pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样,我可以使用group-by子句,其中group-by列是对时间列的函数调用。例如,要使用月份频率进行重采样,我可以编写如下SQL:
select count(*) from t group by month(myDate)
当涉及到周频率时,事情就有点不同了,因为DolphinDB没有像week这样的函数。此外,我希望在一周中的特定日期重新采样,例如,星期二。
我正在使用熊猫1.0.1,我正在创建一个新的列,它将日期列转换为日期时间列,并收到下面的警告。我也试过使用data.loc[:, "Datetime"],但仍然收到同样的警告。请你如何避免这件事?
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/panda
我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘:
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
我有一个数据集,其中date_time列被分隔为日期和时间。因此,在不同的场景中,可以从时间上单独使用日期。但是现在我需要得到5:00到8:00之间的时间值。我只在熊猫的约会时间里找到功能。是否有任何方法只从时间列中获取值?
我认为问题的一部分是时间列的数据类型。我尝试移除时间值中的冒号,使5:00变为500。但我仍然无法选择我所需要的价值观。我在“时间”上一直有个关键错误。
以下是我迄今所做的尝试:
# Get bird sightings between 5-8am. Remove the colon in time first.
early_birds_df = france_df[
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
我注意到,当我使用openpyxl向.xlsx文件添加额外的工作表时,它会自动更改此文件中已有工作表中的列的编号格式。 按时间顺序,问题如下: 1)我使用“时间戳”格式将一些感兴趣的事件的日期和时间手工记录在此预先存在的工作表的列中。我通过Excel将列格式设置为最新(格式代码'MM/DD/YYYY HH:MM:SS') The column where I save the date and time of the events that I'm registering 2)我用熊猫阅读了这个“预先存在的”工作表,一切都很顺利(即熊猫可以读取这些日期/时间): im
我从大熊猫的csv中读取数据。读取数据后,我将日期列从字符串转换为日期格式,并删除时间。我想创建一个包含值0和1的新列,该列显示某一天是假日(1)还是不是(0)。为此,我将时间字符串转换为日期时间,并创建了一个假日日历: import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Easter, Day
from pandas.tseries.holiday import EasterMonday, GoodFriday, Holiday, AbstractHolidayCalendar
# convert strings to date