我一直在尝试解决here提到的一个问题 我一直试图使用日期列表来过滤数据帧,一个非常友好的人正在帮助我,但现在使用当前的代码,我收到了这些错误。 ? # Assign a sequential number to each trading day
df_melt_test_percent = df_melt_test_percent.sort_index().assign(DayNumber=lambda x: range(len(x)))
# Find the indices of the FOMC_dates
tmp = pd.merge(
df_FOMC_dates, df
我有两个数据帧,第一个只是两个日期之间的一列日期;
dates <- data.frame(seq(as.Date("2006-01-01"), as.Date("2016-12-31"), by = 'days'))
第二个是给定日期的平均销售额£,但并不是所有日期都有条目。对于日期数据帧中的每个日期,我希望在该日期之前(或包括该日期)获得df2中7条记录的平均值。
Date <- sample(seq(as.Date("2005-01-01"), as.Date("2016-12-31"), by
我有两个数据帧:
Date Variable
2013-04-01 05:00:00 S
2013-04-01 05:00:00 A
2013-04-01 05:10:00 S
2013-04-01 05:20:00 A
2013-04-01 05:25:00 S
2013-04-01 05:35:00 S
和:
Date Variable
2013-04-01 04:50:00 A
2013-04-01 05:00:00 A
我有两个数据帧。一个包含有关入职日期的信息,另一个包含公司的退货信息。我想用NaN在进入日期之前填写返回数据框中的所有日期。我通过使用以下代码实现了这一点:
a.head(4)
date RET Company
0 2015-04-16 1.764052 A
1 2015-04-17 0.400157 A
2 2015-04-18 0.978738 A
3 2015-04-19 2.240893 A
b.head(4)
Entry Company
0 2015-04-17 A
1
我有两个不同的(非常大的)数据帧(详细信息如下)。我需要合并他们两个人的数据。由于这些数据帧非常庞大(第一个数据帧有数百万行,第二个数据帧有数千行),我尝试使用AWS EMR服务。但我不太明白它是如何在那里完成的,我看到的教程大多只显示了一个数据帧的说明。所以,我一直想知道如何使用pyspark来处理两个不同的数据帧。
以下是详细信息:
第一个数据帧,比如df,包含了人们在不同日子看电视的数据。它看起来是这样的:
id date other_data
0 0 2020-01-01 some data
1 1 2020-02-01 some data
我的问题是,我有一个数据框架,包含了每种类型的所有开始日期和结束日期以及相应的ids。我想使用这个数据帧根据日期将id分配给另一个数据帧。具体来说,如果第二个数据帧中第一个开始日期和结束日期之间的日期,它将与第一个数据帧的ID相同。
#Here are two data frames
m1=pd.DataFrame({'type':['A','A','A','B','B','B'],
'id':[1,2,3,1,2,3],