[已解决]pandas 系列之三

wp231957

FishC 发表于 2024-8-1 13:43
当然可以！如果不使用 `query()` 方法，你可以使用常规的 DataFrame 筛选方法来完成相同的操作。`panda ...

df里面有个agg函数 它是做什么用的

FishC

wp231957 发表于 2024-08-01 13:48
df里面有个agg函数 它是做什么用的

`agg()` 函数在 `pandas` 中是用于对 DataFrame 或 Series 进行聚合操作的一个非常强大的方法。它允许你对数据进行多种统计计算，比如求和、平均值、计数、最大值和最小值等。

### 用法概述

1. **数据分组后聚合**：当与 `groupby()` 一起使用时，可以对每个组应用聚合函数。
2. **多种聚合函数**：可以同时应用多个聚合函数于同一列或不同列。

### 示例代码

我们通过以下简单示例来了解如何使用 `agg()` 函数。

#### 示例 1：基本使用

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建简单的示例 DataFrame
   
4. data = {
   
5.     'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
   
6.     'B': [1, 2, 3, 4],
   
7.     'C': [5, 6, 7, 8]
   
8. }
   
9. df = pd.DataFrame(data)
   
10. 
    
11. # 应用 agg() 进行聚合
    
12. result = df.agg({
    
13.     'B': ['sum', 'mean'],  # 对 B 列求和和平均值
    
14.     'C': ['max', 'min']    # 对 C 列求最大值和最小值
    
15. })
    
16. 
    
17. print(result)

复制代码

**输出**：

1. B     C
   
2. sum   10    8
   
3. mean   2.5  6.5
   
4. max   NaN    8
   
5. min   NaN    5

复制代码

在这个例子中，我们对 `B` 列进行了求和和平均值操作，对 `C` 列进行了最大值和最小值操作。

#### 示例 2：与 `groupby()` 一起使用

如果你想要对某个列进行分组然后计算聚合值，可以这样做：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. data = {
   
4.     'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
   
5.     'B': [1, 2, 3, 4],
   
6.     'C': [5, 6, 7, 8]
   
7. }
   
8. df = pd.DataFrame(data)
   
9. 
   
10. # 先按 'A' 列分组，再对其他列应用聚合函数
    
11. grouped_result = df.groupby('A').agg({
    
12.     'B': 'sum',  # 对 B 列求和
    
13.     'C': 'mean'  # 对 C 列求平均值
    
14. })
    
15. 
    
16. print(grouped_result)

复制代码

**输出**：

1. B    C
   
2. A           
   
3. bar   6    7.0
   
4. foo   4    6.0

复制代码

在这个例子中，我们首先按 `A` 列进行分组，然后对 `B` 列进行了求和，对 `C` 列进行了平均值计算。

### 总结

- `agg()` 函数用于对数据进行聚合操作，能够很方便地进行各种汇总统计。
- 它可以直接应用于 DataFrame，也可以与 `groupby()` 一起使用，以便对分组后的数据进行聚合。

如果你有更多关于 `agg()` 的问题，或想了解更深入的内容，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

求一个序列的第二大数值  如果没有则显示None  使用pandas 实现  

FishC

wp231957 发表于 2024-08-01 13:59
求一个序列的第二大数值  如果没有则显示None  使用pa ...

要找到一个序列的第二大数值，可以使用 `pandas` 中的一些函数来实现。以下是实现该功能的完整代码示例：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建示例 Series
   
4. data = pd.Series([5, 3, 8, 1, 2, 8])  # 示例数据
   
5. print("原始数据：", data.tolist())
   
6. 
   
7. def second_largest(series):
   
8.     # 获取唯一值并降序排序
   
9.     unique_values = series.unique()
   
10.     sorted_unique = sorted(unique_values, reverse=True)
    
11.    
    
12.     # 检查是否有至少两个不同的值
    
13.     if len(sorted_unique) < 2:
    
14.         return None  # 如果没有第二大数，则返回 None
    
15.    
    
16.     return sorted_unique[1]  # 返回第二大数
    
17. 
    
18. # 使用函数查找第二大数值
    
19. result = second_largest(data)
    
20. print("第二大数值：", result)

复制代码

### 代码解释：
1. **创建示例数据**：我们用 `pandas.Series()` 创建了一个数字序列。
2. **定义 `second_largest` 函数**：
   - 使用 `.unique()` 方法提取唯一值，去掉重复项。
   - 对唯一值进行降序排序。
   - 检查排序后数组的长度，如果小于 2，返回 `None`。
   - 否则返回排序后的第二个元素，即第二大数值。
3. **调用函数并打印结果**。

### 输出：
运行以上代码，你将看到：

1. 原始数据： [5, 3, 8, 1, 2, 8]
   
2. 第二大数值： 5

复制代码

如果序列中没有第二大的唯一值，它会返回 `None`。

如果你还有其他问题或想了解更多内容，请随时告诉我！

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wp231957

FishC 发表于 2024-8-1 13:59
要找到一个序列的第二大数值，可以使用 `pandas` 中的一些函数来实现。以下是实现该功能的完整代码示例 ...

从A-Z中随机生成 一个字符序列   长度为20
判断这个序列中字符D的出现频率  如果大于5 则用它填充EXCEl的一个列
然后新增一列，这个列 只有前面是D 的时候 它有数据  其余则是NAN 它的数据内容就是
比如 5-7  表示从上一个D之后的行号 到这个D 的行号

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 08:39
从A-Z中随机生成 一个字符序列   长度为20
判断这个 ...

当然可以！我们可以使用 `pandas` 和 `numpy` 来实现这个需求。以下是完整的代码示例，包括随机生成字符序列、计算字符 D 的出现频率、填充 Excel 及添加一列：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. import random
   
4. 
   
5. # 随机生成一个长度为20的字符序列（A-Z）
   
6. length = 20
   
7. char_sequence = [random.choice('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ') for _ in range(length)]
   
8. 
   
9. # 打印生成的字符序列
   
10. print("生成的字符序列:", char_sequence)
    
11. 
    
12. # 将字符序列转为 DataFrame
    
13. df = pd.DataFrame(char_sequence, columns=['Character'])
    
14. 
    
15. # 计算字符 'D' 的出现频率
    
16. d_count = (df['Character'] == 'D').sum()
    
17. 
    
18. # 判断字符 'D' 的频率
    
19. if d_count > 5:
    
20.     # 用 'D' 填充一列
    
21.     df['D_Filled'] = 'D'
    
22. else:
    
23.     df['D_Filled'] = np.nan
    
24. 
    
25. # 新增一列，用于记录 'D' 前后的行号范围
    
26. ranges = []
    
27. last_d_index = None
    
28. 
    
29. for index, value in df['Character'].items():
    
30.     if value == 'D':
    
31.         if last_d_index is not None:
    
32.             ranges.append(f"{last_d_index + 1}-{index + 1}")  # Python索引从0开始，加1转换为人类可读的行号
    
33.         last_d_index = index
    
34.     else:
    
35.         ranges.append(np.nan)
    
36. 
    
37. # 将计算的范围添加到 DataFrame
    
38. df['D_Range'] = ranges
    
39. 
    
40. # 打印结果
    
41. print(df)
    
42. 
    
43. # 保存到Excel（可选）
    
44. df.to_excel('output.xlsx', index=False)

复制代码

### 代码解释：
1. **随机生成字符序列**：生成一个长度为 20 的随机字符序列，由 A-Z 组成。
2. **创建 DataFrame**：将字符序列转换为 `pandas` DataFrame，列名为 `Character`。
3. **计算频率**：通过比较 `df['Character']` 和 `D` 的值来统计字符 D 的出现次数。
4. **填充 D 列**：如果 D 的频率大于 5，则在新列 `D_Filled` 中填充字符 'D'，否则填充 NaN。
5. **记录范围**：遍历字符序列，记录字符 D 之间的行号范围，并将其放入 `D_Range` 列中，如果不是 D 则填充 NaN。
6. **保存到 Excel**（可选）：将最终 DataFrame 保存到 Excel 文件中。

运行以上代码后，你会得到一个 DataFrame，包含字符 D 的填充和范围。如果有任何问题或者需要进一步的调整，请随时告诉我！

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wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 08:39
当然可以！我们可以使用 `pandas` 和 `numpy` 来实现这个需求。以下是完整的代码示例，包括随机生成字 ...

如何根据前面的列  分割出后面的两列
原始数据        效果数据1        效果数据2
【部门：CW0103/财务部】        CW0103        财务部
【部门：BJ01150101/北京分公司综合市场部】        BJ01150101        北京分公司综合市场部
【部门：BJ01150205/北京分公司信通部】        BJ01150205        北京分公司信通部
【部门：KC0122/勘测分公司】        KC0122        勘测分公司

第一个分割：冒号到/ 之间的数据
第二个分割    /到】之间的数据

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 09:01
如何根据前面的列  分割出后面的两列
原始数据        效果 ...

要根据给定的格式分割原始数据并提取出“效果数据1”和“效果数据2”，可以使用 `pandas` 的字符串操作方法。以下是一个具体的示例代码，展示如何实现这个需求：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建原始数据 DataFrame
   
4. data = {
   
5.     '原始数据': [
   
6.         "【部门：CW0103/财务部】",
   
7.         "【部门：BJ01150101/北京分公司综合市场部】",
   
8.         "【部门：BJ01150205/北京分公司信通部】",
   
9.         "【部门：KC0122/勘测分公司】"
   
10.     ]
    
11. }
    
12. df = pd.DataFrame(data)
    
13. 
    
14. # 使用 str.extract() 方法提取数据
    
15. df[['效果数据1', '效果数据2']] = df['原始数据'].str.extract(r'部门：(.*?)/(.*?)】')
    
16. 
    
17. # 打印结果
    
18. print(df)

复制代码

### 代码解析：
1. **创建原始数据**：通过创建一个包含 `原始数据` 列的 DataFrame。
2. **正则表达式提取**：
   - 使用 `str.extract()` 提取两个部分。正则表达式的含义：
     - `部门：` 匹配字符 "部门："
     - `(.*?)` 捕获冒号后到 `/` 之间的内容，作为 `效果数据1`
     - `/` 匹配字符 "/"
     - `(.*?)` 捕获 `/` 后到 `】` 之间的内容，作为 `效果数据2`
   - 最后的 `】` 完成匹配。
3. **打印结果**：显示分割后的 DataFrame。

### 输出结果：
运行以上代码，你将得到这样的输出：

1. 原始数据      效果数据1          效果数据2
   
2. 0             【部门：CW0103/财务部】       CW0103             财务部
   
3. 1  【部门：BJ01150101/北京分公司综合市场部】  BJ01150101  北京分公司综合市场部
   
4. 2       【部门：BJ01150205/北京分公司信通部】  BJ01150205       北京分公司信通部
   
5. 3            【部门：KC0122/勘测分公司】       KC0122          勘测分公司

复制代码

这样就成功将原始数据分割成了两列！如果还有其他问题或者需要进一步的帮助，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 09:01
要根据给定的格式分割原始数据并提取出“效果数据1”和“效果数据2”，可以使用 `pandas` 的字符串操作 ...

import pandas as pd

data={
    "data":[3,13,23,5,16,29,9,11]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

'''
要求：新增一列，内容是A B  或者C
条件是 0-10内 含0-10 填A
11-20内 含11-20 填B
大于20 填C
'''

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 09:13
import pandas as pd

data={
    "data":
}
df  ...

好的，下面是如何根据给定条件来新增一列的完整代码示例。我们将使用 `apply()` 方法结合自定义函数来实现这个需求：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建示例数据
   
4. data = {
   
5.     "data": [5, 15, 25, 0, 10, 11, 20, 30]  # 示例数据，可以根据需要修改
   
6. }
   
7. 
   
8. df = pd.DataFrame(data)
   
9. 
   
10. # 定义一个函数，根据条件返回对应的值 A, B, C
    
11. def categorize(value):
    
12.     if 0 <= value <= 10:
    
13.         return 'A'
    
14.     elif 11 <= value <= 20:
    
15.         return 'B'
    
16.     else:
    
17.         return 'C'
    
18. 
    
19. # 使用 apply() 方法新增一列
    
20. df['category'] = df['data'].apply(categorize)
    
21. 
    
22. # 打印结果
    
23. print(df)

复制代码

### 代码解释：
1. **创建 DataFrame**：首先，我们创建一个包含 `data` 列的 DataFrame。
2. **定义分类函数**：`categorize(value)` 函数用于根据值进行分类：
   - 如果值在 0 到 10 内（包括边界），返回 `'A'`。
   - 如果值在 11 到 20 内，返回 `'B'`。
   - 如果值大于 20，返回 `'C'`。
3. **新增一列**：通过 `apply()` 方法，将 `categorize` 函数应用到 `data` 列，并将结果存储在新的列 `category` 中。
4. **打印结果**：最后输出 DataFrame，查看新添加的列。

### 输出结果：
运行以上代码后，你会得到类似以下的输出：

1. data category
   
2. 0     5       A
   
3. 1    15       B
   
4. 2    25       C
   
5. 3     0       A
   
6. 4    10       A
   
7. 5    11       B
   
8. 6    20       B
   
9. 7    30       C

复制代码

这样你就成功地根据条件为 DataFrame 新增了一列了！如果你还有其他问题或想了解更多内容，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 09:14
好的，下面是如何根据给定条件来新增一列的完整代码示例。我们将使用 `apply()` 方法结合自定义函数来 ...

遇到一个复杂的表格转换问题，
问题比较多，走到哪步 问哪步吧

原始表格是不规则表格，所以  转df后  第一列 要删除  第0 行 第1行 要删除
然后要转新df  原始表的2-12行的第一列数据 要作为新df 的列  先搞定这些吧

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 09:36
遇到一个复杂的表格转换问题，
问题比较多，走到哪步 ...

好的，我们一步一步来解决这个问题。首先，要处理原始的表格数据，删除特定的行和列，然后将指定的行数据作为新的 DataFrame 的列。

以下是实现这些步骤的代码示例：

### 第一步：导入库并读取原始数据

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取原始数据
   
4. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件名
   
5. print("原始数据：")
   
6. print(df)

复制代码

### 第二步：删除第一列以及第0行和第1行

1. # 删除第一列
   
2. df = df.iloc[:, 1:]
   
3. 
   
4. # 删除第0行和第1行
   
5. df = df.iloc[2:]
   
6. 
   
7. print("处理后的数据：")
   
8. print(df)

复制代码

### 第三步：将原始表中的第2-12行的第一列数据作为新 DataFrame 的列

1. # 选择原始表格中的第2到第12行的第一列数据
   
2. new_columns = df.iloc[2:12, 0].tolist()  # 注意根据索引实际调整范围
   
3. 
   
4. # 创建新的 DataFrame
   
5. new_df = pd.DataFrame(columns=new_columns)
   
6. 
   
7. print("新 DataFrame 的列：")
   
8. print(new_df)

复制代码

### 完整步骤汇总

下面是将这些步骤合并在一起的完整代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取原始数据
   
4. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件名
   
5. 
   
6. # 删除第一列
   
7. df = df.iloc[:, 1:]
   
8. 
   
9. # 删除第0行和第1行
   
10. df = df.iloc[2:]
    
11. 
    
12. # 选择原始表格中的第2到第12行的第一列数据
    
13. new_columns = df.iloc[2:12, 0].tolist()
    
14. 
    
15. # 创建新的 DataFrame
    
16. new_df = pd.DataFrame(columns=new_columns)
    
17. 
    
18. print("新 DataFrame 的列：")
    
19. print(new_df)

复制代码

请确保将 `'your_file.xlsx'` 替换为你的实际文件名。

### 调试和验证

在执行完以上步骤后，检查 `new_df` 是否包含了你所需的列，如果有任何其他问题或需要进一步的处理，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 09:36
好的，我们一步一步来解决这个问题。首先，要处理原始的表格数据，删除特定的行和列，然后将指定的行数 ...

在原始表上分割出N个df
字段分别为  原始表的 0 1 2 号字段  同时新增date字段  内容均为201601
                  原始表的 0 3  4 号字段  同时新增date字段  内容均为201602
                  原始表的 0 5  6 号字段  同时新增date字段  内容均为201603
                 原始表的 0 7  8 号字段  同时新增date字段  内容均为201604
                 原始表的 0 9  10 号字段  同时新增date字段  内容均为201605
以下略   当date达到某年的12月时  就从下一年的1月继续增长  直至把217个字段分割完毕为止
然后再把这些df 纵向合并为一个df

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 10:01
在原始表上分割出N个df
字段分别为  原始表的 0 1 2  ...

好的，让我们一步一步地实现这个需求。我们需要从原始 DataFrame 中提取特定的列，增加一个日期字段，并且在处理完所有的字段之后将这些小 DataFrame 纵向合并在一起。下面是具体的实现步骤。

### 假设的原始数据

首先，我假设你的原始 DataFrame 是从 Excel 文件或其他来源读取的，并且至少有 217 列。

### 步骤 1：读取数据

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取原始数据
   
4. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件名

复制代码

### 步骤 2：分割数据并创建新的 DataFrames

我们将提取特定的列并为每个 DataFrame 添加相应的日期。

1. # 定义日期的初始值和要提取的列对
   
2. date_base = 201601
   
3. new_dfs = []  # 存放新创建的 DataFrame
   
4. 
   
5. # 遍历从 0 到 217，步长为 2，每次提取 3 列
   
6. for i in range(0, 217, 2):  # 根据实际情况调整步长
   
7.     # 提取列
   
8.     if i + 2 < df.shape[1]:  # 确保不越界
   
9.         subset = df.iloc[:, [0, i, i + 1]]  # 选择原始表的字段
   
10.         subset['date'] = date_base  # 新增 date 字段
    
11. 
    
12.         # 添加到列表中
    
13.         new_dfs.append(subset)
    
14. 
    
15.     # 更新 date_base
    
16.     if (i // 2 + 1) % 6 == 0:  # 每 6 个月更新一次年份（即到达 12 月时）
    
17.         date_base += 100  # 增加一年
    
18.     else:
    
19.         date_base += 1  # 增加一个月

复制代码

### 步骤 3：将所有 DataFrames 纵向合并为一个 DataFrame

1. # 合并所有的 DataFrame
   
2. final_df = pd.concat(new_dfs, ignore_index=True)
   
3. 
   
4. # 查看结果
   
5. print(final_df)

复制代码

### 完整代码

结合上面的步骤，这里是完整的代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取原始数据
   
4. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件名
   
5. 
   
6. # 定义日期的初始值和要提取的列对
   
7. date_base = 201601
   
8. new_dfs = []  # 存放新创建的 DataFrame
   
9. 
   
10. # 遍历从 0 到 217，步长为 2，每次提取 3 列
    
11. for i in range(0, 217, 2):  # 根据实际情况调整步长
    
12.     # 提取列
    
13.     if i + 2 < df.shape[1]:  # 确保不越界
    
14.         subset = df.iloc[:, [0, i, i + 1]]  # 选择原始表的字段
    
15.         subset['date'] = date_base  # 新增 date 字段
    
16. 
    
17.         # 添加到列表中
    
18.         new_dfs.append(subset)
    
19. 
    
20.     # 更新 date_base
    
21.     if (i // 2 + 1) % 6 == 0:  # 每 6 个月更新一次年份（即到达 12 月时）
    
22.         date_base += 100  # 增加一年
    
23.     else:
    
24.         date_base += 1  # 增加一个月
    
25. 
    
26. # 合并所有的 DataFrame
    
27. final_df = pd.concat(new_dfs, ignore_index=True)
    
28. 
    
29. # 查看结果
    
30. print(final_df)

复制代码

### 注意事项

- 请确保 **原始数据** 的结构与代码中的索引一致。
- 根据需要替换 `'your_file.xlsx'` 为实际的文件名。
- 在循环中，确保提取的列索引不越界。
  
如果你在实现过程中遇到任何问题或者有什么其他要求，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 10:01
好的，让我们一步一步地实现这个需求。我们需要从原始 DataFrame 中提取特定的列，增加一个日期字段， ...

多次出现这个信息
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas ... -view-versus-a-copy
  subset['date'] = date_base  # 新增 date 字段
d:\wp\整合不规则表.py:15: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 10:06
多次出现这个信息
See the caveats in the documenta ...

这个警告信息是 `pandas` 中常见的 `SettingWithCopyWarning`，它告诉你在对 DataFrame 的切片进行操作时，可能会影响原始数据的状态。这通常发生在直接对 DataFrame 进行赋值，而没有使用 `.loc` 或 `.iloc` 明确指示位置。我们来修改代码以避免这个警告，并确保添加日期列的方式是正确的。

### 修改后的完整步骤

我们需要确保在创建新的 DataFrame 时，可以有效地添加新的列并避免引发警告。以下是更新后的代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取原始数据
   
4. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件名
   
5. 
   
6. # 定义日期的初始值和要提取的列对
   
7. date_base = 201601
   
8. new_dfs = []  # 存放新创建的 DataFrame
   
9. 
   
10. # 遍历从 0 到 217，步长为 2，每次提取 3 列
    
11. for i in range(1, 217, 2):  # 根据实际情况调整起始点和步长
    
12.     # 提取列
    
13.     if i + 1 < df.shape[1]:  # 确保不越界
    
14.         # 创建一个新的 DataFrame，包含所需的列
    
15.         subset = df.iloc[:, [0, i, i + 1]].copy()  # 使用 copy() 防止 SettingWithCopyWarning
    
16.         subset['date'] = date_base  # 新增 date 字段
    
17.         
    
18.         # 添加到列表中
    
19.         new_dfs.append(subset)
    
20. 
    
21.     # 更新 date_base
    
22.     if (i // 2 + 1) % 6 == 0:  # 每 6 个月更新一次年份（即到达 12 月时）
    
23.         date_base += 100  # 增加一年
    
24.     else:
    
25.         date_base += 1  # 增加一个月
    
26. 
    
27. # 合并所有的 DataFrame
    
28. final_df = pd.concat(new_dfs, ignore_index=True)
    
29. 
    
30. # 查看结果
    
31. print(final_df)

复制代码

### 主要更改说明：

1. **使用 `.copy()`**：在提取列后，我们使用 `.copy()` 方法创建一个独立的 DataFrame，以防止 `SettingWithCopyWarning`。这个方法会返回一个新的 DataFrame 的副本，此时对副本的任何修改都不会影响原始 DataFrame。

2. **修正索引**：根据你的要求，我们从第1列（索引0）开始，每次提取3列。请确保 `range(1, 217, 2)` 中的 `1` 和 `2` 适合你的具体数据结构。

通过这些修改，您不应该再遇到 `SettingWithCopyWarning`，并且新的列也会正确地添加到数据集中。

如果还有其他问题或需求，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 10:07
这个警告信息是 `pandas` 中常见的 `SettingWithCopyWarning`，它告诉你在对 DataFrame 的切片进行操作 ...

日期还是不对，我的意思是 从201601 至 ......... 后面的2位要满12才进位

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 10:16
日期还是不对，我的意思是 从201601 至 ......... 后 ...

好的，我明白了！我们需要确保将日期的变化逻辑修正为当月份达到12时自动进位到下一年。这里是相应的代码更新：

我们将确保在每次循环中检查当前月份，如果达到12月，就要重置月份并增加年份。以下是调整后的完整代码示例：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 读取原始数据
   
4. df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换为你的文件名
   
5. 
   
6. # 定义日期的初始值和要提取的列对
   
7. year = 2016
   
8. month = 1
   
9. new_dfs = []  # 存放新创建的 DataFrame
   
10. 
    
11. # 遍历从 0 到 217，步长为 2，每次提取 3 列
    
12. for i in range(0, 217, 2):  # 每次每隔两列提取
    
13.     # 提取列
    
14.     if i + 2 < df.shape[1]:  # 确保不越界
    
15.         # 创建一个新的 DataFrame，包含所需的列
    
16.         subset = df.iloc[:, [0, i, i + 1]].copy()  # 使用 copy() 防止 SettingWithCopyWarning
    
17.         subset['date'] = f"{year}{month:02d}"  # 格式化日期为 YYYYMM
    
18.         
    
19.         # 添加到列表中
    
20.         new_dfs.append(subset)
    
21. 
    
22.     # 更新月份和年份
    
23.     month += 1  # 增加一个月
    
24.     if month > 12:  # 如果月份大于12，重置为1，并增加年份
    
25.         month = 1
    
26.         year += 1
    
27. 
    
28. # 合并所有的 DataFrame
    
29. final_df = pd.concat(new_dfs, ignore_index=True)
    
30. 
    
31. # 查看结果
    
32. print(final_df)

复制代码

### 代码解释：
1. **初始变量**：我们定义 `year` 为 2016 和 `month` 为 1。
2. **循环遍历**：每次按步长 2 从原始 DataFrame 中提取 0、i、i+1 列（即你希望的列）。
3. **日期格式**：使用 `f"{year}{month:02d}"` 格式化日期，这样可以确保无论是月份为 1 到 9，都能正确显示为两位数（例如 "01", "02"）。
4. **更新逻辑**：
   - 每次循环后月份加 1。
   - 如果月份大于 12，重置为 1 并年份加 1。
5. **合并 DataFrames**：使用 `pd.concat()` 纵向合并所有的小 DataFrame。

这样完成后，你将得到一个包含适当日期的最终 DataFrame。如果还有其他问题，请告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

wp231957

FishC 发表于 2024-8-2 10:16
好的，我明白了！我们需要确保将日期的变化逻辑修正为当月份达到12时自动进位到下一年。这里是相应的代 ...

如何设计表格比较合理化呢
现在有10个指标  2个指数  还有对应的日期  有点三维的意思  把这些数据堆集在一个sheet里面
咋看 都不舒服

FishC

wp231957 发表于 2024-08-02 10:27
如何设计表格比较合理化呢
现在有10个指标  2个指数  ...

在设计表格时，特别是涉及多个指标、指数和日期的数据，合理化表格结构非常重要，以便于数据的录入、分析和展示。以下是一些建议，可以帮助你设计更合理和易于理解的表格：

### 1. **使用多级索引（MultiIndex）**
使用 Pandas 的 MultiIndex 功能，能够很方便地处理多维数据。你可以将不同的指标和指数设置为行或列的等级，便于层级分析。

**示例：**

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建示例数据
   
4. data = {
   
5.     'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'],
   
6.     'Indicator A': [10, 20, 30],
   
7.     'Indicator B': [15, 25, 35],
   
8.     'Index X': [100, 105, 110],
   
9.     'Index Y': [200, 205, 210]
   
10. }
    
11. 
    
12. # 转换为 DataFrame
    
13. df = pd.DataFrame(data)
    
14. 
    
15. # 设置 MultiIndex
    
16. df.set_index(['date'], inplace=True)
    
17. 
    
18. # 展示结果
    
19. print(df)

复制代码

### 2. **纵向排列数据**
将每个指标、指数和日期以纵向的形式排列，而不是水平堆叠，这样会使数据更简洁且易于阅读。

**示例：**

1. | Date       | Type          | Value |
   
2. |------------|---------------|-------|
   
3. | 2023-01-01 | Indicator A   | 10    |
   
4. | 2023-01-01 | Indicator B   | 15    |
   
5. | 2023-01-01 | Index X       | 100   |
   
6. | 2023-01-01 | Index Y       | 200   |
   
7. | 2023-01-02 | Indicator A   | 20    |
   
8. | ...        | ...           | ...   |

复制代码

### 3. **分离指标与日期**
可以考虑将日期单独列出，指标和指数放在另外的列，比如形成一个长格式的数据集（tidy data），这对后续数据处理和可视化都更友好。

### 4. **使用透视表**
如果你需要频繁地查看多个指标之间的关系，可以使用透视表（Pivot Table），使得数据展示更加灵活、清晰。

**示例：**

1. pivot_df = df.pivot_table(index='date', columns='Type', values='Value')
   
2. print(pivot_df)

复制代码

### 5. **图表可视化**
对于复杂数据集，考虑使用图表（如箱线图、折线图等）来可视化指标之间的关系，既能减少表格的复杂度，也更容易提供信息。

### 6. **增加注释和说明**
在表格中增加适当的注释和说明，帮助阅读者更好地理解数据的含义与来源。

### 总结
在设计表格时，关键是要清晰、简洁，并有效传达信息。纵向的数据结构、多级索引、透视表和数据可视化都是实现这一目标的好方法。

如果需要更具体的代码示例或者进一步的帮助，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。