1. DataFrame常用操作

1.1 DataFrame去除空行

（1）对于一般空行

### 删掉空行
data_use=data_use[~(data_use['elec_ap'].isnull())]
## 法2
df = df[df['A'] != 0]
## 法3
machine_name_time = 'machine_name'
data.dropna(subset=[machine_name_time],inplace=True)
## 法4
### 去空，inplace=True才会修改原表格的数据，否则并不会修改原表格的数据
data_use.dropna(how='any', axis=0,inplace=True)

（2）对于列表式（list）空行

### 现将表格中为  []  的值变为NaN
## df['value'] = df['value'].str[0] 可去掉空值行，但会将第一列数据变为该行数组元素的第一个元素
##可借助辅助列(value_2)，后再删除该辅助列，也可以直接if判断操作
df['value_2'] = df['value'].str[0]
### 再去除有空行存在的列,必须加inplace=True,否则原数据并不会改变
df.dropna(inplace=True)

1.2 数据的填充

（1）表格中填充0

merge_group = merge_group.fillna(0)
merge_group

1.3 数据的删除

（1）DataFrame获取某一列的数据并去重

### 获取电器设备一栏并去重
result = data['elec_ap'].unique()

（2）删除指定行（某列包含某些特定值的行）

##df.drop([0],axis=1)
data.drop(data[data['elec_aps']=='电冰箱'].index,axis=0,inplace=True)
data

（3）删除指定列

df.drop(["one"],axis=1)

（4）删除多行（某行中单元数据存在重复值）

### 用于装重复的行下标
same_datas = []
for index, row in data_c.iterrows():     
    row_lists=list(row)
    #print(index,row_lists)
    ## 用来判断，防止每行单元数据重复
    values = []
    flag = True
    for value in row:
        if value in values:
            flag = False
        else:
            values.append(value)
    if flag == False:
        same_datas.append(index)
# 将存在重复单元格的行从data中去除
data.drop(same_datas,inplace=True)

（5）删除多行（按多列条件删除多行）

## 删除多列
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False)

1.4 数据的获取及筛选

（1）获取某一行某一列的数据值

for index in range(0,len(itemSet_between_more)):
	num = itemSet_between_more.iloc[index]['数量']
	print(num)
	#itemSet_between_more如下图

（2）以某一列为比较条件的所有行

data_A = data_use[data_use['degree']=='A']
data_A

（3）按组别筛选出每一种数据

### 注意：elec_aps是一个[],elec_ap是DataFrame中的列数据
for index in range(0,len(elec_aps)):
    ### 获取某一行数据
    data_per = data[data['elec_ap']==elec_aps[index]]
    print(data_per)

（4）多条件筛选数据

keys = ['T0.00', 'T01.00', 'T02.00', 'T03.00']
data_between = data_use.loc[(data_use[keys[1]] > 1)|(data_use[keys[3]] > 1)]
data_between

（5）数据的排序及分组（先排序，后分组）

说明：防止分组后同样的数据顺序不一致，导致数据误差

 ##按日期分组获取列表
 ### 先以elec_ap列实现排序，放置数据乱序
    item_single_list = data_use.sort_values(
        'elec_ap',ascending=False
    ).groupby(
        by='rq'
    ).apply(
        lambda x:list(x.elec_aps)
    )

1.5 数据的插入

（1）数据的插入（一列）

data.insert(loc=2,column='degree',value='A')
### 参数说明：
loc：插入的位置
column：插入列的名字，多列：column=['列名_A','列名_B']
value：插入的值（value=列A，列A=[......]），多列：value=[列A，列B]

（2）数据的插入（多列）

## type(y_machine_label):list(12),type(y_powers):list(15*12)
for i in range(len(y_machine_label)):
    df[y_machine_label[i]]=y_powers[i]

（3）实现数据分隔并换列插入存储

elec_aps = []
for item in data_use['elec_ap']:
    #print(item.split('_')[-1])
    elec_aps.append(item.split('_')[-1])
### df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值，后面是替换后的值。
data_use.insert(loc=2,column='elec_aps',value=elec_aps)
data_use

（4）实现DataFrame的if else判断，并将生成的数据插入表格

data_use[item] = np.where(data_use[key_use[index]]>1, 
                     "["+data_use['elec_aps'].map(str) + "," + str((index+1)*2-1)+"]","")
说明：
data_use[新增的列名] = np.where(原列表判断条件, 表达式1,表达式2)
根据判断条件对数据进行判断，符合则表达式1，否知则表达式2，并将该值赋给表格新增列

（5）多重条件&多where嵌套，并将生成的数据插入表格

data_use["test_time"] = np.where((data_use["elec_time_T01.00"]!="")&(data_use["elec_time_T03.00"]!=""),
                        data_use["elec_time_T01.00"].map(str) + "," + data_use["elec_time_T03.00"].map(str), 
                        np.where(data_use["elec_time_T01.00"]!="",data_use["elec_time_T01.00"].map(str),data_use["elec_time_T03.00"].map(str)
              )
    )

1.6 数据的修改

（1）列数据的替换

### 直接在原列名上修改即可
data['基于'] = items_A
data

（2）按照某一列的值更改另一列的值

### 根据data_use['elec_ap']列的值进行判断，来改变data_use['degree']的值，并把值赋给data_use['degree']列
### data_use['degree'].mask(data_use['elec_ap'] == '湖北_樱桃_B', 'B') 并不会改变原表格数据的值
data_use['degree'] = data_use['degree'].mask(data_use['elec_ap'] == '湖北_樱桃_B', 'B')
data_use['degree'] = data_use['degree'].mask(data_use['elec_ap'] == '湖北_苹果_E', 'B')

（3）根据判断条件来更换表格中数据的值

keys = ['rydl', 'T0.00', 'T01.00', 'T02.00','T03.00']
### 此处阈值为1，根据阈值来实现数据的替换
for item_time in keys:
    data_use.loc[data_use[item_time]>=1,item_time] = 1
    data_use.loc[data_use[item_time]<1,item_time] = 0

1.7 数据的后期处理

（1）实现两表的拼接

### 注意：需要两个表的列名一致，才会进行值比较并且拼接
### 若不一致，则会根据便利原则，将不同列之间的值进行一次拼接
merge_group = pd.merge(A_machine,my_data,how="left")
merge_group
## 扩展
keys = ['elec_time_T01.00','elec_time_T03.00] #为将从表格中去除的列名
data_tt.drop(keys, axis=1).join(df_2)

（2）按某一字段排序

###表示pd按照xxx这个字段排序，inplace默认为False,如果该值为False，那么原来的pd顺序没变，只是返回的是排序的
result_low.sort_values("置信度",inplace=True,ascending=False)
result_low

（3）重置索引

## 按置信度从高到低排序
### drop=True, 删除原有索引，建立新索引， drop = False 保留原有索引，添加重置索引。
result_low.reset_index(drop=True, inplace=True)
result_low

2. 日期

2.1 计算两个日期间的总天数

### 计算总日期
import datetime
d1 = datetime.datetime(2019,3,4) # 第一个日期
d2 = datetime.datetime(2019,11,30) # 第二个日期
interval = d2 - d1 # 两日期差距
interval.days # 具体的天数

2.2 日期的递增，类别的联合表格生成

# 指定开始日期是2019/03/04，指定结束日期为2019/11/30
import datetime
date_start = datetime.date(2019,3,4)
# 指定需要加（减）的天数
delta = datetime.timedelta(days = 1)
n_days = date_start
### 生成设备类别
elec = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
rqs = []  #用于记录日期
elec_aps = []  #用于记录设备
while n_days.strftime('%Y/%m/%d')!='2019/11/30':
    # 每次以 前一天的日期 为基础累加一天
    n_days = n_days + delta
    #print(n_days.strftime('%Y/%m/%d'))
    for value in elec:
        rqs.append(n_days.strftime('%Y/%m/%d'))
        elec_aps.append(value)
## 将rqs,elec_aps数据生成表格
A_data = pd.DataFrame({
    'rq':rqs,
    'elec_aps':elec_aps
})
A_data 

2.3 按时间递增生成数据

import pandas as pd 
#20171231 12:50时间点开始，生成以月为间隔，长度为5的时间段 
tm_rng = pd.date_range('20171231 12:50',periods=5,freq='M') 
 
print(type(tm_rng)) 
DatetimeIndex(['2017-12-31 12:50:00', '2018-01-31 12:50:00','2018-02-28 12:50:00', '2018-03-31 12:50:00',