判断两个Date类型的日期之间的天数 通过计算毫秒数判断 public static void main(String[] args) throws Exception { DateFormat...new Date().getTime() - date.getTime()) / 1000 / 3600 / 24; System.out.println(days); } 这种方式主要是通过计算两个时间之间的毫秒数来判断...，如果相差不超过24小时，则说明是同一天 也可以通过将时分秒设置为0来通过日期判断 public static void main(String[] args) throws Exception {
，microsecond timedelta 时间间隔，即两个时间点之间的长度 tzinfo 时区信息对象 那么，如何用datetime模块比较两个日期？...来比较两个日期。...，利用这一特性也可以比较两个日期。...2022-02-22大于2022-03-01：", strftime1 > strftime2) 输出结果： 以上，便是如何用Python比较两个日期的几个小方法。...实际上，Python中时间处理的不同模块、不同函数有很多可以总结的。 calendar（日历）模块、time（时间）模块我们后续还会详细介绍它们的小知识点，大家如果感兴趣可以给本文多多点赞支持一下。
import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
SAP自带的函数： CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES； 似乎可以比较两个内表，得出第二个内表不同于第一个内表的部分...因为，我在测试数据时，发现这两个函数的效果不那么简单。 如果上述函数确实可以，提取两个内表不同部分，则我可以据此做两次比较，得到两个内表的交集。...所以，我先用另外一种方式解决了-自己写了一个提取两个内表交集的函数，供大家检阅： *" IMPORTING *" VALUE(ITAB1) TYPE INDEX TABLE...以下转自华亭博客：感谢华亭的分享： 函数模块：CTVB_COMPARE_TABLES 这个函数模块比较两个内表，将被删除、增加和修改的内表行分别分组输出。...IF_SORTED：排序标记，如果已排序，在比较时可以提高效率。
另外，准备为一个产品级项目更新某个依赖库，但不知道更新此库对我们的影响有多大，希望知道目前版本和希望更新的版本之间的 API 差异。...索性发现了 JustAssembly 可以帮助我们分析程序集 API 的变化。本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。...开始比较 启动 JustAssembly，在一开始丑陋（逃）的界面中选择旧的和新的 dll 文件，然后点击 Load。 然后，你就能看到新版本的 API 相比于旧版本的差异了。...关于比较结果的说明 在差异界面中，差异有以下几种显示： 没有差异 以白色底显示 新增 以绿色底辅以 + 符号显示 删除 以醒目的红色底辅以 - 符号显示 有部分差异 以蓝紫色底辅以 ~ 符号显示 这里可能需要说明一下...对于每一个差异，双击可以去看差异的代码详情。 上图我的 SourceFusion 项目在版本更新的时候只有新增的 API，没有修改和删除的 API，所以还是一个比较健康的 API 更新。
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...Return P1M30D 看完这一段，我豁然开朗，拿我们今天遇到的实际case，我讲一下他解释的这段原理到底是怎么实现的： diff算法是先加或者减每个整月一直到不能减，然后再看剩下的天数和当月比较的百分比...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...B比A的值竟然不一样的情况。...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...> // Array ( [a] => red [b] => green [c] => blue/ / ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...> // Array ( [d] => yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] => yellow )/ / 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...// Array ( [a] = red [b] = green [c] = blue ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...// Array ( [d] = yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] = yellow ) 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
文章目录 问题 代码 运行结果 问题 比较两个等长的字符串，若相同，则输出Match!，若不同，则输出No Match!
pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...如果两个列的名称都存在于两个DataFrame中，则可以使用参数on。...但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。 我们来创建一个包含两个相似列的数据。...这两列是来自各自数据集的国家列。country_x来自Customer数据集，country_y来自Order数据集。...indicator=True参数，将创建_merge列。在上面的结果中，可以看到两个值都表明该行来自DataFrame和left_only的交集，其中该行来自第一个DataFrame(左侧)。
pandas as pd 接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图。...生成后面创建DataFrame对象时用到的日期时间索引： ? 创建DataFrame对象，索引为2013年每个月的最后一天，列名分别是A、B、C、D，数据为12行4列随机数。 ?...根据字典来创建DataFrame对象，字典的“键”作为DataFrame对象的列名，其中B列数据是使用pandas的date_range()函数生成的日期时间，C列数据来自于使用pandas的Series...()生成的一维带标签数组，D列数据来自于使用numpy生成的一维数组，E列数据为几个字符串，F列数据是几个相同的字符串。...下面图中的代码与上面代码的不同在于，C列使用index属性修改了整个DataFrame对象的索引。上面代码使用数字做索引，下面的代码使用字符串做索引。 ?
该DataFrame 将用于使用不同的特征工程方法比较模型的性能。 创建与时间相关的特征 在本节中，我们描述了生成时间相关特征的三种方法。 在深入研究之前，应该定义一个评估框架。...每列包含有关观察（行）是否来自给定月份的信息。 你可能注意到，我们已经丢弃了一层，现在只有 11 列。这样做是为了避免熟知的虚拟变量陷阱（完美多重共线性）。...在下面的代码片段中，我们复制初始DataFrame，添加带有月份编号的列，然后使用正弦/余弦变换对月份和 day_of_year 列进行编码。接着，我们绘制两对曲线。...在我们的例子中，这是包含给定观察来自一年中哪一天的信息的列。 输入的范围——在我们的例子中，范围是从 1 到 365。 如何处理我们将用于拟合估计器的 DataFrame 的剩余列。...调整这些参数值的一种方法是使用网格搜索来识别给定数据集的最佳值。 最终比较 我们可以执行以下代码段来生成数值，比较对时间相关信息编码的不同方法。 图8：使用不同的基于时间的特征获得的模型拟合比较。
中，所有这些操作的主要工具是方括号表示法，其灵感来自传统的矩阵索引。...将结果Dataframe命名为df。我们将使用它作为我们的目标变量。并将这一列重命名为Will_Default，以避免混淆。...Will Default列由日期组成。...行和26列，其中包含关于贷款利率、付款日期、属性状态和每个属性邮政编码的最后几个数字的信息。...为了比较它们的性能，我们建立了一个基准，该基准定期针对这些包的最新版本运行并自动更新。这对包的开发人员和用户都是有益的。
之后会陆续分享一系列的案例，敬请关注！！！ 今天要探索的数据来自于微软的 power bi 关于 TV Game 的销量相关案例，我们开始吧。...在加载游戏信息表时，特别指定 pd.read_csv 方法中的参数 parse_dates ，让其把 Release 列(游戏发布日期)作为日期处理 ---- ---- 然后同样是在 方法 get_df...我们希望通过数据，回答以下一些问题： 整体游戏市场的销量如何？ 各个主机的游戏销量如何？ 什么类型的游戏比较好卖或受欢迎？...通过 DataFrame.style.bar ,即可输出带 css 格式的文本 参数 subset ，用于表示哪些列需要带格式 参数 color ，格式的颜色 ---- ---- 看看整体市场每年的游戏数量与销量走势...---- ---- 看看不同厂商品牌的销量情况。 sony 大热胜出 微软则不管游戏数量和销量都是垫底 ---- ---- 哪类型游戏比较受欢迎？
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...这里要注意的是，字符串里的字符数量必须与 DataFrame 的列数一致。 3. 重命名列 ? 用点（.）选择 pandas 里的列写起来比较容易，但列名里有空格，就没法这样操作了。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...把 DataFrame 分割为两个随机子集 把 DataFrame 分为两个随机子集，一个占 75% 的数据量，另一个是剩下的 25%。 以 Movies 为例，该数据有 979 条记录。 ?...两个 DataFrame 的行数之和与 movies 一致。 ? movies_1 与 movies_2 里的每个索引值都来自于 movies，而且互不重复。 ?
以下内容演示了在连接过程中两个DataFrame对象的对齐方式，其中有共同的列（a和c）和不同的列（df1中的b和df2中的d） ： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...合并来自多个 Pandas 对象的数据 合并的一个实际示例是从订单中查找客户名称。 为了在 Pandas 中证明这一点，我们将使用以下两个DataFrame对象。...它使用在两个DataFrame对象的该列中找到的公共值来关联两个数据，并基于内连接语义形成合并的数据。...它创建一个新的DataFrame，其列是在步骤 1 中标识的键的标签，然后是两个对象中的所有非键标签。 它与两个DataFrame对象的键列中的值匹配。...有效选项是： inner：这是两个DataFrame对象的键的交集 outer：这是来自两个DataFrame对象的键的并集 left：仅使用左侧DataFrame的键 right：仅使用右侧DataFrame
这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。...（参考：Series与DataFrame） DataFrame：一个Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构，包含一个经过排序的列表集，它们每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等...与其它你以前使用过的（如R 的 data.frame)类似Datarame的结构相比，在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。...3.2 pandas的安装： pip install pandas 3.3 核心数据结构 pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。...默认为False keep_date_col 如果将列连接到解析日期，保留连接的列。默认为False。 converters 列的转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时，以内部形式存储。
我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列，然后我们会对其数据类型进行优化，并比较内存用量。...我们的大部分收获都将来自对 object 类型的优化。 在我们开始行动之前，先看看 pandas 中字符串的存储方式与数值类型的存储方式的比较。...我们应该坚持主要将 category 类型用于不同值的数量少于值的总数量的 50% 的 object 列。如果一列中的所有值都是不同的，那么 category 类型所使用的内存将会更多。...首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。...总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法，然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%，而且也仅使用了一些简单的技术： 将数值列向下转换成更高效的类型
2.1.1 数据标准化处理 数据标准化处理是将数据按照一定的比例缩放，使之投射到一个比较小的特定区间。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，将出售日期一列的唯一值变换成行索引。...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
