Question

我在csv文件中有以下数据集：

vehicle---time-----aspd[m/s]------gspd[m/s]----hdg---alt[m-msl]

veh_1---17:19.5---0.163471505---0.140000001---213---273.8900146
veh_2---17:19.5---0.505786836---0.170000002---214---273.9100037
veh_3---17:19.8---0.173484877---0.109999999---213---273.980011
veh_4---44:12.4---18.64673424---19.22999954---316---388.9299927
veh_5---44:13.0---18.13533401---19.10000038---316---389.1700134

我正在尝试使用两个输入（数据帧，车辆名称）编写函数launch_time（），该输入在第一次报告gspd超过10.0 m / s时返回。输出时间必须从字符串（HH：MM：SS.SS）转换为12:00格式后的分钟。

看起来应该是这样的：

>>> launch_time(df, veh_1)
30.0

我将使用此函数迭代每个车辆，然后需要以启动顺序顺序将结果记录到具有格式（v_name，启动时间）的元组列表中。

看起来应该是这样的：

'veh_1', 30.0, 'veh_2', 15.0

披露：我的python / pandas知识非常入门级。

Answer 1

您可以将[{3}}与分隔符-{3,}一起使用 - 使用3个及更多-读取csv：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""vehicle---time-----aspd[m/s]------gspd[m/s]----hdg---alt[m-msl]

veh_1---17:19.5---0.163471505---0.140000001---213---273.8900146
veh_2---17:19.5---0.505786836---0.170000002---214---273.9100037
veh_3---17:19.8---0.173484877---0.109999999---213---273.980011
veh_4---44:12.4---18.64673424---19.22999954---316---388.9299927
veh_5---45:13.0---18.13533401---19.10000038---316---389.1700134"""
#after testing replace StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(StringIO(temp), sep="-{3,}", engine='python')

print (df)
  vehicle     time  aspd[m/s]  gspd[m/s]  hdg  alt[m-msl]
0   veh_1  17:19.5   0.163472       0.14  213  273.890015
1   veh_2  17:19.5   0.505787       0.17  214  273.910004
2   veh_3  17:19.8   0.173485       0.11  213  273.980011
3   veh_4  44:12.4  18.646734      19.23  316  388.929993
4   veh_5  45:13.0  18.135334      19.10  316  389.170013

然后转换列time read_csv，按to_timedelta，boolean indexing过滤10m/s以上的所有行，使用sort_values对车辆进行分组，然后得到groupby和最后zip列vehicle和time并转换为list：

df.time = pd.to_timedelta('00:' + df.time, unit='h').\
              astype('timedelta64[m]').astype(int)
req = df[df['gspd[m/s]'] > 10].\
          sort_values('time', ascending=True).\
          groupby('vehicle', as_index=False).head(1)
print(req)
  vehicle  time  aspd[m/s]  gspd[m/s]  hdg  alt[m-msl]
4   veh_5    45  18.135334      19.10  316  389.170013
3   veh_4    44  18.646734      19.23  316  388.929993

L = list(zip(req['vehicle'],req['time']))
print (L)
[('veh_5', 45), ('veh_4', 44)]

使用数据帧从csv编写函数来读取和返回python中的列值

1 个答案: