我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘:
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
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"
我想询问有关将数据帧(或tibble)转换为tsibble的最有效方法的建议。 数据帧在第一列中有日期,所有其他列都用在相应日期给出的值表示不同的时间序列。我想高效地创建一个tsibble,其中key =每个时间序列的名称,index =每个日期。 因此,输出将是一个tsibble,如下所示: Key Index Value
TimeSeriesOne FirstDate Value TimeSeriesOne on first date
TimeSeriesOne SecondDate