Pandas Dataframe Transformation，寻找优雅的解决方案答案

【问题标题】：Pandas Dataframe Transformation, looking for elegant solutionPandas Dataframe Transformation，寻找优雅的解决方案
【发布时间】：2021-07-23 08:38:43
【问题描述】：

我有一个名为 t1 的数据框。我需要从t1 获取 2008 年的数据，所以我尝试了这个：

t08= t1[t1['time'].str.startswith('2008')]
t08.reset_index(drop=True, inplace=True)
t08 = t08[['time','temperature']]

之后我需要t08 成为数据框。根据警告，目前情况并非如此。对我有用的一种非常不雅的方式是：

t08.to_csv(r'C:\...\generic\zw4.csv')
t2_08 = pd.read_csv(r'C:\...\generic\zw4.csv')

所以现在 pandas 将 t2_08 识别为数据框。但有什么更优雅的方式来做到这一点？

谢谢

【问题讨论】：

如果你能分享你的 t1 数据框的样本，基本上是可用的列等来帮助，这将是有帮助的
我假设一个简单的pd.DataFrame(t08) 不起作用？
1.是的，当然......你会发现这里的 t1 叫做 'ninjatemp.csv' github.com/JulianLeGrid/Bach 2. pd.DataFrame(t08) 不起作用
如果不是数据框，你检查过它是什么类型的对象吗？在去掉“时间”和“温度”这两列之前，它是一个数据框吗？您是否尝试过不使用 inplace=True，而只是将新数据帧分配给 t08？
我完全按照您的第一个代码执行并使用了您链接到的数据框。我没有错误，结果是一个数据框。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以做t08.to_csv 的事实是它可能是一个DataFrame：

t1 = pd.read_csv('https://github.com/JulianLeGrid/Bach/blob/main/ninjatemp.csv?raw=true')
t08 = t1[t1['time'].str.startswith('2008')]
t08.reset_index(drop=True, inplace=True)
t08 = t08[['time','temperature']]
assert isinstance(t08, pd.DataFrame)

【讨论】：