AI代码解释 # 创建包含缺失值的时间序列dates_with_na=['2023-01-01',None,'2023-01-03']ts_with_na=pd.to_datetime(dates_with_na)print(ts_with_na)# 填充缺失值filled_ts=ts_with_na.fillna(pd.Timestamp('2023-01-02'))print(filled_ts) 3. 时间间隔计算 问题描述:需要计算两个时间戳之间的差...
# Create the range of dates hereseven_days = pd.date_range('2017-1-1', periods=7)# Iterate over the dates and print the number and name of the weekdayfordayinseven_days:print(day.dayofweek, day.weekday_name) output:6Sunday0Monday1Tuesday2Wednesday3Thursday4Friday5Saturday info() 查看...
import pandas as pd import numpy as np# generating data consisting of weekly sales for the timeperiod Jan,2022 to Jan,2023dates = pd.date_range('2022-01-01', '2023-01-05', freq = '1 W')sales_val = np.linspace(1000, 2000,len(dates) )data = {'date':dates, 'sales': sales...
import pandas as pdimport numpy as np# generating data consisting of weekly sales for the timeperiod Jan,2022 to Jan,2023dates = pd.date_range('2022-01-01', '2023-01-05', freq = '1 W')sales_val = np.linspace(1000, 2000,len...
设置结束日期number_of_dates =10# 生成10个随机日期frequency ='H'# 频率设置为每小时seed_value = [3,1415]# 设置随机种子# 生成10个在2015年1月1日到2018年1月1日之间的随机日期(每小时频率)random_dates_list = random_dates(start_date, end_date, number_of_dates, frequency, seed=seed_value)#...
ts_with_na = pd.to_datetime(dates_with_na)print(ts_with_na)# 填充缺失值filled_ts = ts_with_na.fillna(pd.Timestamp('2023-01-02'))print(filled_ts) 3. 时间间隔计算 问题描述:需要计算两个时间戳之间的差值。解决方案:直接相减两个Timestamp对象即可得到Timedelta对象。
day_name() Out[154]: 'Saturday' # BusinessHour's valid offset dates are Monday through Friday In [155]: offset = pd.offsets.BusinessHour(start="09:00") # Bring the date to the closest offset date (Monday) In [156]: offset.rollforward(ts) Out[156]: Timestamp('2018-01-08 09:...
pandas 中的 index 是行索引或行标签。行标签可以说是 pandas 的灵魂一签,支撑了 pandas 很多强大的业务功能,比如多个数据框的 join, merge 操作,自动对齐等。 下面总结几个平时常用的关于 index 的操作 2 列转 index 有时,我们想把现有的数据框的某些列转化为 index,为之后的更多操作做准备。列转 index 实现...
要创建日期序列,可以使用 pandas range_dates 方法。让我们在代码片段中尝试一下: week = pd.date_range('2022-2-7', periods=7) fordayinweek: print('{}-{}\t{}'.format(day.day_of_week, day.day_name, day.date)) Output: 0-Monday 2022-02-07 ...
要创建日期序列,可以使用 pandas range_dates() 方法。让我们在代码片段中尝试一下: week=pd.date_range('2022-2-7',periods=7) fordayinweek: print('{}-{}\t{}'.format(day.day_of_week,day.day_name(),day.date())) 1. 2. 3.