我有一个dataframe,其中有一些生日,其中的常规日期与Excel系列日期混合在一起,如下所示:
09/01/2020 12:00:00 AM
05/15/1985 12:00:00 AM
06/07/2013 12:00:00 AM
33233
26299
29428
我尝试了一种来自的解决方案,所有在Excel串行格式中的日期都被删除,同时保留了正常日期格式的日期。
这是我的密码:
import pandas as pd
import xlrd
import numpy as np
from numpy import *
from numpy.core import *
import
我想按以下方式查询数据文件中的索引:
Python 3.8.5 (default, Aug 5 2020, 09:44:06) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.15.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]: import pandas as pd
In [2]: pd.__ve
我有一个pandas的datetime索引: High Low Open Close Volume Adj Close
Date
2021-01-04 14147.950195 13953.750000 14104.349609 14132.900391 495000 14132.900391
2021-01-05 14215.599609 14048.150391 14075.150391 14199.500000 492500 14199.500000
我试着从3个城市获取数据。我如何读取所有3个城市的数据,而不是逐个读取下面的数据?我是否有重复的代码来读取下面的数据?如何从字典中读取数据以避免错误?非常感谢。
import csv
with open('C:\\Users\\jasch\\chicago.csv') as chicago_data:
csvReader = csv.reader(chicago_data)
import csv
with open('C:\\Users\\jasch\\new_york_city.csv') as new_york_data:
csvReade
我有七组相同长度的数据。
dates1看起来像:
month day year
0 04 20 2009
1 04 20 09
2 4 20 09
3 4 3 09
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
...
dates2看起来像:
month day year
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
所以我有一个pandas数据帧,它每10分钟接收一次输入/输出接口流量。我想将这两个时间序列聚合到每小时一次的存储桶中进行分析。看似简单的事情实际上对我来说却是相当具有挑战性的!只需要把桶放到每小时的垃圾桶里
times = list()
ins = list()
outs = list()
for row in results['results']:
times.append(row['DateTime'])
ins.append(row['Intraffic'])
outs.append(row['Outtr
我想按季度频率汇总一个月序列,其中R有ts和aggregate() (参见),pandas有df.resample("Q").sum() (参见)。朱莉娅也提供类似的东西吗?
附录:我目前的解决方案使用一个函数将数据转换为第一季度和拆分应用-合并:
"""
month_to_quarter(date)
Returns the date corresponding to the first day of the quarter enclosing date
# Examples
```jldoctest
julia> Date(1990,
我使用这个脚本抓取了一个网站上的一些数据: import re
import json
import requests
from requests import get
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import time
import random
root_url = 'https://fr.trustpilot.com/review/www.gammvert.fr'
urls = [ '{root}?page={i}
目前,我使用熊猫将csv文件读取到DataFrame中,使用第一列作为索引。第一列为ISO 8601格式,因此根据的文档,应该将其识别为日期时间:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
In [3]: print df.head()
U V Z Ubar Udir
2014-11-01 00:00:00 0.73 -0.81 0.46 1.0904 317.97
2014-1
我有一个包含数据帧的列表。我想遍历列表中的每个dataframe,并为每个dataframe选择列'Time‘并将其转换为datetime对象。这是我写的代码,但它给出了错误"list indices必须是整数或切片,而不是DataFrame“
for i in list_of_dataframes:
list_of_dataframes[i].to_datetime(list_of_dataframes[i].eventTime)