如何在Pandas中查看时间范围？
在Pandas中，可以使用时间索引来查看特定时间范围的数据。下面是一种常用的方法：
- 首先，确保你的时间列已经被正确地解析为Pandas的日期时间类型。如果不是，可以使用
pd.to_datetime()函数将其转换为日期时间类型。 - 然后，将时间列设置为数据框的索引，可以使用
set_index()方法。例如，如果时间列名为"timestamp"，可以使用以下代码将其设置为索引： - 然后，将时间列设置为数据框的索引，可以使用
set_index()方法。例如，如果时间列名为"timestamp"，可以使用以下代码将其设置为索引： - 现在，你可以使用索引的切片功能来选择特定时间范围内的数据。例如，如果你想查看2021年1月1日至2021年3月31日之间的数据，可以使用以下代码：
- 现在，你可以使用索引的切片功能来选择特定时间范围内的数据。例如，如果你想查看2021年1月1日至2021年3月31日之间的数据，可以使用以下代码：
- 这将返回一个新的数据框，其中包含指定时间范围内的所有数据。
需要注意的是，时间列必须是数据框的索引才能使用切片功能。如果时间列不是索引，可以使用reset_index()方法将其还原为普通列，然后再进行上述操作。
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我有一个以字符串作为x轴的csv文件。现在我必须用matplotlib和pandas做一个散点图。但是它显示的错误是“散点图需要x轴上的数字”。 我试着把文件读成一个变量df，然后散点画出it.But，它不能读字符串。这是一个很大的文件，我无法将字符串变量定义为x= "x1"，"x2"，...etc *同一个x轴id也有多个值。 import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv("scatter2")
ax = plt.gca()
df.plot(kind=
浏览 31提问于2019-04-12得票数 0
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2回答
根据用户输入从csv文件中选择列
、、、、
我是Python的新手，我想做一个小程序，从用户列名或多个列名，需要绘制与时间。 考虑列名："time“、"c2”、"c3“、"c4”、"c5“、"c6” 需要从csv文件中选择列名作为绘制时间序列曲线的用户输入，然而，它不适用于我。你有什么想法或者类似的代码要分享吗？ 我用来绘制下面显示的曲线的代码，请注意，csv文件中的所有列都是根据时间列绘制的，时间列已写入epoch，稍后我将其转换为人类可读的时间。 import pandas as pd
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 29提问于2021-07-14得票数 0
我正在尝试使用3个pandas列创建一个pandas datetime系列。当我调用to_datetime()方法时，它抛出一个错误，即使我以正确的年、月、日格式输入int64数据类型的一系列输入。
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
错误堆栈的最后一行是最奇怪的，因为它似乎显示我的值是%Y%m%d格式，但它不接受它们。
---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 1提问于2018-03-17得票数 1
1回答
我正在修改如何将pandas.Timestamp转换为内置的python datetime。我尝试了以下几点：
pandas_time = pd.Timestamp(year=2020, day=4, month=2, hour=0, minute=0, second=1)
pandas_ts = pandas_time.timestamp()
datetime_time = datetime.datetime.fromtimestamp(pandas_ts)
datetime_ts = datetime_time.timestamp()
查看这些变量可以得出如下结论：
pandas_time
浏览 0提问于2021-02-04得票数 3
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1回答
我正在尝试从pandas切换到pyspark，并执行以下操作： 对于每个员工(employee列)，我们都有几条记录指示他在给定时间(date_key)受雇的职位(position)。我们想要计算该员工从每个时间戳回顾了三年的不同职位。 在pandas中，使用它就足够了： df.apply(lambda tmp: tmp.apply(lambda x: tmp.loc[(tmp['date_key'] >= x['back']) & (tmp['date_key'] <= x['date_key']), &#
浏览 32提问于2021-02-10得票数 0
1回答
给定一个开始时间为新时间段(新工作班次)的数据帧，将截至下一时间段(工作班次)的所有销售额相加。 import pandas as pd
df_checkpoints = pd.DataFrame({'time':[1,5,10], 'shift':['Adam','Ben','Carl']})
df_sales = pd.DataFrame({'time':[2,6,7,9,15], 'soldCount':[1,2,3,4,5]})
# This is the wanted
浏览 15提问于2021-04-18得票数 2
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我试图在Python语言中抓取和迭代一个表，然后将其输入到一个pandas DataFrame中，但我甚至在使用BeautifulSoup查找表时都遇到了麻烦。这是我通常做的事情，但在源代码中似乎没有表格。我该如何拉出这个页面上的主表？ from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
url = 'https://markets.ft.com/data/director-dealings'
site = requests.get(url)
soup =
浏览 21提问于2020-11-07得票数 0
我正在尝试使用pyplot绘制时间戳。我希望将x轴上的时间戳限制在df中的时间戳数据列所需的范围内。我不知道该怎么做。 我尝试使用xlim和pandas时间戳选项来设置限制，但不起作用。数据帧中时间戳的数据类型为datetime64。 plt.xlim((pd.Timestamp(x[0:1]['Time']), pd.Timestamp(x[35:36]['Time']) 获得的输出为： TypeError:无法将类型为Timestamp的输入[0 2017-01-01 06:00:00 :00 Name: Time，dtype: datetime64
浏览 36提问于2019-05-13得票数 0
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我需要用Python创建一个"NaT“( float('NaN')的模拟，但随时间而来)。这可以在Python或使用datetime库中本地完成吗？多么?
我知道numpy和pandas可以这样做(或者类似的事情)，但是我觉得如果我需要为此导入一个库，那么应该是datetime，而不是numpy或pandas。
浏览 11提问于2022-01-27得票数 6
我在看熊猫版本1.1.3。
假设我有以下索引
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CDay
idx = pd.bdate_range("2010-02-03","2010-02-12") + pd.Timedelta('22H')
如果我再加上：
shifted_idx = idx + 0*CDay(offset=pd.Timedelta('4H'))
我预计idx of 2010-05-05 22:00中的时间戳将转移到2010-05-08 02:00，
浏览 3提问于2020-11-25得票数 1
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我是python的新手，我想了解如何使用多线程执行这个操作，因为数据太大了，这个操作花费了很多时间。 我在spark dataframe df_my中有大约2500+列 d=[]
for x in df_my.columns:
null_cnt= df_my.filter(df_my[x].isNotNull()).count()
zero_cnt= df_my.filter(df_my[x]==0).count()
fill_percent= str(((null_cnt)/total)*100)
zero_percent= str(((zero_cn
浏览 14提问于2020-10-07得票数 1
1回答
巨蟒壳进口熊猫
、、、
在Python2.7和3.5的iPython笔记本中，我一直在使用熊猫和numpy，一段时间都没有问题。现在我切换到Python执行一些任务，但是当我在shell中输入import pandas时，我会收到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
import pandas
ImportError: No module named 'pandas'
出什么问题了？
浏览 2提问于2016-03-31得票数 1
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我有一份数据
import pandas as pd
d = {'name':['a','b','c'],'time': ['18:15:10','06:16:03','11:51:01']}
df = pd.DataFrame(data=d)
我计划把时间转换成一个时隙。例如，将('00:00:00'-'00:59:59')中的时间映射为1，将('8:00:00'-'8:59:59')中的时间映射为9。
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
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我有一个HTML控件列表，我需要将keyup事件的侦听器绑定到其中每一个。一旦触发，随后应在延迟时间之后启动其他一些操作。我用的是setTimeout。
$(".TextBoxClass").each(function () {
$(this).keyup(function () {
alert("Id = " + $(this));
setTimeout(function () {
alert("current Id = " + $(this))
}, 50);
})
})
第一个aler
浏览 3提问于2014-11-09得票数 1
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我有以下信息数据，记录测试尝试在给定的分配期间，以及每一个时间。每个学生都有25分钟的时间来完成一个测试，他们可以完成他们想要的多少。
我的数据是：
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# data
data = [['tom', 1,1,1,'0:00','10:26']
,['tom', 1,1,2,'15:30','18:50']
,['tom', 1,
浏览 1提问于2020-07-05得票数 0
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我有一个120,000*4的numpy数组，如下所示。每一行都是一个样本。第一列是以秒为单位的时间，或者用Pandas术语表示的index。
0.014 14.175 -29.97 -22.68
0.022 13.905 -29.835 -22.68
0.030 12.257 -29.32 -22.67
... ...
1259.980 -0.405 2.205 3.825
1259.991 -0.495 2.115 3.735
我想选择记录在100.000到200.000秒之间的行，并将其保存到一个新的数组中。如果这是一个Pa
浏览 0提问于2018-07-25得票数 14
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如何将一列按列的值排序分为5组。
并按组添加一列
例如
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]})
我想像这样添加列：
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
如何使用pandas过滤要加载到内存中的CSV的哪些行？这似乎是一个应该在read_csv中找到的选项。我是不是遗漏了什么？
例如:我们有一个带有时间戳列的CSV，我们只想加载时间戳大于给定常量的行。
浏览 6提问于2012-12-01得票数 118
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在Python3中，我有一个PDF文件"Ativos_Fevereiro_2018_servidores.pdf“，有6,041页。我和Ubuntu一起在机器上。文件在这里：
在每一页上有文本在页面的顶部，两行。在表格下面，有标题和两列。每个表36行，在最后一页中减去
在每一页的末尾，在表格之后，还有一行文本。
我想从这个PDF创建一个CSV，只考虑页面中的表格。忽略表格前后的文字
为了避免java内存错误，我想我应该将文件分成300页的组。我是在小报里这么做的：
import tabula
import pandas as pd
dfs = []
for i in range(
浏览 1提问于2018-03-30得票数 3
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我正在尝试用Python绘制直方图的时间序列。。所以，基本上，我需要同样的东西，但我在R中真的很糟糕。在我的数据集中，通常每天有48个值。其中- 9999表示缺少的数据。对数据样本执行操作。
我从读取数据和构造pandas DataFrame开始。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv', parse_dates=True, index_col=0, na_values='-9999')
print df
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'
浏览 0提问于2013-06-12得票数 7
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我每5分钟收集一次传感器数据，为期一个月(30天)。这意味着，我有一个时刻表数据，共有288*30个数据点。
我想分散数据(x轴:时间，y轴:传感器值).下面的代码是用于测试的。
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# generate time series randomly (length: 1 month)
rng=pd.date_range("2015-11-11",periods=288*30,freq="5min")
ts=pd.Se
浏览 0提问于2015-11-25得票数 5
1回答
如何在x轴上限制日期时间
、、、
大家好，我正在绘制一个XY图中的三个变量。我有一个问题，设置x轴的极限，这是为了时间。我试着使用x_limit设置限制，但得到了错误。我将提供我正在使用的代码和我得到的无花果。如果有人能在这方面帮助我，我们将不胜感激。
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import *
import netCDF4
import numpy as np
from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.dates as md
浏览 0提问于2020-05-23得票数 0
我需要从s3读取拼图文件，并过滤其中的一些列，然后将其上传回s3。所以我有这样一段代码，它从parquet dataset中的s3 bucket中获取数据，然后将其读取到table中，我一直在尝试将该表转换为pandas数据帧，以便对其运行查询。 import boto3
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
fs = s3fs.S3FileSystem()
def src_data_parquet(bucket uri) -> None:
dataset = pq.ParquetD
浏览 8提问于2021-06-16得票数 0
我已经定义了我的excel(xlsx)的前两行，即0,1作为头文件。为简单起见，excel文件只有一张工作表。在最初的两行之后，文件中的数据行很少。由于有两个头文件，pandas给了我一个多索引的数据帧，这很好。
dataframe = pandas.readexcel(filepath, header=[0,1])
当一个文件的所有行都达到头的宽度时，上面这行代码就会给我一个有效的数据帧。
这是问题所在。在我的一个excel文件中，标题行有65个excel列，有些数据行有66列。熊猫无法执行
dataframe = pandas.readexcel(filepath, header=[0,
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
在使用.SQL创建数据库并在Azure中运行C#脚本文件时，我遇到了一个问题。当我在本地机器和本地机器实例中手动测试它时，它只需要15 Sec，但是当我在Azure中运行相同的脚本文件时，它需要6mints和37秒。我不知道为什么要花这么长时间。你能帮帮我吗..。
我使用生成如下脚本(版本:11.0.9230 )
数据库引擎类型的脚本：SQL数据库
要脚本的数据类型：模式和数据
脚本触发器：True
脚本文件的总大小: 6553 KB.
当通过编码运行相同的脚本文件时，几乎需要12张薄荷和48秒的时间。C#代码：
Regex regex = new Regex("^
浏览 2提问于2015-07-06得票数 4
2回答
这可能会让complicated...please忍受我..。
我有一个表，从我的研究中可以找到，这是一个使用查找公式和函数的特殊情况。它比描述要容易得多，因此这里是我的数据截图，以了解我正在使用的内容(实际的表向下延伸60行，向右扩展超过160列)。
(我会将A栏内的数值称为“结果”，第2行的数值称为“整数”，而在整栏数字之下的矩阵则称为“参考编号”)。
我想要做的是创建一个公式，如果我插入一个给定的块号(例如，“BBB 000-”)和引用号(例如，"040")，Excel将从与其一致的结果返回一个列表(在我的示例标准中，它将列出"BBB“、"CCC”、
浏览 5提问于2017-05-16得票数 1
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2回答
我正在尝试在AWS Elastic Beanstalk上部署Django项目。我的一个视图利用Pandas来生成一些数据。
我能够让Pandas在我的EBS托管网站上正确编译。然而，我注意到，当我试图访问任何页面时，浏览器会变得“挂起”。我删除了Pandas和pandas导入的视图，问题就消失了。然而，当我重新添加Pandas导入时，问题又出现了，这让我相信这是Pandas的问题。此外，如果我删除了使用Pandas的视图，但保留了"import pandas“语句，问题仍然存在。一旦我删除“作为pd导入熊猫”，这个问题就消失了。
当我通过SSH进入实例并运行Pandas时，我可以正确地
浏览 15提问于2017-02-27得票数 2
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1回答
我想在熊猫python中截断/轮转一个本地化的datetime列。例如，如果我有2017-10-15 15:03:25+02:00，我想得到2017-10-15 15:00:00+02:00。请注意，我希望保留时区信息。我试过的第一件事是：
DF['dtColumn'].dt.floor('H')
这很明显地缩短了时区信息和保存时区信息，这个问题出现在dst日到来的时候，例如在2017-10-29。考虑到以下代码：
dt1 = datetime.datetime(2017,10,29,0,1)
dt2 = datetime.datetime(2017,10,29
浏览 0提问于2018-03-06得票数 2
1回答
在its模型中，我想定义多个时钟，每个时钟都有自己的时间间隔和乘数，类似于： clock: {
interval: "2019-06-01T16:00:00Z/2019-06-01T16:10:00Z",
currentTime: "2019-06-01T16:00:00Z",
multiplier: 60,
range: "UNBOUNDED",
step: "SYSTEM_CLOCK_MULTIPLIER",
},
clock: {
interv
浏览 43提问于2021-01-08得票数 1
我正在阅读“Python for Data Analysis”这本书，但在“Example: 2012联邦选举委员会数据库”部分将数据读取到DataFrame时遇到了问题。问题是其中一列数据总是被设置为索引列，即使index_col参数设置为None也是如此。
下面是指向数据的链接：。
下面是加载代码(为了节省检查时间，我设置了nrows=10)：
import pandas as pd
fec = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv',nrows=10,index_col=None)
为了保持简短，我排除了数据列输出，但以下是我的输出(请不要使用索引
浏览 2提问于2012-10-19得票数 63
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我想读取和处理来自交易平台的实时DDE数据，使用Excel作为交易平台(发送数据的)和Python (处理数据)之间的“桥梁”，并将其打印回Excel作为前端'gui‘。速度是至关重要的。我需要：
在Excel中尽可能快地读取6/1万单元格，和滴答同时通过(相同h:m:sec) 检查DataFrame是否包含静态数组中的任何值(例如。大量)在同一个excel文件(不同的工作表)上写入输出，用作前端输出'gui‘。
我导入了‘xlwing’库，并使用它从一个表中读取数据，在python中计算所需的值，然后在同一个文件的另一个表中打印结果。我想要打开和可见Excel，以便作为‘输出
浏览 1提问于2019-10-28得票数 0
1回答
我有一些列，它们有字符串格式的时间，比如'01:19:55‘等等。我想把这个字符串转换成时间格式。为此，我尝试使用如下代码：
Collist2=‘clm_rcvd_tm’，'gtwy_rcvd_tm‘
pandas_df_1=df2.toPandas()
对于col_list2中的x：
pandas_df_1[x]=pd.to_datetime(pandas_df_1[x].replace(" ",""),format='%H:%M:%S').dt.time
作为输出，这些集群返回十进制值。(例如:0.26974537037037
浏览 0提问于2021-10-18得票数 0
1回答
Python在Pandas中有时间序列库。我在python程序中有一个文本文件，它是最常用单词和days.Can的简单计数器。我使用Pandas库来为最常用单词创建简单的时间线？
浏览 2提问于2012-08-25得票数 0
我有一些想要绘制的时间序列数据，并且我想使用颜色缩放来表示数据点的年龄。我可以成功地让颜色条工作起来：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.dates import date2num
x = np.random.randint(low=0, high=10, size=10)
y = np.random.randint(low=0, high=10, size=10)
dates = pd.date_range("2000-01-01",
浏览 0提问于2017-01-16得票数 0
我使用的是Python 3.7。
每次将excel文件(.xls)下载到特定的下载文件夹位置时，都必须下载该文件，该文件具有唯一的文件名。
然后使用Python和Pandas，我必须打开excel文件并将其读取/转换为数据帧。
我想自动化这个过程，但我在告诉Python获取XLS文件的全名作为变量时遇到了问题，然后pandas将使用该变量：
# add dependencies and set location for downloads folder
import os
import glob
import pandas as pd
download_dir = '/Users/
浏览 1提问于2018-10-31得票数 1
1回答
我的Spring应用程序的高响应时间出现了问题。
我的同事建议我使用VisualVM，同时使用Jmeter运行负载。我想检查哪种方法花费的时间最多
然而，在VisualVM中，我得到了一个缺乏信息的答案--我的应用程序没有任何方法。
你能告诉我我是否走对了路，以及如何在应用程序中显示有关方法的信息？
浏览 7提问于2022-11-01得票数 0
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1回答
我正在使用openpyxl和Pandas从.xlsx文件中提取一些数据。
我找不到一个单元格属性(或者任何其他信息)，它指示我可以在哪里找到在电子表格中合并的单元格。我如何知道哪些单元格被合并在一起？
浏览 9提问于2015-06-19得票数 6
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1回答
我的日期时间专栏有一个奇怪的问题。假设start_date列中有一个日期：
>>> df2.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 641 entries, 9 to 1394
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 number 641 n
浏览 0提问于2020-10-14得票数 1
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我在Spyder公司和大型Pandas数据处理公司合作。偶尔，我会意外地单击变量资源管理器窗口中的大型数据文件，Spyder在尝试打开时会挂很长时间。
我发现停止这一过程的唯一方法是完全关闭Spyder，然后重新打开。
是否可以：
取消查看变量的请求而不关闭程序？
设置默认设置，以便Spyder只显示前1000行非常大的对象，如dataframes？
浏览 2提问于2017-10-17得票数 5
5回答
我感到困惑的是，熊猫是如何冲出日期时间对象的界限的：
import pandas as pd
BOMoffset = pd.tseries.offsets.MonthBegin()
# here some code sets the all_treatments dataframe and the newrowix, micolix, mocolix counters
all_treatments.iloc[newrowix,micolix] = BOMoffset.rollforward(all_treatments.iloc[i,micolix] + pd.tseries.offsets.
浏览 4提问于2015-10-01得票数 101
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我想知道如何用单独的数字(而不是一个窗口中的多个数字)来绘制数据。问题是，我想要可视化的数据沿着不同的X范围。例如：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
X=np.linspace(0,100,num=1000)
Y=X**2-X
fig=plt.figure()
plt.plot(X,Y)
matplotlib.pyplot.xlim([0, 50])
plt.show()
fig=plt
浏览 1提问于2018-11-14得票数 0
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我目前在我的应用程序中使用Google Analytics Reporting API。它只有一个方法，可以在下一个url - 上访问。使用这种方法，我应该指定从该时间段获取数据的时间范围。
请求正文示例：
{
"reportRequests": [
{
"metrics": [
{
"expression": "ga:users"
}
]
"dateRanges": [
浏览 1提问于2020-04-30得票数 1
我正在尝试将Julian代码转换为pandas中的日历日期，使用：
pd.to_datetime(43390, unit = 'D', origin = 'Julian')
这给了我ValueError: origin Julian不能转换为时间戳
浏览 0提问于2020-08-16得票数 1
我需要创建一个包含X轴上的日期和Y轴上的时间的散点图。如果这件事重要的话，日期看起来是(4/10/2019)，时间看起来是(23:55:00)。
我试过以下代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("Crimes_-_2001_to_present.csv")
plt.scatter(df["Date_1"],df["Time_1"])
plt.xlabel('Date', fontsi
浏览 0提问于2019-04-18得票数 2
我正在创建时间序列计量经济回归模型。数据存储在Pandas数据帧中。
如何使用Python进行滞后的时间序列计量分析？我以前使用过Eviews (这是一个独立的计量经济程序，即不是Python包)。要使用Eview估计OLS方程，您可以编写如下内容：
equation eq1.ls log(usales) c log(usales(-1)) log(price(-1)) tv_spend radio_spend
注意滞后的、依赖的和滞后的价格条件。使用Python似乎很难处理这些滞后变量，例如使用scikit或状态模型(除非我遗漏了什么)。
一旦我创建了一个模型，我想要执行测试并使用该模型进行
浏览 1提问于2016-10-03得票数 19
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1回答
我试图用时间序列和使用Python中的Plotly绘制范围滑块。
import plotly.express as px
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')
data = data.head(10)
fig = px.line(data, x='Date', y='AAPL.High', text='AAPL.High
浏览 11提问于2022-05-13得票数 0
3回答
我有一个大的CSV文件，其中有许多列，还有一个Timestamp列。该文件按时间戳的升序排序。
我想把这些值读入熊猫的数据中，但只在特定的时间戳范围内，比如某一特定日期的下午4:00到5:00。
做这件事最有效的方法是什么？这个文件非常大，我想要避免完全地浏览它，因为它是排序的，我希望它在到达上面的时间戳时被切断，同时也希望避免由,手动拆分，有什么方法可以使用熊猫read_csv函数来实现呢？
import pandas as pd
df = pd.read_csv('csvfile', header='infer', ???)
浏览 1提问于2017-05-30得票数 1
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我坚持熊猫0.9.0，因为我是在python2.5下工作，因此我没有可用的方法。
我有一个DataFrame的日期，并希望过滤所有的日期是在特定的时间，例如在08:00和09:00之间的所有日期在DataFrame df中。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
dates = pd.date_range(start="08/01/2009",end="08/01/2012",freq="10min")
df = pd.DataFrame(np.random.rand(le
浏览 1提问于2016-10-19得票数 1
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我想用pandas read_excel()函数读取很多不同的Excel文件。有时，Excel文件从Excel中的A1开始，其他时间在B1，其他时间在C3等等。如何使用pandas.read_excel()中的C3参数来处理这个问题？
浏览 1提问于2022-01-10得票数 0
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1回答
使用此代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
a = pd.read_csv(r'C:\Users\Leonardo\Desktop\TRABALHO\dadosboias\MARINHA_TRATADO\Cabo Frio\boia_1\cabofrio.csv', na_values=['-9999.0'])
a.index = pd.
浏览 1提问于2017-09-12得票数 0
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