我是Python和Pandas的新手,在使用日期序列进行索引时遇到了一些问题。我正在尝试将数据从SQLite数据库中提取到DataFrame中,该数据库由'mm/dd/yyyy‘格式的日期和股票价格组成。然后,我使用set_index创建了一个新的DataFrame,以便按日期为价格编制索引。如何使用数据集中的日期将新索引设置为日期序列?这是否需要datetime转换,或者DataFrame是否具有从对象转换为dateseries的能力?
下面是我使用的代码:
import sqlite3 as db
import pandas as p
dbcon = db.connect(...
我想用python绘制收盘价(y轴)和日期(x轴),但错误显示我需要将日期从字符串转换为浮点型。
下面是代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates
import datetime
from pandas import DataFrame, Series
df = pd.read_csv('C:/Users/Vicky/Desktop/pythontest/T1706dailyrecord.csv')
我在Python中有Pandas DataFrame,如下所示:
col
-------
7.0
2.0
NaN
...
" col1“是浮点数据类型,但我想将列中floar值的显示从例7.0转换为7。我不能简单地将日期类型更改为int,因为在col1中也有"NaN”值。
因此,我需要下面这样的东西:
col
-------
7
2
NaN
...
我怎么能在Python Pandas中做到这一点呢?
import boto3
import io
import pandas as pd
# The entry point function can contain up to two input arguments:
# Param<dataframe1>: a pandas.DataFrame
# Param<dataframe2>: a pandas.DataFrame
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
s3 = boto3.client('s3',
首先我会说我不是最有经验的Python,我还在学习。对于我正在处理的当前项目,我必须将CSV文件加载到Python中,在Python中我创建了一个熊猫DataFrame。目标是返回每列的数据类型,特别是具有不同日期格式的数据类型。我创建了一个小的示例CSV文件来测试它是否可以识别正确的数据类型。
import pandas as pd
import numpy as np
from tabulate import tabulate
from datetime import datetime
#Read the CSV file into Pandas
我需要能够从dataframe中的Excel文件中选择几列,以应用标准日期时间格式(yyyy/mm/dd)。这些数据(不幸的是)混合了Excel数值(例如43799)和标准日期格式(例如2019年11/30)。我正在使用pandas中的read_excel方法,并且不希望使用其他打开文件的方法(例如,xldr的打开工作簿的东西)。
下面是我导入数据时数据外观的示例:
import xlrd
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime as dt
data=[['test', 4379
从以下日期开始,如何使用python获取月份和年份
日期为
"2011-07-01 09:26:11" //This showud display as "This month"
"2011-06-07 09:26:11" //This should display as June
"2011-03-12 09:26:11" //This should display as March
以前,我可以将excel文件作为df文件读取到python中,其中包含一个名为date的列,格式类似于2011-02-01,我希望获得每个日期的季度,并按季度的数据分组。我已经向df中添加了一个名为quarter的列,但是当我尝试
df.groupby('quarter')
它向我展示了
No axis named quarter for object type class'pandas.core.frame.DataFrame'
有没有可能做我想做的事情?或者有其他方法可以做到这一点吗?
我在向kdb服务器应用查询中的转义序列时遇到问题。
本机查询是:
select lo:min price, hi:max price by sym from trade where date = 2007.02.28, not cond like "*[BMPQTUWZ]*", corr <= 1
欢迎任何帮助。
我使用Python发送它,我在查询中添加了\“for”,以便传输双引号:
from qpython import qconnection
import pandas as pd
from datetime import datetime
query =
许多问题和答案解释了如何使用低级方法(例如JSON to pandas DataFrame )将json文件从URL加载到pandas数据框中。我设法让它工作,但如果可能的话,我更喜欢使用简单的pandas.io.json方法直接从url加载数据帧。问题是pandas.io.json.read_json返回了一个ValueError,其他答案,比如ValueError: Expected object or value when reading json as pandas dataframe,说可以通过设置orient参数来修复,但我需要的是一个不同的参数,它可以指定数据框在“结果”级别的