河北省住房和城乡建设厅网站首页,建公司网站,网站建设用电脑,做一个网站要多长时间本文介绍基于Python语言#xff0c;基于Excel表格文件内某一列的数据#xff0c;计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内#xff08;例如每一个4行的范围内#xff09;的区间最大值的方法。 已知我们现有一个.csv格式的Excel表格文件#xff0c;其中有一列数据#…  本文介绍基于Python语言基于Excel表格文件内某一列的数据计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内例如每一个4行的范围内的区间最大值的方法。 已知我们现有一个.csv格式的Excel表格文件其中有一列数据我们希望对其加以区间最大值的计算——即从这一列的数据部分也就是不包括列名的部分开始第1行到第4行之间的最大值、第5行到第8行的最大值、第9行到第12行的最大值等等加以分别计算每4行中的最大值此外如果这一列数据的个数不能被4整除那么到最后还剩余几个那就对这几个加以最大值的求取即可。 明确了需求我们即可开始代码的撰写具体如下所示。 # -*- coding: utf-8 -*-Created on Wed Jul 26 12:24:58 2023author: fkxxgis import pandas as pddef calculate_max_every_eight_rows(excel_file, column_name):df pd.read_csv(excel_file)column_data df[column_name]max_values []for i in range(0, len(column_data), 4):max_values.append(column_data[i:i4].max())return max_valuesexcel_file rC:\Users\15922\Desktop\data_table_1.csv column_name NDVI result calculate_max_every_eight_rows(excel_file, column_name) rdf pd.DataFrame(result, columns [Max]) output_file rC:\Users\15922\Desktop\data.csv rdf.to_csv(output_file, index False)在这里我们定义一个函数calculate_max_every_eight_rows因为一开始我为了计算8个数据的区间最大值所有函数名称是eight大家理解即可接受两个参数分别为输入文件路径excel_file以及要计算区间最大值对应的那一列的列名column_name。 在函数中我们首先读取文件将数据保存到df中接下来我们从中获取指定列column_name的数据并创建一个空列表max_values用于保存每个分组的最大值。随后使用range函数生成从0开始步长为4的索引序列以便按每4行进行分组这里大家按照实际的需求加以修改即可。在每个分组内我们从column_data中取出这对应的4行数据并计算该分组内的最大值将最大值添加到max_values列表中。最后函数返回保存了每个分组最大值的列表max_values。 其次我们通过excel_file指定输入的文件路径通过column_name指定要处理的列名随后即可调用calculate_max_every_eight_rows函数并将返回的结果保存到result变量中该结果是一个包含了每个分组最大值的列表。 随后我们为了将最大值结果保存因此选择将result列表转换为一个新的DataFrame格式数据rdf并指定列名为Max。最后通过rdf.to_csv()将这个rdf保存为一个新的.csv格式文件并设置indexFalse以不保存索引列。 执行上述代码我们即可获得结果文件。如下图所示为了方便对比我们这里就将结果文件复制到原来的文件中进行查看。可以看到结果列中第1个数字就是原始列中前4行的最大值结果列中第3个数字则就是原始列中第9行到12行的最大值以此类推。 至此大功告成。 欢迎关注疯狂学习GIS