Pandas DataFrame 数据转换处理和多条件查询

本文主要是介绍Pandas DataFrame 数据转换处理和多条件查询，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

工作中需要处理一个比较大的数据，且当中需要分析的日期类型字段为字符串型，需要进行转换，获得一个新的字段用于时间统计。我们应用 datetime.datetime.strptime 函数进行转换。

数据读取与时间列补充代码如下：

import pandas as pd
import datetimedf = pd.read_csv('SCADA_HISTORY.csv')
# 给DataFrame增加一列标记时间
df['KM_DateTime'] = [datetime.datetime.strptime(datestr, '%d/%m/%Y %H:%M:%S') for datestr in df['KM_MDate']]

多条件查询数据集

选取数据集中 CODE 列中为 123456 ，KM_DateTime列大于等于 2022-07-01 的行。

filtered_data = df[(df['CODE'] == '123456') & (df['KM_DateTime'] >= datetime.datetime(2022, 7, 1))]
result = filtered_data.copy() # 复制供后续处理

查询某一天的数据

基于上述结果，查询某一天的数据并排序输出。

import matplotlib.pyplot as plt
data = result[(result['KM_DateTime'] >= datetime.datetime(2022, 8, 1)) & (result['KM_DateTime'] < datetime.datetime(2022, 8, 2)) ]\.sort_values(by='KM_DateTime')
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(data['KM_DateTime'], data['KM_MValue'])
plt.grid(axis='both', color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

这篇关于Pandas DataFrame 数据转换处理和多条件查询的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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