Pandas常用操作-持续更新

作者: DaydayHoliday | 来源:发表于2020-09-01 20:40 被阅读0次

将某一列作为index：

df.set_index(["Column"], inplace=True)

检索所有包含nan的行：

df[df.isnull().T.any()]

生成间隔相同的一系列日期：

df_new['TIMESTAMP'] = pd.date_range(start='9/1/2017',periods=91*12*24, freq='5T')#从2017年9月1日开始，生成序列长度为91*12*24，相邻时间间隔为5分钟

JOIN两个表

pd.merge(df_1,df_2,left_on='TIMESTAMP',right_on='TIMESTAMP',how='left')

Pandas常用操作-持续更新
将某一列作为index：检索所有包含nan的行：生成间隔相同的一系列日期： JOIN两个表
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