我有一个名为query_df的dataframe,其中一些列是datetime[ns]数据类型。
我想一次把所有的datetime[ns]转换成datetime[ns, UTC]。
这就是我到目前为止通过检索属于datetime[ns]的列所做的
dt_columns = [col for col in query_df.columns if query_df[col].dtype == 'datetime64[ns]']
要转换它,我可以使用pd.to_datetime(query_df["column_name"], utc=True)。
使用dt_colu
我创建了一个带有一些随机值的简单熊猫数据,并创建了一个类似于这样的DatetimeIndex:
import pandas as pd
from numpy.random import randint
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
# create a random dataframe with datetimeindex
dateRange = pd.date_range('1/1/2011', '3/30/2011', freq='D')
randomInts =
我有一个人的每日卡路里摄入量(cal2)数据(day),这些数据是从Stata dta文件中获得的。
我运行以下代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
from pandas import read_csv
from matplotlib.pylab import rcParams
d = pd.read_stata('time_series_calories.dta', preserve_dtypes=True,
index =
如何将此dataframe的年份和月份名称转换为日期时间列:
region year Months
0 alabama 2018 January
1 alabama 2018 February
2 alabama 2018 March
3 alabama 2018 April
4 alabama 2018 May
当我这样做的时候:
pd.to_datetime(df_sub['year'] * 10000 + df_sub['Months'] * 100, format='%Y%m'
这个问题“被问了很多次”--但在仔细研究了其他答案之后,我还没有找到适用于我的问题的解决方案。遗憾的是,这仍然是一个关键问题。
我有一个带有列pandas的datetime数据,我只想计算数据所涵盖的时间范围,以秒为单位(比方说)。
from datetime import datetime
# You can create fake datetime entries any way you like, e.g.
df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('10/1/2001 10:00:00', \
p
创建dataframe子集并将datetime列更改为1天bt,而不是以秒为单位递增。为每个值显示一个值。下面是我编写的代码:
st= Timestamp('2018-06-18 07:59:20')
startDate = st
for labour in range(2):
for trip in range(np.random.randint(5,7)):
# np.random.seed(42)
temp_df = redf[:3000].copy()
temp_df['labor_id'] =
有一个熊猫DataFrame:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 300 entries, 5220 to 5519
Data columns (total 3 columns):
Date 300 non-null datetime64[ns]
A 300 non-null float64
B 300 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2)
mem
我有两只熊猫DataFrames包含的时间序列,必须连接为进一步处理。一个DataFrame包含本地化时间戳,另一个包含时间列中的NaT。连接时,列类型从datetime64[ns]更改为object,这阻碍了进一步的分析。
My goal:保持本地化的时间列,即使在与NaT连接之后也是如此。
示例代码
import pandas as pd
a = pd.DataFrame(
{
'DateTime': pd.date_range(
start='2022-10-10',
periods
我有一个由sec.nsec确定时间序列(unix time?)信号不是0就是1,我想把它画成正方形信号。目前我有以下代码:
from matplotlib.pyplot import *
time = ['1633093403.754783918', '1633093403.755350983', '1633093403.760918965', '1633093403.761298577', '1633093403.761340378', '1633093403.761907443']
data
我有以下数据:
High
Date
2017-07-17 150.90
2017-07-18 150.13
2017-07-19 151.42
2017-07-20 151.74
2017-07-21 150.44
2017-07-24 152.44
我试图通过在Highs.index(values)中输入值来获取索引,但无法得到索引。
import datetime as dt
from datetime import timedelta as td
import pandas as pd
import pan
我有一个dataframe,并希望将它转换为numpy数组来绘制它的值。dataframe如下所示:
>>> df_ohlc
open high low close
Date
2018-03-07 03:35:00 62.189999 62.189999 62.169998 62.180000
2018-03-07 03:36:00 62.180000 62.180