pandas 查找24小时内的最大负载,并保留与每个最大值对应的行信息

c9x0cxw0  于 2023-04-28  发布在  其他
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我在编码方面非常新,需要一些指导。我试图预测每日峰值负载的时间(峰值负载发生的时间)。以下是2002年第一天数据的快照:在2002年1月1日的第一个小时内,记录的平均、中值、最高和最低温度分别为43、43、60和31华氏度。在同一个小时内,总共消耗了1,384,494兆瓦时(兆瓦时)的电力负荷。

Essentially trying to find the maximum values of load per 24 hours and then its corresponding time.So far I have this but it not working.
max_Load = df3.groupby(df3.index // 24)['Load'].idxmax()
max_df = df3.loc[max_Load.index * 24].reset_index(drop=True)
max_df['max_Load'] = max_Load.valuesmax_df

包括在图片中的是它输出的内容:最大负荷太低了

qacovj5a

qacovj5a1#

max_Load = df3.groupby(df3.index // 24).idxmax()["Load"]
max_df = df3.loc[max_Load].reset_index(drop=True)

基本上,df3.groupby(df3.index // 24).idxmax()给你一个 Dataframe ,其中索引是df3.index // 24的可能值,列是df3的原始列。值是df.index // 24的每个值的列的最大值的索引。只需要取"Load"列就可以得到df3的索引,其中"Load"df3.index // 24的每个值中的最大值。

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