在pandas中为时间敏感数据集的历史信息创建新列
在pandas中，为时间敏感数据集的历史信息创建新列可以通过使用shift函数来实现。shift函数可以将数据按指定的位移量向上或向下移动，从而创建新列。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：import pandas as pd
- 创建时间敏感数据集：使用pandas的DataFrame对象创建时间敏感数据集，例如：data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], '销售额': [100, 200, 150]} df = pd.DataFrame(data) df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
- 对日期列进行位移操作：使用shift函数对日期列进行位移操作，例如将日期向上位移一天：df['前一天销售额'] = df['销售额'].shift(1)
- 查看结果：使用print函数查看结果，例如：print(df)
这样就可以在pandas中为时间敏感数据集的历史信息创建新列了。
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Date":["2022-01-01", "2022-01-02", "2022-01-03"], "Time":[0,1,10]})
我想要另一个列，它是一个使用日期和时间列的datetime。
预期结果
Date Time DateTime
0 2022-01-01 0 2022-01-01 00:00:00
1 2022-01-02
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range('2022-01-01', '2022-01-07'),
'num': [20, 27, 19, 23, 24, 26, 21],
}).set_index('date')
num
date
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2022-01-02
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+------+-----------+----------+----------+-----+
|origin|destination| from| to|price|
+------+-----------+----------+----------+-----+
| TLV| NYC|2022-01-01|2022-01-05| 1000|
| TLV| ROM|2022-03-01|2022-04-05| 480|
| TLV|
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import pandas as pd
data = {
'Date':['2022-01-01','2022-01-01','2022-01-01','2022-01-01','2022-01-01','2022-01-01',
'2022-01-01' ,'2022-01-02','2022-01-02&#
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条件：
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限制:在原始数据中，时间戳中的秒间隔不相等，因此不能按时间间隔进行。每天的行数各不相同。
Sample dataframe (我不知道如何将秒随机化，因此这里的间隔是相等的，行的数量也是相等的)：
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_rows', 500)
np.random.seed(
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df = pd.DataFrame(
{
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],
"values": [
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data = {
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'Stop': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-02 10:30:00', '2022-01-04 8:00:00']})
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df
date name_region
2022-01-01 California
2022-01-02 California
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data = [[99330,12,122], [1123,1230,1287], [123,101,812739], [1143,12301230,252]]
df1 = pd.DataFrame(data, index=['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'], columns=['col_A', 'col_B', 'col_C'])
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VALID_FROM VALID_TO VALUE
0 2022-01-01 2022-01-02 5
1 2022-01-01 2022-01-03 2
2 2022-01-02 2022-01-04 7
3 2022-01-03 2022-01-06 3
我希望为每个时间戳创建一个包含值之和的大型date_range。
对于上面的DataFrame，我们可以看到：
dates val
0 2022-01-01 7
1 2022-01-02 14
2 2022-01-03
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如果列max值小于定义的阈值，则从数据中删除所有行(对于给定的列值)。
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如果问题标题有点混乱，请原谅。我对火星雨很陌生，我正在处理以下问题：
假设我有一个日期、产品和total_orders作为三列的数据，我有一个为期3天的数据。所以就像
date product orders
2022-01-01 whisky 11
2022-01-01 rum 100
2022-01-01 bourbon 5
2022-01-02 whisky 20
2022-01-02 rum 150
2022-01-02
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Python:根据最近的索引将两个DataFrames的列相乘
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import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame()
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'2022-01-02 11:23:16', '2022-01-02 18:13:30', '2022-01-02 21:23:52&
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在DAX中，如何在一段时间内(按小时比例)获得分组值的百分比？
powerbi、dax
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# room date duration
--- ---- ------------------- --------
0 A1 2022-01-01 08:00:00 30
1 A1 2022-01-01 10:00:00 5
2 A1 2022-01-01 16:00:00 30
3 A1 2022-01-02 10:00:00 60
4 A1 2022-01-
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df <- data.frame(
date = ymd( c( "2022-01-02","2022-01-03","2022-01-05","2022-01-07","2022-01-11","2022-01-14","2022-01-17","2022-01-18","2022-01-24","2022-01-27","2022-01-01","2022-01-0
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import pandas as pd
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"2022-01-06",
浏览 3提问于2022-03-19得票数 1
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2.如果(prev<>0和act/prev>0)，则ln(act/prev)
3.If (prev=0和act=0)则为0
4.如果是prev=0，则为ln(act/0.000001)
5.其他方面(0.000001)
import pandas as pd
data = {'cat': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2,
浏览 9提问于2022-04-20得票数 1
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