Numpy Pandas Dataframe – 从20年历史数据中删除某个小时的数据

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的Numpy和Pandas库来从20年历史数据中删除某个小时的数据。

阅读更多：Numpy 教程

安装Numpy和Pandas

在开始之前，请确保已经安装了Numpy和Pandas库。如果没有，您可以使用以下命令在终端中进行安装：

pip install numpy
pip install pandas

加载数据

在处理数据之前，我们需要先加载数据。假设我们有一个20年的历史数据，我们可以使用Pandas中的read_csv函数来读取CSV文件。假设我们的CSV文件名为data.csv，我们可以用以下代码来读取文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

删除特定小时的数据

接下来我们将介绍如何删除特定小时的数据。假设我们要删除每天的00:00小时的数据，我们可以使用以下代码：

df = df[(df['HH'] != 0) | (df['MM'] != 0)]

在这个代码中，我们使用了df[(condition)]的形式来选择数据。condition中的逻辑运算符|表示或，所以我们只需要删除我们想要的小时即可。

保存结果

我们可以使用Pandas中的to_csv函数将结果保存回CSV文件中。

df.to_csv('result.csv')

示例代码

以下是完整的代码，用于从20年历史数据中删除每天的00:00小时数据并保存结果。

import pandas as pd

# load data
df = pd.read_csv('data.csv')

# delete certain hours of the day
df = df[(df['HH'] != 0) | (df['MM'] != 0)]

# save result to CSV
df.to_csv('result.csv')

总结

本文介绍了使用Python中的Numpy和Pandas库从20年历史数据中删除特定小时的数据。我们使用了Pandas中的read_csv函数加载数据，然后使用了Pandas的DataFrame来选择和保存数据。这个过程可以帮助我们处理大量数据，从而提高工作效率。