# 方式1:直接转换后设置索引 df.index = pd.to_datetime(df.pop('timestamp_column')) # 方式2:链式操作(推荐) df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 智能切片操作 # 部分字符串匹配(自动解析
df.index = pd.to_datetime(df.pop('timestamp_column')) 方式2:链式操作(推荐) df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 2.2 智能切片操作 部分字符串匹配(自动解析) jan_data = df['2025-01'] # 提取2025年1月所有数据 跨频率切片(日->月) q1_data...
让索引列还保持在column df.set_index("userId", inplace=True, drop=False) df.head()df.index...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
print('{}, {} {}, {}'.format(time_stamp.day_name, time_stamp.month_name, time_stamp.day, time_stamp.year)) Output: Wednesday, February 9, 2022 Timestamp 类的一个实例代表一个时间点,而 Period 对象的一个实例代表一个时期,例如一年、一个月等 ...
将被评估的函数,例如Timestamp('2012-02-01') 字符串,例如"bar" 类似日期的格式,例如20130101,或"20130101" 列表,例如"['A', 'B']" 在本地命名空间中定义的变量,例如date 注意 不建议通过将字符串插入查询表达式来查询字符串。只需将感兴趣的字符串赋值给一个变量,并在表达式中使用该变量。例如,这...
639 # https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/31501 640 label = Timestamp(label).to_pydatetime() --> 642 label = super()._maybe_cast_slice_bound(label, side) 643 self._data._assert_tzawareness_compat(label) 644 return Timestamp(label) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/...
df_jj2yyb['timestamp'] = v 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 设置索引列 df_jj2yyb_small_noise = df_jj2yyb_small_noise.set_index('timestamp') 1. 折线图 fig, ax = plt.subplots()df.plot(legend=True, ax=ax)plt.legend(loc=1)plt.show() 1. 2. 3. 4. plt.figure(...
kind:period表示时期序列,timestamp代表时间搓序列 resample()+特殊方法 #ohlc#查询股票价格 obj.resample('year').ohlc() #asfreq() obj.resample('D').asfreq()#转换为按天列示的df #ffill obj.resample('D).ffill() #转换为按天列示的df,并且向前填充 # 二、时间序列操作 1.时间序列类型 ts.index:...
df[df['列名']>某值]数据运算和聚合:算术运算: add(), sub(), mul(), div()统计聚合: sum(), mean(), max(), min(), count()分组聚合: groupby()数据透视表: pivot_table()数据可视化:绘图函数: plot(), hist(), boxplot(), scatter()等时间序列处理:时间戳和时间段: Timestamp, Period日期...