pandas 把数据写入txt文件每行固定写入一定数量的值

我遇到的情况是：把数据按一定的时间段提出。比如提出每天6:00-8:00的每个数据，可以这样做：

# -*-coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport datetime#读取csv文件df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv')#求'ave_time'这一列的平均值aveTime=df['ave_time'].mean()#把ave_time这列的缺失值进进行填充，填充的方法是按这一列的平均值进行填充df2=df.fillna(aveTime)# 把处理过的这一列的数据取出来col=df2.iloc[:,2]#因为col带有index值和values值，真正需要的值就是values，取出来的值是Series的类型arrs=col.values#取出df2的时间序列的那一列col.index=df2.iloc[:,1]#把index处理为datetime格式col.index=pd.to_datetime(col.index,unit='ns')#把col分为以天为单位的时间序列，目的是计算这个列有多少天dcol=col.resample('D').mean()#n就是多少天n=dcol.count()#创建时间序列，目的是把每天的6：:0-8：00 | 8:00-10:00 | 15:：00-17:00 |17:00-19：00|的行车平均时间取出来f=open('3.txt','w+')p=pd.date_range('19/7/2016 6:20',periods=n)for i in p:    j=i+datetime.timedelta(minutes=100)    values=col[i:j].values    count=0    for temp in values:        count+=1        print >> f,temp,        if(count%6==0):            print >> ff.close()

数据的类型如图：

运行结果：