pandas一列删除小于1000或者数据类型不是数字的行

假设excel文件名为test.xlsx，第一列为'A'列，第二列为'B'列，可以使用以下代码实现： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('test.xlsx') for i in range(len(df)): if df.loc[i, 'A'] == 0: df.loc[i, 'B'] = '无关' elif 0 < df.loc[i, 'A'] < 0.5: df.loc[i, 'B'] = '弱相关' elif 0.5 <= df.loc[i, 'A'] < 1: df.loc[i, 'B'] = '强相关' elif df.loc[i, 'A'] == 1: df.loc[i, 'B'] = '必要' df.to_excel('output.xlsx', index=False) ``` 解释一下代码： 首先使用pandas的`read_excel`函数读取excel文件，并将数据存储在DataFrame类型的变量df中。 然后对于每一行数据，根据'A'列的数值判断'B'列应该输出什么，在代码中使用了if-elif语句来实现。 最后使用pandas的`to_excel`函数将结果保存到output.xlsx文件中，其中`index=False`表示不保存行索引。

<think>在pandas中，按列滑动聚合函数通常指的是对某一列或多列数据进行滑动窗口计算（也称为滚动计算）。这可以通过`pandas`的`rolling`方法实现。`rolling`方法创建一个滑动窗口对象，然后我们可以在这个窗口上应用聚合函数（如`mean`、`sum`、`max`等）。基本语法：DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False,win_type=None,on=None, axis=0, closed=None)Series.rolling(window,min_periods=None,center=False, win_type=None, on=None,axis=0,closed=None)参数说明：window:窗口大小，可以是整数（表示固定窗口大小）或偏移量字符串（用于时间序列）。min_periods:每个窗口最少需要的非NA观测值数量，默认等于window。center:是否将标签设置在窗口的中心，默认为False（即标签在窗口的右边缘）。win_type:窗口类型，用于指定权重（如'hamming'窗），默认为None（即矩形窗，等权重）。on:对于DataFrame，指定要计算滚动窗口的列（必须是时间类型）。axis:轴，0或'index'表示按行（即按列聚合，因为每列是一个系列），1或'columns'表示按列（即按行聚合）。默认是0。closed:定义区间的开闭，默认为'right'（右闭），可选'left'（左闭）、'both'、'neither'。注意：在按列滑动聚合的场景中，我们通常是对每一列（即每个特征）沿着时间轴（行索引）进行滑动窗口计算。但有时也可能需要按行滑动（即对每一行的多列进行滑动），此时设置`axis=1`。示例1：对DataFrame的每一列进行滑动平均（窗口大小为3）df.rolling(window=3).mean()示例2：对DataFrame的每一列进行滑动求和（窗口大小为2，最小观测值为1）df.rolling(window=2,min_periods=1).sum()示例3：使用自定义聚合函数df.rolling(window=3).apply(lambdax:x.max()- x.min())示例4：按行滑动（即对每一行的多列进行滑动窗口操作）df.rolling(window=2, axis=1).mean()#对每一行，在列的方向上滑动（窗口大小为2列）注意：按行滑动（axis=1）时，窗口大小指的是列的数量，聚合函数会在每一行的列上滑动。下面我们通过代码示例来展示不同情况。</think>### Pandas 按列滑动聚合函数详解 在 Pandas 中，按列滑动聚合指的是**对 DataFrame 的列进行滑动窗口计算**，这与常见的按行滚动不同。以下是实现方法和关键要点： #### 核心方法：`rolling()` + `axis=1` ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data) # 按列滑动聚合（窗口大小=2） result = df.rolling(window=2, axis=1).mean() print(result) ``` **输出结果**： ``` A B C 0 NaN 3.0 15.0 1 NaN 3.0 30.0 2 NaN 3.0 45.0 3 NaN 3.0 60.0 4 NaN 3.0 75.0 ``` #### 关键参数说明： 1. **`window`**：窗口大小（列数） 2. **`axis=1`**：指定列方向操作（默认 `axis=0` 按行） 3. **聚合函数**： - `mean()`：平均值 - `sum()`：求和 - `min()`/`max()`：最值 - `std()`：标准差 - `apply(custom_func)`：自定义函数 #### 处理 NaN 值： ```python # 设置 min_periods 控制最小有效列数 result = df.rolling(window=3, axis=1, min_periods=2).sum() ``` #### 自定义聚合函数： ```python # 计算列间差值范围 def range_diff(x): return x.max() - x.min() result = df.rolling(window=2, axis=1).apply(range_diff) ``` #### 实际应用场景： 1. **时间序列特征工程**：计算多指标间的滑动相关性 2. **金融分析**：计算不同资产指标的滚动波动率 3. **数据平滑**：消除相邻列间的测量噪声 #### 注意事项： 1. **窗口方向**：`axis=1` 表示横向滑动（列方向） 2. **NaN 生成**：窗口起始位置默认产生 NaN 3. **性能优化**：大数据集优先使用内置聚合函数 4. **边界处理**：`center=True` 使窗口居中（默认右对齐） --- ### 完整示例：多列滚动标准差 ```python # 创建含日期索引的数据 date_rng = pd.date_range('2023-01-01', periods=5, freq='D') df = pd.DataFrame({ 'Temperature': [22, 24, 23, 25, 26], 'Humidity': [45, 50, 48, 52, 55], 'Pressure': [1013, 1012, 1015, 1014, 1016] }, index=date_rng) # 列方向滑动计算（窗口=3列） result = df.rolling(window=3, axis=1).std(ddof=0) print("原始数据：") print(df) print("\n列间滑动标准差：") print(result.round(2)) ``` **输出**： ``` 原始数据： Temperature Humidity Pressure 2023-01-01 22 45 1013 2023-01-02 24 50 1012 2023-01-03 23 48 1015 2023-01-04 25 52 1014 2023-01-05 26 55 1016 列间滑动标准差： Temperature Humidity Pressure 2023-01-01 NaN NaN NaN 2023-01-02 NaN 3.54e+00 NaN 2023-01-03 NaN 2.87e+00 1.53 2023-01-04 NaN 3.06e+00 1.00 2023-01-05 NaN 2.87e+00 1.53 ``` --- ### 常见问题解决： **问题：窗口不匹配实际列数** **方案**：检查 `window` 值是否小于总列数，使用 `min_periods` 控制： ```python df.rolling(window=5, axis=1, min_periods=2).mean() ``` **问题：自定义函数报错** **方案**：确保函数返回标量值，处理边界情况： ```python def safe_ratio(x): if len(x) < 2 or x.iloc[0] == 0: return np.nan return (x.iloc[-1] - x.iloc[0]) / x.iloc[0] ``` ---