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我遇到的情況是：把數據按一定的時間段提出。比如提出每天6:00-8:00的每個數據，可以這樣做：
# -*-coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import datetime
#讀取csv文件
df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv')
#求'ave_time'這一列的平均值
aveTime=df['ave_time'].mean()
#把ave_time這列的缺失值進進行填充，填充的方法是按這一列的平均值進行填充
df2=df.fillna(aveTime)
# 把處理過的這一列的數據取出來
col=df2.iloc[:,2]
#因為col帶有index值和values值，真正需要的值就是values，取出來的值是Series的類型
arrs=col.values
#取出df2的時間序列的那一列
col.index=df2.iloc[:,1]
#把index處理為datetime格式
col.index=pd.to_datetime(col.index,unit='ns')
#把col分為以天為單位的時間序列，目的是計算這個列有多少天
dcol=col.resample('D').mean()
#n就是多少天
n=dcol.count()
#創建時間序列，目的是把每天的6：:0-8：00 | 8:00-10:00 | 15:：00-17:00 |17:00-19：00|的行車平均時間取出來
f=open('3.txt','w+')
p=pd.date_range('19/7/2016 6:20',periods=n)
for i in p:
j=i+datetime.timedelta(minutes=100)
values=col[i:j].values
count=0
for temp in values:
count+=1
print >> f,temp,
if(count%6==0):
print >> f
f.close()
數據的類型如圖：
運行結果：
以上這篇pandas 把數據寫入txt文件每行固定寫入一定數量的值方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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