鉴于这两个时间戳/转换为日期时间:
Start - 1668105400.814 - Thursday, November 10, 2022 12:36 PM
End - 1668444427.195 - Monday, November 14, 2022 10:47 AM
...how,我能得到的秒数,调整为“商务”天?在本例中,您将看到开始日期是星期四(星期五是加拿大的假日),结束日期是星期一。在这里考虑假期并不是非常重要的,这会很好,但是为了简单的解决方案,如果周末结束和开始的差值减去172800秒(2天的值)是很酷的。
我的数据集如下所示:
type created
我想在一个循环中使用C#创建两个SQL表。每个表是不同的,其列名存储在数组中。每个列名数组实际上都是从csv文件的头获取的。
### fnames is an array of file paths (2 csv files)
foreach string f in fnames)
{
## snip
using (StreamReader rdr = new StreamReader(f))
{
string header = read.line(); ## This is the array of table columns
我目前正在尝试读取一个CSV,其中有两个列,其中包含日期变量。我看到的问题是,列DateA值返回为日期时间类型,而DateB列值是Pandas时间戳类型。知道为什么会这样吗?我也不能从时间戳转换到日期时间。我将read_csv定制如下:
pd.read_csv("filename.csv", parse_dates=['DateA', 'DateB'], date_parser=self.date_function)
def date_function(self, date_list):
for i in range(len(date_
我有一个包含日期时间列的csv文件:"2011-05-02T04:52:09+00:00“。
我使用scala,文件被加载到spark DataFrame中,我可以使用jodas时间来解析日期:
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val df = new SQLContext(sc).load("com.databricks.spark.csv", Map("path" -> "data.csv", "header" -
我有一个spark dataframe,它有一个时间戳列。
我想要获取column.Then的前一天的日期将时间(3,59,59)添加到该日期。
当前列Ex- value in current (X1):2018-07-11 21:40:00上一天日期: 2018-07-10将time(3,59,59)与前一天日期相加后,应该是: 2018-07-10 03:59:59 (x2)我想在数据框中添加一列,所有记录中的x2值都与x1值对应。
我想要多一列,其值等于精确双精度值中(x1-x2).totalDays的差值