AI代码解释 importpandasaspd# 创建一个时间序列date_rng=pd.date_range(start="2023-01-01",end="2023-01-10",freq="D")print("时间序列:\n",date_rng)# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame(date_rng,columns=["date"])df["data"]=[0for_inrange
一:使用 datetime 模块 from datetime import datetime # 两个日期 date1 = datetime(2023, 10, 17) date2 = datetime...(2023, 10, 10) # 计算日期差 delta = date1 - date2 # 提取天数差 days_difference = delta.days print(f"日期1与日期2相差...计算指定日期和今天的差多少天 # 给定日期字符...
def fill_missing_date(df: pd.DataFrame(), column_datetime: str ='DATE_TIME'): print(f'输入形状: {df.shape}') data_s = df.drop([column_datetime], axis=1) datetime_s = df[column_datetime].astype(str) start_date = min(df[column_datetime]) end_date = max(df[column_datetime]) d...
为一个名为Date的新列 weather['Date'] = pd.to_datetime(weather[['Year', 'Month', 'Day']]) #将Date列设置为索引 weather.set_index('Date', inplace=True) # 删除原来的Year、Month、Day列 weather.drop(columns=['Year', 'Month', 'Day'], inplace=True) # 打印处理后的DataFrame print(...
date.groupby('B').filter(lambda x: len(x) > 2, dropna=False)#按照A列进行分组,然后将C列的分组数据进行计算grouped = date.groupby('A')['C'].apply(lambda x: x.describe())#通过函数实现分组和计算(apply的作用是将每个值都进行相同处理)def f(group): return pd.DataFrame({'original': ...
python积累--pandas读取数据积累--dataframe用法 通过带有标签的列和索引,Pandas 使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以让我们毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。 pandas和 Numpy、Matplotlib 一起构成了一个 Python 数据探索和分析...
#import datetimefrom datetime import timedelta# create timedelta object with difference of 2 weeksd = timedelta(weeks=2)print(d)print(type(d))print(d.days)14 days, 0:00:00 14 请注意,我们可以使用timedelta class 属性 获取以天为单位的持续时间.days。正如我们在其文档中所见 ,我们还可以以秒或微...
(index=False, name='a') # 转成DataFrame df.index.to_series() # 转为series df.index.to_numpy() # 转为numpy df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重及计数 df.index.where(df.index=='a') # 筛选 df.index.rename('grade', inplace=False) # 重命名索引 df.index....
view code# 读取数据,pd.read_csv默认生成DataFrame对象,需将其转换成Series对象 df = pd.read_csv('AirPassengers.csv', encoding='utf-8', index_col='date') df.index = pd.to_datetime(df.index) # 将字符串索引转换成时间索引 ts = df['x'] # 生成pd.Series对象 ...
13、两个dataframe,相互补全 14、pandas 分组并随机取值 15、读取excel表格中的多个sheet 16、对dataframe两列操作 17、dataframe把一列拆分成多行 18、dataframe把不定长列表拆分成多列 五、给表格添加颜色 六、Python 使用argparse参数的传递 七、用flask实现文件上传和下载 八、用logging实现日志管理(强大的日志功能...