start_date = '2022-01-01' end_date = '2022-12-31' mask = (df.index >= start_date) & (df.index <= end_date) 最后,使用布尔索引删除不在日期范围内的行,可以使用df.loc方法,例如: 代码语言:txt 复制 df = df.loc[mask] 这样就可以删除不在指定日期范围内的行了。
In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112...
frame1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['w','b','r'], columns=['ball','pen','pencil']) frame1.stack()# 得到一个Series对象ser.unstack()# 得到一个DataFrame对象# 长格式向宽格式转化: DateFrame.pivotwideframe=longframe.pivot('color','item') 删除 删除一列 del frame['...
pd.read_csv(sep=, delim_whitespace=, header=,skiprows=,converters=,keep_date_col=,parse_date=,na_values=,nrows=,skip_footer=, ) 最常用的csv和text文件读取方式 .to_csv 将数据写入csv .from_csv 从csv读取数据 4、数据规整 pd.merge(on=,how=,suffixes=,left_index=,right_index=) 横向合并 ....
sql语法有自然语言之感。在pandas中,需要这样查询:tips[(tips["time"].str.find("Dinner") == 0) & (tips["tip"] > 5)] 对字符串的操作语法或许更强大,但没sql直观。多个条件的逻辑运算符也不如 and这样易懂。对空值的查询,在SQL中是select * from frame where col2 is NULL; ...
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 03、数据排序 数据排序是指按一定的顺序将数据重新排列,帮助使用者发现数据的变化趋势,同时提供一定的业务线索,还具有对数据纠错、分类等作用。 1、索引排序df.sort_index() ★★★☆ s.sort_index() # 升序排列 df...
AI python | pandas date index .纳秒 python | pandas date index .纳秒哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python 熊猫约会指数-纳秒/Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容易多了。熊猫**...
weather_df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*5,index=pd.date_range(start="2021-01-01", periods=10),columns=["Tokyo", "Beijing"])def rain_condition(v):if v < 1.75:return "Dry"elif v < 2.75:return "Rain"return "Heavy Rain"def make_pretty(styler):styler.set_caption("Weather ...
对于大部分应用来说,python中的字符串应该已经足够。 如split()函数对字符串拆分,strip()函数对字符串去除两边空白字符。 复习字符串对象的4个方法:join方法连接字符串、 find方法寻找子字符串出现的索引位置、count方法返回子字符串出现的次数、 replace方法用来替换。
>>> import pandas as pd>>> funcs = [_ for _ in dir(pd) if not _.startswith('_')]>>> len(funcs)119>>> for i,f in enumerate(funcs,1):print(f'{f:18}',end='' if i%5 else '\n')BooleanDtype Categorical CategoricalDtype CategoricalIndex DataFrameDateOffset DatetimeIndex Datetime...