求助，如何处理配速的记录 - 编程论坛

#2

wp2319572020-04-27 14:54

你向用什么来做数据库 pandas 还是文本列表？？？

#3

userwj2020-04-27 14:58

回复楼主 userwj

不好意思，有点细节忘记了。
我是用pandas来处理的。直接导入的excel数据。

#4

wp2319572020-04-27 16:06

回复 3楼 userwj

我pandas 也不怎么熟，你看一下，我把那个秒和毫秒的列转换成一个新列：
不知道能否帮到你

>>> import pandas as pd
>>> df=pd.read_csv("456.csv",encoding="gbk")
>>> df
    打卡日期                  记录时间          打卡距离        打卡配速
0  2019/1/28     2019/1/28 16:38          9.85     6'25"
1  2019/1/29     2019/1/29 21:30          5.26      6'3"
2  2019/3/23     2019/3/23 10:54         10.00     6'17"
3  2019/3/23     2019/3/23 10:54         21.15     6'50"
4  2019/3/21     2019/3/23 10:59          5.51     6'37"
>>> df["peisu"]=None
>>> df
    打卡日期                  记录时间          打卡距离        打卡配速 peisu
0  2019/1/28     2019/1/28 16:38          9.85     6'25"  None
1  2019/1/29     2019/1/29 21:30          5.26      6'3"  None
2  2019/3/23     2019/3/23 10:54         10.00     6'17"  None
3  2019/3/23     2019/3/23 10:54         21.15     6'50"  None
4  2019/3/21     2019/3/23 10:59          5.51     6'37"  None
>>> df["peisu"]=df["  打卡配速"].str.split('\'').str[0]+"."+df["  打卡配速"].str.split('\'').str[1].str.split("\"").str[0]
>>> df
    打卡日期                  记录时间          打卡距离        打卡配速    peisu
0  2019/1/28     2019/1/28 16:38          9.85     6'25"     6.25
1  2019/1/29     2019/1/29 21:30          5.26      6'3"      6.3
2  2019/3/23     2019/3/23 10:54         10.00     6'17"     6.17
3  2019/3/23     2019/3/23 10:54         21.15     6'50"     6.50
4  2019/3/21     2019/3/23 10:59          5.51     6'37"     6.37
>>>

#5

userwj2020-04-27 16:57

非常感谢。能解释一下df[" 打卡配速"].str.split('\'').str[0]+"."+df[" 打卡配速"].str.split('\'').str[1].str.split("\"").str[0]中后面半部分df[" 打卡配速"].str.split('\'').str[1].str.split("\"").str[0]的意思吗？

#6

wp2319572020-04-27 17:06

回复 5楼 userwj

这里共有两个分割，头道分割能割离出6 以及25" 后面的就要把25割离出来，把那个双引号去除

#7

sssooosss2020-05-26 08:40

学习了