如何使用pd.duplicated()和+- 2天内的日期查找具有重复值的行
pd.duplicated()是pandas库中的一个函数，用于查找DataFrame或Series中的重复值。它返回一个布尔类型的Series，指示每个元素是否为重复值。
使用pd.duplicated()结合日期查找具有重复值的行，可以按照以下步骤进行操作：
- 首先，确保你已经导入了pandas库，并且已经创建了一个DataFrame或Series对象。
- 使用pd.duplicated()函数来查找重复值。可以将该函数应用于DataFrame的整个行或特定的列。例如，假设你的DataFrame对象名为df，你想要查找整个行中的重复值，可以使用df.duplicated()。
- pd.duplicated()函数返回一个布尔类型的Series，其中重复值为True，非重复值为False。你可以将该Series赋值给一个变量，例如dupes。
- 如果你想要查找特定日期范围内的重复值，可以使用布尔索引。假设你的DataFrame中有一个名为"date"的列，你想要查找+- 2天内的重复值，可以使用以下代码：
- 如果你想要查找特定日期范围内的重复值，可以使用布尔索引。假设你的DataFrame中有一个名为"date"的列，你想要查找+- 2天内的重复值，可以使用以下代码：
- 在上述代码中，我们首先计算了起始日期和结束日期，然后使用pd.Series.between()函数创建了一个布尔索引，该索引指示日期是否在指定的范围内。最后，我们将该布尔索引与dupes变量进行逻辑与操作，以获取具有重复值且在指定日期范围内的行。
- duplicated_rows即为具有重复值且在指定日期范围内的行。你可以根据需要进一步处理这些行。
总结： pd.duplicated()函数用于查找DataFrame或Series中的重复值。结合日期查找具有重复值的行时，可以使用布尔索引和pd.Series.between()函数来限定日期范围。注意，这里没有提及具体的腾讯云产品，因为pd.duplicated()函数属于pandas库，与云计算无直接关系。
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按日期范围减少趋势
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Time X
01-01-18 1
01-02-18 20
01-03-18 34
01-04-18 67
01-01-18 89
01-02-18 45
01-03-18 22
01-04-18 1
01-01-19 11
01-02-19 6
01-03-19 78
01-04-19 5
01-01-20 23
01-02
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---- ------------------- ----
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+-----------+-----------+
| date | aggregate |
+-----------+-----------+
| ...
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在pandas数据帧中组合偏移量、查找和应用
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date price price_new
2021-01-01 37 N/A
2021-01-05 38 9
2021-01-06 35 42
2021-01-07 9 11
2021-01-08 11 ...
2021-01-11 42
2021-01-12 11
... 数据帧df import pandas
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循环遍历列表字典，并更新相应的列-熊猫
python-3.x、pandas、dataframe、for-loop、if-statement
我有一个列表的df和字典，如下所示。
Date Tea_Good Tea_bad coffee_good coffee_bad
2020-02-01 3 1 10 7
2020-02-02 3 1 10 7
2020-02-03 3 1 10
浏览 5提问于2020-08-05得票数 3
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熊猫阅读框架及后续类型操作问题
python、datetime、pandas
你好，我是熊猫的新手，有特殊的行为，我想知道原因。
sqlnew = 'select FUND_NO,START_DATE,END_DATE,CASH,BOND,SMALL_CAP,LARGE_CAP,INTERNATIONAL from ODSACT.ACT_SRC_FUND_MAPPING;'
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“一切都很好，直到上面所说的一切”
ActualFundMapping.dtypes::
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START_DATE obje
浏览 2提问于2014-12-05得票数 0
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如何在dataframe的子集上添加timedelta
python、pandas、datetime
我正在尝试将时间增量1小时添加到我的数据帧的子集中。我使用df['2022-06-01 02:00:00':'2022-06-01 04:00:00']对其进行切片并添加+ pd.Timedelta(hours=1)，但是我得到了一个错误。
我只想在“2022-06-01 02:00:00”：“2022-06-01 04:00:00”添加一个时间增量。我怎样才能做到这一点？解决方案可以是日期时间作为索引，也可以是列。
这是dataframe中的日期时间：
2022-06-01 00:30:00,
2022-06-01 01:00:00,
2022-06-01
浏览 1提问于2022-11-16得票数 1
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如果开始日期优于结束日期，pandas会更改日期格式
python、pandas、date
我正在清理一个值为日期的数据，
有时，我会找到开始日期优于结束日期的给定事件的值。
在查看了值之后，我注意到这是由于数据收集过程中错误的日期时间格式造成的。
在某些行中是yy-mm-dd，而在其他行中是yy-dd-mm。
正确的格式应该是yy-mm-dd。
以下是数据
start_date end_date
0 2018-05-29 2018-04-06
7 2018-08-01 2018-03-30
5 2018-08-13 2018-06-09
3 2018-12-02 2018-02-15
11 2018-08-24 2018-05-09
12 2
浏览 0提问于2018-08-28得票数 1
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如何从特定时间实例的日期列中获取值？
python、python-3.x、pandas
我有一个df如下所示：
Date values
20190101000000 1384.4801224435887
20190101000001 1384.5053056232982
20190101000002 1384.5304889818935
20190101000003 1384.5556725193492
20190101000004 1384.5808562356392
20190101000005 1384.606040130739
20190101000006 1384.631224204622
20190101000007
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
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在熊猫中减去两个日期列时出错
python、pandas、dataframe
我有一个数据和一个函数来获取随机日期。
from datetime import date, timedelta
import pandas as pd
import random
def dates(start_date, end_date):
start_date = date(start_date[0], start_date[1], start_date[2])
end_date = date(end_date[0], end_date[1], end_date[2])
days_delta = (end_date - start_date).day
浏览 2提问于2022-06-20得票数 0
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使用pandas确定日期是否有差距
python、date、pandas
我必须确定日期集之间是否存在差距(由开始日期和结束日期确定)。我有两个示例数据帧：
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'start_date' : ['01-01-2014', '01-01-2015', '05-01-2016'],
'end_date' : ['01-01-2015', '01-01-2016', '05-01-2017']})
order = ['start_date
浏览 0提问于2017-05-18得票数 2
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python日期和sqlalchemy
python、sql-server、sqlalchemy
我的目标是从熊猫数据和插入到SQL数据库的数据。然而，我遇到了一些时间和UTC的问题。我将其分解为3种场景，从下面的代码中删除为每个场景标记的相关代码行。
场景1，将熊猫中的日期/时间(非utc)转换为日期/时间，然后插入到sql中，我将得到以下错误消息：
发生异常:除非"/home/tbgiot04/OEE_forge/OEE_module/test_sql.py"，文件第34行在df.to_sql("test_table"，engn，if_ datetime64 =‘datetime64’)中，否则无法将ValueError z感知的datetime.da
浏览 2提问于2021-08-03得票数 0
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根据开始/结束日期合并数据并填写空白值
python、pandas、dataframe、merge
我有熊猫数据(df)的开始日期和结束日期的特定价值(在本例中为“货币”)。我需要将它与另一个dataframe (tbl)合并，并根据第一个DF的开始/结束日期填充空白的货币行。NULL意味着没有结束日期，所以一切都在向前发展。在这种情况下，2020年1月11日之后的一切都是美元。因此，来自SQL的数据为NULL。
df = pd.DataFrame(data={
'port': 'PortA'
'currency': ['USD', 'CAD', 'EUR', &#
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
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