1cfame是frame的视图吗？
2请问是什么问题导致的，是因为在视图上创建新列cframe['os']引起的吗？
3请问解决这个问题的思路是怎样的，有哪些方法，哪个方法最优！
4那个tring 是这样写的吗？cframe.loc[:,'os']=....,但是这样写问题同样存在

有X个机组以15分钟为步长的长系列（年月日时分）出力的数据，想处理成每个机组的，以“年月日”为索引值，每行显示1天96个点出力的形式。

先利用df.head()把dataframe按96切割成Y份，然后将Y份的第x列（x号机组的出力）提取出来，放到list里，再利用concat将list合并为新的dataframe，将该dataframe的列名更改为长系列（年月日），再转置，就可以得到想要的格式。

1. 已知某元素索引位置，选取该元素

dataframe 如下，记为df

输入 df.loc['索引名称‘’，‘列名称’] 即可，例如

若没有index或列名称，则使用df.iloc[]在对应位置输入索引位置即可。

1. 删除多行/多列

使用的前提是，dataframe的index和columns用的是数字，利用了drop（）和range()函数。

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

axis = 0，表示删除行； axis = 1 表示删除列。

想删除多行/列，用range即可，比如要删除前3行，drop(range(0,3)，axis = 0(默认为零，可不写))即可。

用dataframe.drop()可以删除，默认inplace = false, 即默认只是删除视图，如果要真的删除数，输入inplace=True.

【注意】inplace=True 删除后index也变了。

这个是cookbook对drop的解释：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.drop.html

1. 多个dataframe中选取列，合并为1个新的dataframe

用到了

1）删除dataframe索引，重新赋予从0开始的索引；

df.reset_index(drop=True,inplace = True), drop = True表示会删除原来的旧索引，否则默认会在原dataframe新增一列；

2）利用concat将一系列dataframe合并，参考了 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27577410

pd.concat(listhere,axis=1,join_axes = [listhere[0].index])， listhere指要被合并的dataframe们，axis = 1表示按列合并，

join_axes 设定了合并的起始点，所以要注意保证每个dataframe的索引值一致，否则会按设定的join_axes合并，其他dataframe如果没有这个索引值，就会赋值NAN。

3）更改dataframe列的名称，利用df.columns = list 。

1. 控制输出为年-月-日的格式

2. 数据缺漏的插补

数据格式是以一分钟为步长的长系列负荷，从数据库读入excel后存在缺漏情况，即并不是每一天的数据都有1440个点。需要把数据处理成15分钟间隔，即1天有96个点。

Step1. 在excel中，新建一张sheet，第一列索引用excel自动填充，处理成目标范围以1分钟为步长的时间序列，作为index。然后使用vlookup在原始数据中比对index，这样缺漏行会自动返回#NAN值。【由于本身计算精度问题，可能出现两张表上同一个日期转为数值后存在百亿分之一的误差，可先采用rounddown（）处理一下，取小数点后8位数字就可以了】

这一步也可以利用dataframe的merge来操作，没研究暂且不写。

Step2. 利用pandas.interpolate(inplace=True)进行线性插补缺漏值。

1. Dataframe 行选择和列选择

参考了http://blog.csdn.net/u013045749/article/details/48370007 和 http://www.cnblogs.com/kylinlin/p/5231404.html

在不知道列名的情况下，用索引位置选择列，用df[[列索引]]；

df.iloc[行索引]，选取第X行，也可以用df.iloc[0:2]选取第0、1行，df[0:2]也是选取第0、1行。

对于新增一列用pandas的话：

令cframe['os'] == ‘Windows’

cframe.loc[cfeame['a'].str.contains('Windows'),'os'] = 'Windows'