学做ps的软件的网站,如何用网站做淘宝联盟,wordpress fsockopen,电子购物网站开发一 清除数据中恒定不变值
如果某个数据长时间不变#xff0c;默认异常#xff0c;清除掉该部分数据#xff1a;
# 使用 shift 和 cumsum 来创建一个分组键#xff0c;每次值改变都会增加组号
g (df[沉淀池3号进水流量] ! df[沉淀池3号进水流量].shift()).cumsum()# 使用…一 清除数据中恒定不变值
如果某个数据长时间不变默认异常清除掉该部分数据
# 使用 shift 和 cumsum 来创建一个分组键每次值改变都会增加组号
g (df[沉淀池3号进水流量] ! df[沉淀池3号进水流量].shift()).cumsum()# 使用 transform 来计算每个组的大小
counts df.groupby(g)[沉淀池3号进水流量].transform(count)
print(counts:, counts)
# 应用一个布尔掩码将连续出现至少5次的值替换为 NaN
df.loc[counts 5, 沉淀池3号进水流量] np.nan# 现在df中的column_name列已经将所有连续5个相同的值替换为了 NaN
df.info() 二 清除超出范围的值
指定数据范围外的值清洗
df[原水浊度] df[原水浊度].apply(lambda x: x if 0.01 x 3 else None) 三 使用其中一列数据替换另一列数据
all_data.loc[all_data[温度].isnull(), 温度] all_data.loc[all_data[温度].isnull(), 温度2]四 指定条件替换某一部分数据 np.where
df[沉后水浊度3] np.where(df.index mid_time, 0.1, df[沉后水浊度3])
