将python中的数据格式转换为ascii_Python_Pandas_Ascii

将python中的数据格式转换为ascii

python pandas

将python中的数据格式转换为ascii,python,pandas,ascii,Python,Pandas,Ascii,Allen Bradley PLC的数据格式为“值”列中的5位数字 | tagid | value | datetime | quality | |-------|-------|-------------------------|---------| | T0 | 21328 | 05-03-2021 14:11:53.087 | 192 | | T1 | 12340 | 05-03-2021 14:14:25.787 | 192 |

Allen Bradley PLC的数据格式为“值”列中的5位数字

| tagid | value | datetime                | quality |
|-------|-------|-------------------------|---------|
| T0    | 21328 | 05-03-2021 14:11:53.087 | 192     |
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| T2    | 17992 | 05-03-2021 14:31:03.603 | 192     |

起初，我无法识别从这个5位数的值中获取所需值的步骤

然后在Excel/Python中进行了一些实验后，我执行了以下步骤，得到了正确的期望值

步骤：
第一步。将值除以256并取整（例如17992/256，即70
步骤2.修改相同的值（例如：=Mod（17992256），即72
步骤3.找到等于70的Ascii值，即F
步骤4.找到等于72的Ascii值，即H
步骤5：连接F&H，即FH

因此，17992的期望值为“FH”，12340为“0468”

| tagid | value | datetime                | quality |
|-------|-------|-------------------------|---------|
| T0    | FH    | 05-03-2021 14:11:53.087 | 192     |
| T1    | 02    | 05-03-2021 14:14:25.787 | 192     |

在python数据框架中，有没有简单有效的方法来完成上述步骤，而不是一步一步地进行

简单整数div和mod

apply（）



塔吉德
价值
日期时间
质量
0
T0
服务提供商
05-03-2021 14:11:53.087
192
1.
T1
04
05-03-2021 14:14:25.787
192
2.
T2
跳频
05-03-2021 14:16:52.687
192
3.
T0
跳频
05-03-2021 14:19:14.470
192
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T1
跳频
05-03-2021 14:21:31.623
192
5.
T2
服务提供商
05-03-2021 14:23:50.220
192
6.
T0
服务提供商
05-03-2021 14:26:13.747
192
7.
T1
跳频
05-03-2021 14:28:29.817
192
8.
T2
跳频
05-03-2021 14:31:03.603
192

简单整数div和mod
apply（）


塔吉德
价值
日期时间
质量
0
T0
服务提供商
05-03-2021 14:11:53.087
192
1.
T1
04
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T2
跳频
05-03-2021 14:16:52.687
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T0
跳频
05-03-2021 14:19:14.470
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4.
T1
跳频
05-03-2021 14:21:31.623
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5.
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05-03-2021 14:23:50.220
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服务提供商
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192
7.
T1
跳频
05-03-2021 14:28:29.817
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8.
T2
跳频
05-03-2021 14:31:03.603
192
您可以使用apply
方法在整个数据帧（或系列）中应用函数
df['value_converted']=df['value']。应用（λx:chr（四舍五入（x/256））+chr（x%256））
您可以使用apply
方法在整个数据帧（或系列）中应用函数
df['value_converted']=df['value']。应用（λx:chr（四舍五入（x/256））+chr（x%256））
谢谢！我可以知道我从PLC获得的“值”列的数据类型吗？仅供理解！我可以知道我从PLC获得的“值”列的数据类型吗？仅供理解
df.value = (df.value//256).apply(chr) + (df.value%256).apply(chr)