doy=0ifmonth==1:passelifyear%4==0and(year%100!=0oryear%400==0):foriinrange(month-1): doy+=month_leapyear[i]else:foriinrange(month-1): doy+=month_notleap[i] doy+=dayreturndoydefdoy2date(year,doy): month_leapyear=[31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31] month_notleap=...
day_j=math.ceil(day_file[j]) DOY_j=date2doy(year_j, month_j, day_j) year_doy= str(year_j) + str(DOY_j)#使得输出形式为yeardoy,如:2016255DOY.append(year_doy) DOY= Series(DOY)#将list变为series,因为只有series才可以作为参数添加到表格中file['DOY'] = DOY#在原始的表格中添加新的一...
用法: Timestamp.day_of_year返回一年中的某一天。 例子: >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14) >>> ts.day_of_year 74相关用法 Python pandas.Timestamp.day_of_week用法及代码示例 Python pandas.Timestamp.day_name用法及代码示例 Python pandas.Timestamp.dayofweek用法及代码示例 Python pandas.Time...
现在我们将使用 period index . day fyear 属性为给定对象中的每个元素查找一年中的第几天的值。 Python 3 # return the value of ordinal# days of the yearpidx.dayofyear 输出: 正如我们在输出中看到的,PeriodIndex . day fyear 属性返回了一个 Index 对象,该对象包含给定 period Index 对象中每个元素的年...
# 输出结果ifis_leap_year:print(f"{year}年{month}月{day}日是闰年的第{day_of_year}天。")else:print(f"{year}年{month}月{day}日是平年的第{day_of_year}天。") 1. 2. 3. 4. 5. 代码解释: 使用条件判断语句if来判断是否是闰年,根据判断结果输出不同的结果。
dt.year df['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyear df['dayofmonth'] = df['date'].dt.day df['weekofyear'] = df['date'].dt.weekofyear X = df[['hour','dayofweek','quarter','month','year', 'dayofyear','dayofmonth','weekofyear']] if label: y = df[label] return X, y...
编写一个函数day_of_month(year,month) 编写程序输入年(year)、月(month),调用该函数,返回该年份该月的天数,输出返回的天数。 公历闰年的计算方法为: 年份能被4整除且不能被100整除的为闰年 或者,年份能被400整除的是闰年。 ifmonth==2: ifyear%4==0andyear%100!=0oryear%400==0: print('闰年29天'...
df['year']=df['datetime64'].dt.year #年 日期差计算(天) ? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #日期差计算(天)df['day_dif']=(df['datetime64']-df['yesterday']).dt.days 日期差计算(小时) ? 代码语言:javascript
Series.dt.weekofyear年的星期序数。Series.dt.dayofweek星期几,星期一为0,星期日为6。Series.dt.weekday星期几,星期一为0,星期日为6。Series.dt.dayofyear年的第几天的序数。Series.dt.quarter季度。Series.dt.is_month_start表示日期是否为月的第一天。Series.dt.is_month_end表示日期是否为月的最后一天。
df.rename(columns={'Sales of shampoo over a three year period': 'value'}, inplace=True) df['last 3 day mean'] = (df['value'].shift(1) + df['value'].shift(2) + df['value'].shift(3))/3 df['最近3天趋势'] = df['value'].shift(1)/df['last 3 day mean'] ...