假设我有以下数据帧: d = {'store': [a, a, a, b, b], 'date': [2020-1-30, 2020-1-30, 2020-2-28, df = pd.DataFrame(data=d) store date amount1 a 2020-1-30 2
2 a 2020-2
在熊猫中,您可以通过传统的整数位置/基于行的索引或基于日期时间的索引来访问时间序列的特定位置。基于整数的索引可以使用基本的算术操作来操作,例如,如果我有一个频率为12小时的时间序列的integer_index,并且我想在此之前一天访问条目,我只需做integer_index - 2。在这种情况下,此方法将失败,如果能够使用基于日期时间的索引并从该索引中减去例如one day,将很有帮助。我该怎么做?示例脚本:
# generate a sample time
我使用pandas.io.data从肯·弗伦奇的数据库中获得了法马-法语因子,但是我不知道如何将整型的年-月日期索引(例如,200105)转换为datetime索引,以便能够利用更多的pandas特性。下面的代码会运行,但是我在最后一个未注释的行中的索引尝试删除了DataFrame ff中的所有数据。我还尝试了.reindex(),但这不会将索引更改为range。什么是pandas方式?谢谢!import pandas as pd
f
sam_extract_code = Column(Text) initial_registration_date = Column(DateTimesam_name_type_dict,我得到了一个TypeError: data type not understood,所以我的问题是,有没有一种方法可以将sqlachemy数据类型映射到pandas