汉文有道恩犹薄,湘水无情吊岂知?
大家好,我是皮皮。
国庆期间在Python白银交流群【像风自由】问了一个Pandas
处理的问题,提问截图如下:
代码截图如下:
他的目标是达到下表这样的效果:
出现这么多的数字看上去确实挺难受的,这里【论草莓如何成为冻干莓】给了一个解答,代码如下所示:
import pandas as pd
df = pd.concat(pd.read_excel(r"LT211120Y6_output(1).xlsx", sheet_name=None)).unstack(level=0)
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{1}.{0}'.format(x[1].strip('day'), x[0]))
df
运行结果如下图所示:
看上去差强人意,已经非常接近预期的效果了。
后来修改了下代码,如下所示:
import pandas as pd
df = pd.concat(pd.read_excel(r"LT211120Y6_output(1).xlsx", sheet_name=None)).unstack(level=0)
df.columns = df.columns.map(lambda x: '{1}{0}'.format(x[1].strip('day'), x[0]) if x[0] == '血糖时间' else x[0])
df = df[['血糖时间2', '血糖值']].rename(columns={'血糖时间2': '血糖时间'})
df
得到的结果如下所示:
顺利地解决了粉丝的问题。
大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas
处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【像风自由】提问,感谢【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】、【此类生物】、【Python狗】、【Engineer】、【Joker】、【谢峰】等人参与学习交流。
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