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Pandas 数据类型概述与转换实战

() 使用 astype() 函数 将 pandas 数据列转换为不同类型的最简单方法是使用 astype(),例如,要将 Customer Number 转换为整数,我们可以这样调用它: df['Customer...看起来很简单,让我们尝试对 2016 列做同样的事情,并将其转换为浮点数: 同样的,转换 Jan Units 列 转换异常了~ 上面的情况中,数据中包含了无法转换为数字的值。...所有值都被解释为 True,但最后一位客户的 Active 标志为 N,竟然也被转换为 True 了 所以,我们可以得到,astype() 的使用是有条件的,仅在以下情况下才有效: 数据是干净的,可以简单地转换为一个数字...但这不是 pandas 中的内置数据类型,所以我们使用 float 方法 现在我们可以使用 pandas 的 apply 函数将其应用于 2016 列中的所有值 df['2016'].apply(convert_currency...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用,所以我们选择在这里使用 基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active

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Python 算法交易秘籍(一)

本书内容概述 第一章,处理和操作日期、时间和时间序列数据,详细介绍了 Python DateTime模块和 pandas DataFrame,这些是有效处理时间序列数据所需的。...还有更多 您可以使用datetime对象的date()和time()方法提取日期和时间信息,分别作为datetime.date和datetime.time类的实例: 使用date()方法从dt1中提取日期...在步骤 3中,您将now转换为字符串对象并将其打印出来。请注意,输出的日期格式是固定的,可能不是您的选择。datetime模块有一个strftime()方法,它可以按需要将对象转换为特定格式的字符串。...在步骤 2中,你创建一个包含有效时间戳的字符串,并将其赋值给一个新属性now_str。datetime模块有一个strptime()方法,可以将一个特定格式的字符串转换为datetime对象。...错误消息显示了未转换的数据,并可用于修复提供给strptime()方法的指令。 尝试使用strptime()方法将now_str转换为datetime对象。只传递包含字符串日期部分指令的字符串。

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    一场pandas与SQL的巅峰大战(三)

    上面代码中的data是使用默认的参数读取的,在data.dtypes的结果中ts列是datetime64[ns]格式,而data2是显式指定了ts为日期列,因此data2的ts类型也是datetime[...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中,我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串,再调用time模块来实现,代码如下: ?...在pandas中,我们看一下如何将str_timestamp列转换为原来的ts列。这里依然采用time模块中的方法来实现。 ?...8位 对于初始是ts列这样年月日时分秒的形式,我们通常需要先转换为10位年月日的格式,再把中间的横杠替换掉,就可以得到8位的日期了。...MySQL和Hive中也是同样的套路,截取和替换几乎是最简便的方法了。 ? ?

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    前端JS手写代码面试专题(一)

    4、如何以最简洁的方式获取格式为“YYYY-MM-DD”的当前日期呢? JavaScript为开发者提供了多种日期和时间处理的方法,但如何以最简洁的方式获取格式为“YYYY-MM-DD”的当前日期呢?...通过链式调用几个方法,就实现了对日期的格式化,避免了繁琐的日期计算和字符串操作。在面试中展示这种简洁的代码风格,能够有效地展现你的编程能力和对JavaScript语言特性的掌握。...矩阵转置是最常见的矩阵操作之一,它将矩阵的行列互换,即将矩阵的第i行第j列的元素变为第j行第i列的元素。这项技能不仅在数学计算中非常有用,也是很多编程面试中常见的问题。...row[i])); 这个函数首先使用map方法遍历矩阵的第一行(即matrix[0]),确保转置后的矩阵有正确的列数。...这样,原始矩阵中的列就变成了转置矩阵中的行。 这种方法的精妙之处在于它利用了JavaScript的高阶函数map,避免了使用传统的双重循环,使代码更加简洁、易读。

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    通过案例讲解MATLAB中的数据类型

    在matlab中,数据的基本单位是数组(array),数组就是组织成行和列的数据值的组合,单个的数据值是通过数组名和圆括号中的下标来进行访问的,下标用来确定某个值的行和列。...在MATLAB中,datetime 是一种用于表示日期和时间的数据类型,它提供了处理日期和时间的丰富功能。...Format: 日期和时间的显示格式。 % 获取日期和时间的年份 yearValue = year(customDateTime); 方法: datevec: 将 datetime 转换为日期向量。...% 将 datetime 转换为日期向量 dateVector = datevec(customDateTime); 时间运算 datetime 对象支持日期和时间的运算,可以方便地进行时间加减和计算时间间隔...; 格式化显示 datetime 对象可以以不同的格式显示: % 将 datetime 转换为日期字符串 dateString = datestr(customDateTime, 'yyyy/mm/dd

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    【Mysql】Working with time zones...

    MySQL 不存储任何有关时区的信息。 每次以时间戳存储值时,都会根据当前会话时区将其转换为 Unix 时间戳。 每次检索时间戳时,都会根据当前会话时区将其转换为日期时间值。...然后,我们将 "2023-10-13 16:00:00 "发送到 MySQL 数据库的时间戳列中(例如,通过创建一个模型并调用 save() 函数)。...我们的数据库接收 "2023-10-13 16:00:00",并根据 Europe/Berlin 时区将其转换为 Unix 时间戳,然后将其存储起来。注意到这里发生了什么吗?...综上所述,在 Laravel 和 MySQL 中处理日期的最合理方法如下: 始终将应用程序和数据库的时区设置为 UTC。这样就不必处理任何转换和时区问题。...如果您希望根据最终用户的时区显示日期,那么在显示之前将日期转换为最终用户的时区。避免将日期存储在不同的时区。

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    【Mysql】Working with time zones, timestamps and datetimes in Laravel and MySQL

    MySQL 不存储任何有关时区的信息。每次以时间戳存储值时,都会根据当前会话时区将其转换为 Unix 时间戳。每次检索时间戳时,都会根据当前会话时区将其转换为日期时间值。...然后,我们将 "2023-10-13 16:00:00 "发送到 MySQL 数据库的时间戳列中(例如,通过创建一个模型并调用 save() 函数)。...我们的数据库接收 "2023-10-13 16:00:00",并根据 Europe/Berlin 时区将其转换为 Unix 时间戳,然后将其存储起来。注意到这里发生了什么吗?...Avoid storing it in a different timezone.综上所述,在 Laravel 和 MySQL 中处理日期的最合理方法如下:始终将应用程序和数据库的时区设置为 UTC。...如果您希望根据最终用户的时区显示日期,那么在显示之前将日期转换为最终用户的时区。避免将日期存储在不同的时区。

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    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    这对我们原始dataframe的影响有限,这是由于它只包含很少的整型列。 同理,我们再对浮点型列进行相应处理: 我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32,内存用量减少50%。...我们用.astype()方法将其转换为类别类型。 可以看到,虽然列的类型改变了,但数据看上去好像没什么变化。我们来看看底层发生了什么。...因此,将其转换成datetime会占用原来两倍的内存,因为datetime类型是64位比特的。将其转换为datetime的意义在于它可以便于我们进行时间序列分析。...现在我们使用这个字典,同时传入一些处理日期的参数,让日期以正确的格式读入。 通过对列的优化,我们是pandas的内存用量从861.6兆降到104.28兆,有效降低88%。...通过对列的优化,我们是pandas的内存用量从861.6兆降到104.28兆,有效降低88%。

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    关于“Python”的核心知识点整理大全46

    图16-1显示了绘制的图表:一个简单的折线图, 显示了阿拉斯加锡特卡2014年7月每天的最高气温。 16.1.5 模块 datetime 下面在图表中添加日期,使其更有用。...为创建一个表示2014年7月1日的对象,可使用模块datetime中的方法 strptime()。...-7-1', '%Y-%m-%d') >>> print(first_date) 2014-07-01 00:00:00 我们首先导入了模块datetime中的datetime类,然后调用方法strptime...方法strptime()可接受各种实参,并根据它们来决定如何解读日期。表16-1列出了其中一些 这样的实参。...然后,我们将 包含日期信息的数据(row[0])转换为datetime对象(见2),并将其附加到列表dates末尾。在 3处,我们将日期和最高气温值传递给plot()。

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    Pandas时序数据处理入门

    因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...首先导入我们将使用的库,然后使用它们创建日期范围 import pandas as pd from datetime import datetime import numpy as npdate_rng...将数据帧索引转换为datetime索引,然后显示第一个元素: df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df.set_index('datetime...让我们创建一个任意的字符串日期列表,并将其转换为时间戳: string_date_rng_2 = ['June-01-2018', 'June-02-2018', 'June-03-2018'] timestamp_date_rng...让我们在原始df中创建一个新列,该列计算3个窗口期间的滚动和,然后查看数据帧的顶部: df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到

    4.1K20

    Freemarker教程2(表达式和常用指令)

    逻辑操作符仅仅在布尔值之间有效,若用在其他类型将会产生错误导致模板执行中止 内置函数   内建函数就像FreeMarker在对象中添加的方法一样。...path 后的Java对象(通常就是 String) 并没有这样的方法,这是FreeMarker添加的。...length() 常用函数 说明 html 显示标签内容,浏览器不渲染 cap_first 首字母大写 upper_case 转大写 lower_case 转小写 size 集合和数组的元素个数 date...仅日期部分,没有一天当中的时间部分 time 仅一天当中的时间部分,没有日期部分 datetime 日期和时间都在 演示: ${mypage} ${mypage?...datetime} 更多内置函数见此:完整内建函数参考-官方 空值处理 处理不存在的值 !的使用 ${vvv!"

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    整理总结 python 中时间日期类数据处理与类型转换(含 pandas)

    我在实战中遇到的情况,总结起来无非两类: 数据类型的互换 索引与列的互换 需要留意的是,数据类型应该靠程序判断,而非我们人肉判断。...比如,时间戳得转换为人能看懂的文本,比如仅显示日期,无需把后面时分秒之类的冗余数据也显示出来等等。...如何转换为 pandas 自带的 datetime 类型 在上方示例中,肉眼可见 a_col、b_col 这两列都是日期,但 a_col 的值其实是string 字符串类型,b_col的值是datatime.date...想要用pandas 的按时间属性分组的方法,前提是转换为 pandas 自己的 datetime类型。...转换方法是一致的: # 字符串类型转换为 datetime64[ns] 类型 df['a_col'] = pd.to_datetime(df['a_col']) # datetime.date 类型转换为

    2.3K10

    实操 | 内存占用减少高达90%,还不用升级硬件?没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件,不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件,并且在第一行中为每一列添加了名字。...在上面的表格中,我们可以看到它只包含了七个唯一的值。我们将使用 .astype() 的方法将其转换为 categorical。 如你所见,除了列的类型已经改变,这些数据看起来完全一样。...可能出现的最大问题是无法进行数值计算。我们不能在将其转换成真正的数字类型的前提下,对这些 category 列进行计算,或者使用类似 Series.min() 和 Series.max() 的方法。...回到我们的类型表,里面有一个日期(datetime)类型可以用来表示数据集的第一列。 你可能记得这一列之前是作为整数型读取的,而且已经被优化为 uint32。...因此,将其转换为 datetime 时,内存的占用量会增加一倍,因为 datetime 的类型是 64 位。无论如何,将其转换成 datetime 是有价值的,因为它将让时间序列分析更加容易。

    3.7K40

    填补Excel中每日的日期并将缺失日期的属性值设置为0:Python

    本文介绍基于Python语言,读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件,将其中缺失的日期数值加以填补;并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。   首先,我们明确一下本文的需求。...从上图可以看到,第一列(紫色框内)的日期有很多缺失值,例如一下子就从第001天跳到了005天,然后又直接到了042天。...接下来,我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式,并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。   ...最后,我们使用drop方法删除第一列(否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值,而不是time列),并将最后一列(也就是time列)移到第一列。...可以看到,此时文件中已经是逐日的数据了,且对于那些新增日期的数据,都是0来填充的。   至此,大功告成。

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    想学数据分析但不会Python,过来看看SQL吧(下)~

    在子查询中也注意到了各个子句上下对齐,这样条例更清晰。 临时表格(WITH) 这种方法,就是使用WITH将子查询的部分创建为一个临时表格,然后再进行查询即可。...在关系数据库中,将数据分解为多个表能更有效地存储,更方便地处理,但这些数据储存在多个表中,怎样用一条SELECT语句就检索出数据呢?那就要使用链接。...(了解即可) MySQL 使用下列数据类型在数据库中存储日期或日期/时间值: DATE - 格式:YYYY-MM-DD DATETIME - 格式:YYYY-MM-DD HH:MM:SS TIMESTAMP...) datepart总结 如下给了很多的缩写,只记住最简单的即可。...子句 说明 是否必须使用 SELECT 要返回的列或表达式 是 FROM 用于检索数据的表 仅在从表中选择数据时使用 JOIN…ON… 用于链接表 仅在需要链接表时使用 WHERE 过滤行数据 否 GROUP

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