我有一个非常大的timeseries(xts)数据帧变量(>10),包含不同的行数、天数以及开始日期和结束日期。我想把这些数据合并成一个单一的时间序列数据。
为了清楚起见,我将举一个例子:考虑A、B和C时间序列数据框架,分别有100、200和300行日期,并为其相应的值设一列。
A Result B Result C Result
2014-02-01 0.8478517865 2016-03-01 0.794655429 2014-02-01 0.
在Pandas数据帧中有2列: "CREATED ON DATE" (dtype: datetime64[ns]) e.g. 2019-06-16
"CREATED AT TIME" (dtype: object) e.g. 19:46:14 由于类型不匹配,简单地添加字段是不起作用的。 df["CREATED DATETIME"] = df["CREATED ON DATE"] + df["CREATED AT TIME"] 如何将这两列合并为1个日期时间字段"CREATED DATETIME"
我有一个很大的Pandas数据帧,24'000'000行×6列加上索引。我需要读取第1列中的一个整数(=1或2),如果第1列= 1,则强制第3列中的值为负;如果第1列= 2,则强制第3列中的值为正。我在Jupyter notebook中使用以下代码: for i in range(1000):
if df.iloc[i,1] == 1:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3])*(-1)
if df.iloc[i,1] == 2:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3]) 上面的代