我有一个三列的时间序列。我需要将第2列复制到最后一行之后,并将第3列复制到第2列。你知道吗
我创建了一个for循环并附加数据帧,但是附加似乎不起作用。没有错误或警告,只是不起作用。你知道吗
初始数据帧数据导入\u selVar100:
val01_ambient_temperature val01_ambient_winddir val01_ambient_windspeed
measure_time
2019-03-24 07:30:00 12.956060 108.200005 4.166667
2019-03-24 07:40:00 12.999207 103.000000 3.666667
2019-03-24 07:50:00 12.761206 106.500000 4.533333
2019-03-24 08:00:00 12.523205 98.413330 3.916667
2019-03-24 08:10:00 12.285204 97.853333 4.055000
代码:
counterTest=0
for column in dataImport_selVar100:
if counterTest==0: #initialize
result0=pd.DataFrame(dataImport_selVar100.iloc[:,counterTest])
else:
result1=pd.DataFrame(dataImport_selVar100.iloc[:,counterTest])
result0.append(result1,ignore_index=True,sort=False)
#print(result[column])
counterTest +=1
实际结果只是result0的结果(100行)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 100 entries, 2019-03-24 07:30:00 to 2019-03-25 00:00:00
Data columns (total 1 columns):
val01_ambient_temperature 100 non-null float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 6.6 KB
预期结果是所有行的总和
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 300 entries, 2019-03-24 07:30:00 to 2019-03-25 00:00:00
Data columns (total 3 columns):
val01_ambient_temperature 100 non-null float64
val01_ambient_winddir 100 non-null float64
val01_ambient_windspeed 100 non-null float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 7.0 KB
Append返回新的数据帧。它不会发生在原地。您需要:
还要注意
append
是非常昂贵的。也许值得研究一下pd.concat
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