有没有一种方法可以根据特定的条件从dataframe中的datetime列中找出经过的时间？

是的，可以使用pandas库中的datetime模块来实现这个功能。具体步骤如下：

首先，确保你已经导入了pandas库和datetime模块：

import pandas as pd
from datetime import datetime

假设你有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为datetime_col的datetime列。你可以使用以下代码将该列转换为datetime类型：

df['datetime_col'] = pd.to_datetime(df['datetime_col'])

接下来，你可以使用条件筛选来找出符合特定条件的时间。例如，假设你想找出所有在某个特定日期之后的时间，你可以使用以下代码：

specific_date = datetime(2022, 1, 1)  # 替换为你想要的特定日期
filtered_df = df[df['datetime_col'] > specific_date]

如果你想找出经过的时间，可以使用以下代码：

current_datetime = datetime.now()  # 获取当前时间
df['time_passed'] = current_datetime - df['datetime_col']

这将创建一个新的列'time_passed'，其中包含每个时间点与当前时间的时间差。

相关·内容

Pandas入门2

dropna方法可以根据行列中是否有空值进行删除。...经过第6步之后，为什么原来的dataframe数据中Mjob和Fjob列的数据仍然是小写的？...Pandas中的时间序列不管在哪个领域中（如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等），时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或者测量到的任何事物都是可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的。时间序列也可以是不定期的。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。

4.2K2 0

Python 全栈 191 问（附答案）

说说你知道的创建字典的几种方法？字典视图是什么？所有对象都能作为字典的键吗？集合内的元素可以为任意类型吗？什么是可哈希类型？举几个例子求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...对象的类型是？如何格式化时间字符串？'2020-02-22 11:19:19' 对应的时间格式串是 '%Y-%M-%d %H:%m:%S' ，正确吗？列举 datetime 模块中的四个类？...使用 datetime 模块，打印出当前时间，显示格式：yyyy年-mm月-dd日 HH:mm:ss datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d...求两个特征的相关系数如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充 Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结，从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等...步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？ DataFrame 上快速对某些列展开特征工程，使用 map 如何做到？

4.2K2 0

利用query()与eval()优化pandas代码

图2 正常读入数据后，我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询，不同的条件之间用对应的and or或& |连接均可： ❝找出类型为「TV Show」且国家不含「美国」的「Kids'...通过上面的小例子我们认识到query()的强大之处，下面我们就来学习query()的常用特性： 2.1 直接解析字段名 query()最核心的特性就是可以直接根据传入的查询表达式，将字段名解析为对应的列...链式表达式 query()中还支持链式表达式（chained expressions），使得我们可以进一步简化多条件组合时的语法： demo = pd.DataFrame({ 'a': [5,...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...同样从实际例子出发，同样针对「netflix」数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce

1.5K3 0

（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

图2 　　正常读入数据后，我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询，不同的条件之间用对应的and or或& |连接均可：找出类型为TV Show且国家不含美国的Kids' TV...通过上面的小例子我们认识到query()的强大之处，下面我们就来学习query()的常用特性： 2.1 直接解析字段名 query()最核心的特性就是可以直接根据传入的查询表达式，将字段名解析为对应的列...图5 2.2 链式表达式 query()中还支持链式表达式（chained expressions），使得我们可以进一步简化多条件组合时的语法： demo = pd.DataFrame({ '...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...同样从实际例子出发，同样针对netflix数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce

1.7K2 0

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。 Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column'] = pd.to_datetime

3791 0

再见了！Pandas！！

选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...条件选择（Filtering） df[df['ColumnName'] > value] 使用方式：使用条件过滤选择满足特定条件的行。示例：选择年龄大于25的行。...日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 重点说明：将字符串列转换为日期时间类型。...示例：将“Date”列转换为日期时间类型。 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 26....对于初学者，我建议可以花几个小时甚至再长点时间，一个一个的过一下，有一个整体的理解。之后在实际的使用中，就会方便很多。对于老coder，应该扫一眼就ok了。

1161 0

50个超强的Pandas操作！！

选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...条件选择（Filtering） df[df['ColumnName'] > value] 使用方式：使用条件过滤选择满足特定条件的行。示例：选择年龄大于25的行。...pd.get_dummies(df, columns=['Status']) （独热编码：（One-Hot Encoding），也叫一位有效编码，是用来表示离散变量（categorical data）的一种方法...日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型示例：将“Date”列转换为日期时间类型...df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 26. 时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式：对时间序列数据进行重新采样。

2821 0

pandas apply() 函数用法

函数作为对象能带来代码风格的巨大改变。举一个例子，有一个类型为 list 的变量，包含从 1 到 10 的数据，需要从其中找出能被 3 整除的所有数字。...我们可以这样想：从 list 中取出特定规则的数字，能不能只关注和设置规则，循环这种事情交给编程语言去处理呢？当然可以。...，比如我们想得到 Name 这一列字符的个数，如果用 apply() 的话： df['NameLength'] = df['Name'].apply(len) apply 函数接收带有参数的函数根据...，可以用行或者列的 name 属性进行限定。...比较简单的方法就是两列相减（datetime 类型)： import pandas as pd import datetime as dt wbs = { "wbs": ["job1

9414 0

这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

▍pandas数据的循环操作仍然基于上面的数据，我们想添加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...Pandas的 HDFStore 类允许你将DataFrame存储在HDF5文件中，以便可以有效地访问它，同时仍保留列类型和其他元数据。...Pandas有很多可选性，几乎总有几种方法可以从A到B。请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。

2.9K2 0

这几个方法会颠覆你的看法

3.4K1 0

Pandas DateTime 超强总结

、总内存使用量、每列的数据类型等根据上面的信息，datetime 列的数据类型是对象，这意味着时间戳存储为字符串值。...要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象，我们可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法，如下： df['datetime'] =...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...，其中 datetime 列的数据类型是 DateTime 对象下面让我们对 datetime 列应用一些基本方法首先，让我们看看如何在 DataFrame 中返回最早和最晚的日期。...first() 方法根据特定的日期偏移量选择第一个 DataFrame 行。

5.4K2 0

Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据连接合并重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat：合并多个...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列

2561 0

python数据分析万字干货！一个数据集全方位解读pandas

我们甚至可以找出他们打比赛的时间： >>> nba.loc[nba["team_id"] == "MNL", "date_game"].min() '1/1/1949' >>> nba.loc[nba[...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典的相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法：.loc和.iloc。...五、查询数据集现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...这里有些例子： >>> city_revenues.sum() 18700 >>> city_revenues.max() 8000 第一种方法返回的总和city_revenues，第二种方法返回的最大值...我们还可以使用其他方法，例如.min()和.mean()。但是需要记住，DataFrame的列实际上是一个Series对象。

7.4K2 0

为时间序列分析准备数据的一些简单的技巧

但这是一种瘾，每个人都需要尽快摆脱它，投入到现实世界中去。下面是一些在不同领域的主题范围内查找数据的来源——有些是经过策划的，有些需要清理。你一定要从这个列表中找到你最喜欢的。...假设您已经完成了所需的预处理—例如重命名列、处理丢失的值等—以下是您如何在几个步骤中准备数据的方法。...记住，我们还不知道它是否是一个时间序列对象，我们只知道它是一个具有两列的dataframe。 df.info() ? 这个摘要确认了它是一个包含两列的panda dataframe。...最后一个好的实践是从datetime索引中提取年份、月份和工作日，并将它们存储在单独的列中。这给了一些额外的灵活性，“分组”数据根据年/月等，如果需要。...总之，我们已经做了一些事情来将我们的数据转换成一个时间序列对象: 1)将Month列从字符串转换为datetime; 2)将转换后的datetime列设置为索引; 3)从索引中提取年、月、日，并存储在新列中

8153 0

Pandas

，xy123中x<1的第1,3列数据为：\n', xy123.iloc[(xy123['x']<1).values,[1,3]])#条件表达式使用字典方式除了上述两种方法外，切片访问还可以使用...更改名称 pd中的一个df一般会有两个位置有名称，一个是轴的名称(axis_name),一个是行或列的名称，两个名称可以在创建df时进行声明，也可以调用方法进行修改: df.rename_axis(str...),除了指明axis对行或者列标签的名字进行调整以外，还可以写成类似于index=mapper的形式，默认情况下，mapper匹配不到的值不会报错更改 DataFrame 中的数据更改值更改值可以借助访问...，还可以通过以下方法进行修改: df=pd.DataFrame(data,index,column) df.index.names= df.columns.names= 具体传入参数根据列标签和行标签进行适当调整即可...同样的对行的索引方式也支持对列使用。多级索引多级索引提供了一种以一个较低维度的形式访问高维数据的方法，每次一个维度的索引都相当于对原数据进行一次降维。

9.1K3 0

Python判断连续时间序列范围并分组应用

最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志，需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。...程序每天定时检测一次数据在线情况，很明显只有数据掉线才会向数据库中插入日志，时间并不连续，因此，本文分享一种思路来统计时间序列连续时间段和天数。...案例数据较简单，大家可以自行虚拟构造演示数据集，定义的字段相同即可。...整体思路如下：构造日期天数辅助列（定义日期转天数函数）然后用辅助列生成列表作为输入，构造时间序列处理函数生成可分段时间范围和天数如果掉线天数与最大掉线天数相同，则这几天是最长连续离线日期范围（当然还可以求最近多少天内掉线情况...、连续掉线最长时间段等，根据需要增加过滤条件）具体代码如下： import pandas as pd from itertools import groupby #日期-天数转换函数 def which_day

1.9K2 0

Pandas_Study02

首先，可以通过isnull 和 notnull 方法查看有哪些NaN值，这两个方法返回的布尔值，指示该值是否是NaN值，结合sum 方法可以获取每列空值的数目以及总数。...也可以通过 count 方法得到每列不为NaN值的数目。...，当待填充的列或行符合条件时，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...1. datetime 模块 Python的datetime标准模块下的 date子类可以创建日期时间序列的数据 time子类可创建小时分时间数据 datetime子类则可以描述日期小时分数据 import...模块给出时间间隔(差) 借助timedelta 可以定义时间时间间隔 # 设置一个日期 cur0 = datetime.datetime(2018,12,30, 15,30,59) # 获取从 cur0

1841 0

肝了3天，整理了50个Pandas高频使用技巧，强烈建议收藏！

今天小编来分享在pandas当中经常会被用到的方法，篇幅可能有点长但是提供的都是干货，读者朋友们看完之后也可以点赞收藏，相信会对大家有所帮助，大致本文会讲述这些内容 DataFrame初印象读取表格型数据...筛选出特定的行用pandas来绘图在DataFrame中新增行与列 DataFrame中的统计分析与计算 DataFrame中排序问题合并多个表格时序问题的处理字符串类型数据的处理 DataFrame...筛选出特定条件的行要是我们想要筛选出年龄在30岁以上的乘客，我们可以这么来操作 df[df["Age"] > 30] output PassengerId Survived Pclass...“Pclass”当中是“1”和“2”值的那些部分给挑选出来，上述的代码等同于是 df[(df["Pclass"] == 1) | (df["Pclass"] == 2)] 筛选出特定条件的行与列要是我们想要筛选出年龄大于...“行”，例如df["Age"] > 40，而[]中的第二部分代表的是“列”,例如Name，你可以选择只要一列，也可以选择需要多列，用括号括起来即可 df.loc[df["Age"] > 40,["Name

1.1K1 0

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

5.2、“When”操作在第一个例子中，“title”列被选中并添加了一个“when”条件。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...", "Emily Giffin")].show(5) 5行特定条件下的结果集 5.3、“Like”操作在“Like”函数括号中，%操作符用来筛选出所有含有单词“THE”的标题。...指定从括号中特定的单词/内容的位置开始扫描。...\ .drop(dataframe.publisher).drop(dataframe.published_date).show(5) “publisher”和“published_date”列用两种不同的方法移除

13.4K2 1

7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

字段分别代表什么意义字段之间的关系是什么？可以用做什么分析？或者说能否满足了对分析的要求？ 有没有缺失值；如果有的话，缺失值多不多？现有数据里面有没有脏数据？...下面我们就结合代码来看一下数据 #1 从宏观一点的角度去看数据：查看dataframe的信息 DataDF.info() ?...五、逻辑问题需要筛选还是Dataframe.loc这个函数的知识点。由于loc还可以判断条件是否为True DataDF.loc[:,'UnitPrice']>0 ? ?...一般来说价格不能为负，所以从逻辑上来说如果价格是小于0的数据应该予以筛出 #删除异常值：通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 #应用查询条件...DataDF.UnitPrice = DataDF.UnitPrice.fillna(DataDF.UnitPrice.mean()) 3）除此，还有一种常见的方法，就是用相邻的值进行填充，这在时间序列分析中相当常见

4.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云