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Python实现求取表格文件某个区域内单元格的最大值

作者:疯狂学习GIS

这篇文章主要介绍基于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,需要的朋友可以参考下

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 2023
@author: fkxxgis
"""
import pandas as pd
def 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:i+4].max())
    return max_values
excel_file = r"C:\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 = r"C:\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index=False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。

以上就是Python实现求取表格文件某个区域内单元格的最大值的详细内容,更多关于Python求取文件最大值的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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