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(1123)
视频
沙龙
1
回答
在
天数
内
重新
采样
DataFrame
,
但
保留
原始
datetime
索引
格式
、
原始
数据帧具有
格式
为'%Y-%m-%d %H:%M:%S'的
datetime
64ns
索引
为此,我使用 pd.resample('D').first() pd.resample('D').last()并成功地
采样
出每天的第一行和最后一行。问题是,
在
天数
内
重
采样
时,
原始
datetime
索引
转换为'%Y-%m-%d‘
浏览 18
提问于2019-07-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
大熊猫日数据的时间分析
、
我有一段时间的观察,分辨率为一分钟,连续几天,
但
完整的日子。数据被组织成一个支点表,列上有
天数
,行上有时间。00:04:00 2.67 4.08 ... 6.39 6.91 我必须对不同时间同时发生的观测数据进行统计,同时考虑时间聚合(重
采样
目前,我只是将
dataframe
保留
为一个枢轴表,将
索引
和列分别转换为
datetime
.time和
datetime
.date对象,
但<
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 1
1
回答
导出到excel时,Pandas不
保留
频率
格式
、
、
、
、
我有一个每月的数据框架,
在
重新
采样
到年度数据后,我使用Pandas to_period('M')以每月
格式
显示
索引
。这很好用。当我导出到excel时,它是
datetime
格式
的。如何在导出到excel时
保留
格式
。Jupyter Notebook中的数据示例:excel
格式
的数据
浏览 3
提问于2017-10-04
得票数 0
1
回答
Python:给定
datetime
索引
,删除超出小时范围的行
、
、
我有一个以日期时间
格式
索引
的数据帧,YYYY-MM-DD HH-MM-SS。我已经把它
重新
采样
成分钟数据。作为重
采样
的结果,它现在已经向前填充了24小时的数据。我想要做的是删除所有不在所提供的时间范围
内
的行。我有几个不同时间范围的数据帧。例如: Range 1: (0745 - 1410)Range 3: (2100 - 2300) 这3个范围
内
的所有行,我希望将所有数据
保留
在其中。我已经尝试了几种S
浏览 10
提问于2020-07-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如果最后一天少于该月份的28天,则删除整个月的数据。
、
、
、
我想
重新
整理每月的数据,
但
只考虑那些
在
第25天之后有条目的月份。复制数据会有点麻烦,
但
假设我有以下数据:import numpy as npdata = np.random.randint(1, high=100, size=len(days)) df = pd.
DataFrame
({'da
浏览 3
提问于2022-03-14
得票数 1
2
回答
从pandas DatetimeIndex中删除
天数
、
、
为了
保留
2011-03
格式
,我执行了以下操作: indicator_ccgs_re=indicator_ccgs.loc[:,'re.sub(old_pattern,new_pattern, v) new_index=pd.to_
datetime
在
绘制时,这些值是每月的,但是表格输出仍然
保留
索引
中的
浏览 0
提问于2018-05-05
得票数 3
1
回答
如何从熊猫
DataFrame
开始绘制叠加的时间直方图?
、
、
、
考虑下面的
DataFrame
df2018-09-01 13:15:32 Red
在
y轴上,属于该日期的项目数,
在
堆叠的栏中显示蓝色和红色之间的差异。我正在考虑做
浏览 0
提问于2018-09-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么熊猫要
格式
化我的约会时间1999-12-02 19:30:00+00:00
、
、
我
在
CSV中有一个包含日期时间的Date_Time列,
格式
为: 1999-12-02T19:30:00Z。这显示了天气传感器
采样
数据的时间。使用Pandas,我想将时间戳转换成一种
格式
,以便稍后重
采样
数据。 我把CSV读入了一个数据框架。然后,我使用Date_Time将
原始
的pd.to_
datetime
列转换为pd.to_
datetime
,
但
每次时间戳之后都会得到一个额外的+00:00。df['Date_Time'
浏览 0
提问于2019-08-13
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Python熊猫只为交易日“过滤”时间序列
、
、
我需要有所有的分钟级别(如“数据”数据显示),
但
只需过滤掉非交易日期。谢谢你的帮忙!, '2005-01-02T14:28:00.000000000-0500'], dtype='
datetime
64
浏览 2
提问于2014-11-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
仅使用最多一列对数据帧进行重
采样
,同时
保留
该最大值的其他特征
、
、
21 00:25:00'],'Hi_Speed': [37.0,30.6,38.6,37.0,38.6],df = pd.
DataFrame
(data = d) df['Date'] = pd.to_
datetime
(arg =df['Date'], format = '%Y-%m-%d %H:M:%S',infer_
datetime
_format90.
浏览 0
提问于2021-03-17
得票数 0
5
回答
熊猫用日期指数将每小时的数据归类为每天的总和。
、
、
、
我的问题是,我希望
索引
读取日期/年份,而我只是得到一个1-30的
索引
。我使用的代码是输出的示例--我正在获得119884.422434 24906.20355输出示例--我想要
DateTime
浏览 4
提问于2017-03-06
得票数 8
回答已采纳
1
回答
如何在Pandas中聚合值?
、
originalData = pd.read_csv('C:/Users/Desktop/Test_1Minute.csv', sep =";")adjustedData['DHW [W]'] = adjustedData['DHW [W]'].resample('5Min').mean() #Write new
浏览 5
提问于2021-12-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何创建包含在某个范围
内
但不在
索引
中的日期的MultiIndex的笛卡尔乘积
、
我有一个包含MultiIndex (日期、状态和文章)和值列(quantity)的
DataFrame
。我需要对
DataFrame
进行上
采样
,以便为范围组合中的每个州、文章和日期添加一行。我尝试使用pd.MultiIndex.from_product(df.index.levels)创建一个新的
索引
,并用它
重新
索引
我的
DataFrame
,但是如果
原始
DataFrame
中缺少该范围
内
的某些日期我还尝试使用pd.date_
浏览 13
提问于2019-08-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
熊猫长到宽的形状要
重新
采样
、
我正在尝试解决如何对以下数据
重新
采样
的问题。诀窍是,
在
重
采样
期间,我需要维护两个变量(标识符和变量)。我已经尝试使用以下代码
重新
采样
:但它不允许我考虑到
索引
不是唯一的所以,我想如果我把它变成更宽的形式,并使它成为多级列,我可以
在
浏览 0
提问于2018-05-02
得票数 2
3
回答
如果我有每日数值,如何使用Pandas计算每周累计数值总和?
、
、
我是Pandas的新手用户。我有一个数据帧,看起来像这样:1 3.513 05 07 09 0.0311 013 0.2315 017 019 0.0221 0最终产品将
浏览 45
提问于2019-11-02
得票数 2
回答已采纳
3
回答
熊猫:
重新
整理多
索引
数据
、
、
、
、
我有一个多
索引
的数据
格式
:"subject“和"
datetime
”。每一行对应于一个主题和一个日期时间,而
dataframe
的列对应于各种度量。每个主题的
天数
不同,对于给定的主题,可能会缺少一些
天数
(参见示例)。此外,在给定的一天中,一个主题可以有一个或多个值。我想
重新
整理一下数据,以便: 每个主题每天只有一行(我不关心一天中的时间),每一列值是一天中最后一个非南值(如果当天没有值,则为NaN ),没有创建或保存没有任何列值的日。例如,下面的
浏览 3
提问于2020-10-12
得票数 5
回答已采纳
2
回答
DataFrame
不允许将时间戳转换为重
采样
、
、
、
、
df.resample函数需要类似
datetime
的
索引
(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)。编辑:使用 time = pd.
DataFrame
(dtype = '
datetime
64')time = time.dt.to_pydatetime, 'close': df['close']}, dtype =
浏览 11
提问于2018-12-20
得票数 1
3
回答
如何在Pandas重
采样
中包含字符串
、
、
、
我有一个数据序列,其中一个随机日期列作为我的
索引
,一个带编号的值,以及三列,每列都表示是否激活了安全机制来阻止带编号的值。示例如下:
DateTime
Safe1 Safe2 Safe3 Measurement 1/8/2013 6:57 N N N 31 我需要使用Pandas
浏览 71
提问于2015-01-16
得票数 2
1
回答
样本
DataFrame
按日期分列,每个样本之间有最后一次输入的
天数
、
、
、
、
给定一个
DataFrame
:from pyspark.sql import Row Row(id = "A", date中的行进行
采样
,以便在每个示例之间有指定的
天数
,并且使每个id的最后一个日期是
采样
的
DataFrame
中的每个id的最后一个日期。例如,
在
每个样本之间使用14天,| id|
浏览 2
提问于2021-05-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
跨多个文件夹循环重
采样
多个CSV文件中的日期时间并使用自动生成的文件名导出的步骤
、
、
、
所有文件的第一列都是"
Datetime
“,其中"YYYYMMDD HH:MM:SS”记录在数据行中。例如,
在
文件夹"Clean“中有另外两个文件夹,并且在这些文件夹中还有包含所有c
浏览 2
提问于2016-11-22
得票数 0
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