1 |
2022-03-18 22:00:00 | 5 |
2022-03-18 23:00:00 | 4 |
2022-03-19 00:00:00 | 5 |
2022-03-19 01:00:00 | 5 |
2022-03-19 02:00:00 | 4 |
2022-03-19 03:00:00 | 1 |
2022-03-19 04:00:00 | 8 |
2022-03-19 05:00:00 | 6 |
2022-03-19 06:00:00 | 1 |
2022-03-19 07:00:00 | 2 |
2022-03-19 08:00:00 | 8 |
2022-03-19 09:00:00 | 4 |
2022-03-19 10:00:00 | 9 |
2022-03-19 11:00:00 | 1 |
2022-03-19 12:00:00 | 8 |
2022-03-19 13:00:00 | 2 |
2022-03-19 14:00:00 | 5 |
2022-03-19 15:00:00 | 2 |
2022-03-19 16:00:00 | 6 |
2022-03-19 17:00:00 | 9 |
2022-03-19 18:00:00 | 6 |
2022-03-19 19:00:00 | 2 |
2022-03-19 20:00:00 | 1 |
2022-03-19 21:00:00 | 8 |
2022-03-19 22:00:00 | 1 |
2022-03-19 23:00:00 | 2 |
2022-03-20 00:00:00 | 6 |
2022-03-20 01:00:00 | 6 |
2022-03-20 02:00:00 | 10 |
2022-03-20 03:00:00 | 9 |
2022-03-20 04:00:00 | 6 |
2022-03-20 05:00:00 | 7 |
2022-03-20 06:00:00 | 8 |
2022-03-20 07:00:00 | 10 |
2022-03-20 08:00:00 | 1 |
2022-03-20 09:00:00 | 3 |
2022-03-20 10:00:00 | 1 |
2022-03-20 11:00:00 | 3 |
2022-03-20 12:00:00 | 2 |
2022-03-20 13:00:00 | 10 |
2022-03-20 14:00:00 | 9 |
2022-03-20 15:00:00 | 5 |
2022-03-20 16:00:00 | 2 |
2022-03-20 17:00:00 | 4 |
2022-03-20 18:00:00 | 10 |
2022-03-20 19:00:00 | 7 |
2022-03-20 20:00:00 | 6 |
2022-03-20 21:00:00 | 10 |
2022-03-20 22:00:00 | 4 |
2022-03-20 23:00:00 | 7 |
2022-03-21 00:00:00 | 7 |
2022-03-21 01:00:00 | 9 |
2022-03-21 02:00:00 | 8 |
2022-03-21 03:00:00 | 6 |
2022-03-21 04:00:00 | 2 |
2022-03-21 05:00:00 | 6 |
2022-03-21 06:00:00 | 10 |
2022-03-21 07:00:00 | 3 |
2022-03-21 08:00:00 | 2 |
2022-03-21 09:00:00 | 1 |
2022-03-21 10:00:00 | 7 |
2022-03-21 11:00:00 | 2 |
2022-03-21 12:00:00 | 9 |
2022-03-21 13:00:00 | 1 |
2022-03-21 14:00:00 | 7 |
2022-03-21 15:00:00 | 2 |
2022-03-21 16:00:00 | 2 |
2022-03-21 17:00:00 | 10 |
2022-03-21 18:00:00 | 5 |
2022-03-21 19:00:00 | 5 |
2022-03-21 20:00:00 | 4 |
2022-03-21 21:00:00 | 6 |
2022-03-21 22:00:00 | 4 |
2022-03-21 23:00:00 | 1 |
2022-03-22 00:00:00 | 5 |
2022-03-22 01:00:00 | 10 |
2022-03-22 02:00:00 | 6 |
2022-03-22 03:00:00 | 9 |
文心一言提示词
打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家。文件路径为：D:/Samples/时间序列.xlsx。用pandas导入Excel文件中第1个工作表中的数据，将第1列作为索引列，引擎为”openpyxl”。使用匿名函数给每个测量值加上一个0-1之间不同的随机数。添加代码注释。”
显示结果如下：
首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl库，因为openpyxl是用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的Python库。如果还没有安装，你可以通过pip安装它们：
pip install pandas openpyxl接下来，你可以使用以下Python代码来导入Excel文件中的数据，将第1列作为索引列，并使用匿名函数（lambda）给每个测量值加上一个0-1之间不同的随机数：
import pandas as pd
import numpy as np
# 文件路径
file_path = 'D:/Samples/时间序列.xlsx'
# 读取Excel文件，使用openpyxl作为引擎，并将第1列作为索引列
# 注意：Excel中的第1列通常是A列，但在pandas中索引从0开始，所以这里指的是'A'列
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, index_col=0, engine='openpyxl')
# 生成一个与数据框（DataFrame）长度相同的0-1之间的随机数数组
# 注意：这里我们使用numpy的random.rand函数，它生成[0, 1)之间的随机数
random_numbers = np.random.rand(len(df))
# 使用applymap（对于整个DataFrame）或apply（对于Series）是不合适的，
# 因为我们想要对DataFrame中的每个元素进行操作，而不是整个Series或DataFrame。
# 所以我们将直接使用广播功能，即直接将numpy数组与DataFrame相加
# 但是，因为DataFrame可能包含不同类型的列（例如，既有整数又有浮点数），
# 我们需要确保DataFrame中的所有列都是可以与浮点数相加的数值类型。
# 如果不是，我们需要先转换它们。
# 假设所有列都是数值类型，我们可以直接相加
df_with_random = df.add(random_numbers, axis=0)
# 注意：这里我们使用DataFrame的add方法，它将每个随机数与对应行（axis=0）的所有元素相加
# 如果DataFrame中有非数值列，你需要先处理它们（例如，将它们设置为NaN或使用fillna()填充它们）
# 现在df_with_random包含了带有随机数的数据
print(df_with_random)注意：上面的代码假设df的所有列都是数值类型的，可以直接与浮点数相加。如果DataFrame中有非数值类型的列（如字符串或日期），你需要先对它们进行处理，因为它们不能与浮点数直接相加。
此外，add方法默认会进行广播操作，即将random_numbers这个一维数组扩展为一个与df形状相同的二维数组（实际上并没有创建新的数组，只是进行了广播操作），然后逐元素相加。这样可以确保每个测量值都加上了一个不同的随机数。
Python运行结果
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！
相关推荐
- 真的没想到这个python装饰器还能这么写，见也没见过!
-
引言众所周知，python中，装饰器是非常好玩的，你能够在很多场景中看到它。有很多人可能经常会使用他人设计的装饰器，自己却很少设计过几个装饰器。当然也不乏有的大神非常善于设计装饰器。但不管如何，装饰...
- Python 开发必知的 30 款工具（python语言的开发工具）
-
全面解析开发者在Python开发各个阶段可使用的核心工具热门开源工具Python开发涉及多个阶段，因此需要多种工具来管理：依赖管理：pip、Conda和Poetry是常见的选择。性能分析：...
- 快到飞起的Python包管理工具UV:从环境创建到PyPI发布的终极指南
-
尊敬的诸位！我是一名专注于嵌入式开发的物联网工程师。关注我，持续分享最新物联网与AI资讯和开发实战。期望与您携手探寻物联网与AI的无尽可能。"又在等pip安装包？配置国内镜像源也解决不了的...
- Python输出语句print()（python输出语句print(3+5)）
-
Python中的输出语句主要通过内置函数print()实现，它可以灵活输出文本、变量、表达式结果等内容到控制台或其他文件。以下是详细介绍及示例：一、print()基本语法print(*object...
- Python range 函数实用指南（python range函数的用法）
-
对话实录小白：（抓狂）我写了foriinrange(5):，为什么只到4？专家：（推眼镜）range是左闭右开区间！记住：包含起点，不包含终点！基础用法三连击1.标准用法#生成0-4p...
- 3个实用的Pycharm小技巧（pycharm新手教程）
-
前言当我们用Pycharm来编写python代码的时候，你是否留意过以下三个技巧，接下来分享给大家。1.技巧一：Pycharm添加addsourcefolder操作1.1需求：我有一个项目，是...
- python从入门到脱坑 输入与输出——print()函数
-
大家好今天开始系统的讲解一些入门课程，遇到不会的也不用想太多，跟着写一遍，学习到新内容是你就会明白.以下是针对Python初学者的print()函数详解，从基础到实用技巧，配合清晰示例：一、最基础用法...
- Python进阶-day11:并发编程基础（python处理高并发）
-
一、学习目标理解线程和进程的区别及其应用场景。掌握Python中threading模块的基本用法。能够编写一个多线程下载器，应用并发编程知识。二、学习内容与时间安排上午（2小时）：理论学习1....
- Excel合并100个表格要1小时?Python3秒搞定!附代码
-
###**Python3秒合并100个Excel表格（附完整代码）****别再手动复制粘贴了！用Python一键批量合并，效率提升1200倍！**---####**适用场景**-每月汇...
- GIL锁也拦不住!这个多进程方案让python速度提升400%
-
引言"你的python程序怎么卡死了？"当产品经理第3次拍我桌子时，我终于意识到——在200万行的数据清洗任务面前，GIL锁正在把我的8核CPU变成单核计算器...提前准备为了查看核心...
- Python之进度条模块tqdm使用方法（python制作进度条可运行的代码）
-
tqdm是一个进度条模块，可以很好的描述一个任务的执行过程，并且使用起来也非常方便首先介绍tqdm常用参数：desc-进度条标题total-迭代总次数ncols-进度条总长度ascii-使用A...
- Python 中制作神奇的动态进度条（python编写进度条）
-
在本教程中，我们将学习使用三个用于在Python中创建进度条的流行库：TQDM、alive-progress、progressbar。进度条可以在视觉上为用户提供有关任务进度的反馈，如文件下载、数...
- 用Python编制模拟简单的进度条（python2 进度条）
-
模拟实现进度条很多人经常在各种视频软件里面看到进度条对比，尤其是我们很多技术、数据走在世界的前列，通过这种展示出来，很是振奋、很激动、很有成就感。很多工具都能实现的，我们今天用python模拟看看。...
- 一日一技:python中的string.encode()方法
-
string.encode()方法string.encode（）方法返回给定字符串的编码形式，从Python3.0开始，字符串以Unicode格式存储，即字符串中的每个字符都由一个代码点表示。因此...
- python中字符串的操作（python字符串的基本处理）
-
字符串：英文str。表现形式有4种：‘xs’、“xs”、“”“xsxs”“”、‘’‘‘xxx’’’，三引号有个特殊功能，表示注释，跟#一样的功能，（如果字符串本身就有单则不可用单定义...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
-
- 真的没想到这个python装饰器还能这么写，见也没见过!
- Python 开发必知的 30 款工具（python语言的开发工具）
- 快到飞起的Python包管理工具UV:从环境创建到PyPI发布的终极指南
- Python输出语句print()（python输出语句print(3+5)）
- Python range 函数实用指南（python range函数的用法）
- 3个实用的Pycharm小技巧（pycharm新手教程）
- python从入门到脱坑 输入与输出——print()函数
- Python进阶-day11:并发编程基础（python处理高并发）
- Excel合并100个表格要1小时?Python3秒搞定!附代码
- GIL锁也拦不住!这个多进程方案让python速度提升400%
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python自定义函数 (53)
- python进度条 (67)
- python的for循环 (56)
- python串口编程 (60)
- python写入txt (51)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python字典增加键值对 (53)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python qt (52)
- python人脸识别 (54)
- python多态 (60)
- python命令行参数 (53)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- centos7安装python (53)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)