我尝试将行彼此合并,以得到包含所有当前值的一行。当前df如下所示:dataframe
我想要的是这样的东西:
| index | scan .. | snel. | kool .. | note .. |
| ----- | ------- | ----- | ------- | ------- |
| 0 | 7,8 | 4,0 | 20.0 | Fiasp, ..|
我可以在下面的代码示例中得到输出,但它看起来真的很混乱。
我试着使用groupby,agg,sum,max,它们所做的就是删除列,看起来像这样:df2.groupby('Tijdstempel apparaat').max().reset_index()
我试着用前几行的值填充该行,然后删除不包含所有值的行。但这似乎是一个漫长的工作过程,而且非常混乱。
df2 = df2.loc[df['Tijdstempel apparaat'] == '20-01-2023 13:24']
df2 = df2.reset_index()
del df2['index']
df2['Snelwerkende insuline (eenheden)'].fillna(method='pad', inplace=True)
df2['Koolhydraten (gram)'].fillna(method='pad', inplace=True)
df2['Notities'].fillna(method='pad', inplace=True)
df2['Scan Glucose mmol/l'].fillna(method='pad', inplace=True)
print(df2)
# df2.loc[df2[0,'Snelwerkende insuline (eenheden)']] = df2.loc[df2[1, 'Snelwerkende insuline (eenheden)']]
df2.drop([0, 1, 2])
输出:
当我不得不对整个data.csv文件执行此操作时(每当多次发现像“20-01-2023 13:24”这样的时间戳时),我担心它会非常缓慢和耗时。
1条答案
按热度按时间wvt8vs2t1#
将数据作为您的数据进行采样
解决方案
更改类型列位置