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
1条答案
按热度按时间qacovj5a1#
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"是df3.index // 24的每个值中的最大值。