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带公式的excel用pandas读出来的都是空值和0怎么办？——补充说明_日期不是日期

起一篇，是因为 ①频繁修改需要审核比较麻烦 ②这个问题是数据源头的错误，不常碰到，而且可控的，楼主这里是因为积攒了大批数据，去改源头之前的也改不了，还是要手动，比较麻烦 先说问题，读取excel时候，日期不是日期格式是数字或常规...，显示的是四个数字，python读取出来的也是数字,写入数据库的也是数字而不是日期 附上读取带公式的excel的正文链接： https://blog.csdn.net/qq_35866846/article.../details/102672342 读取函数rd_exel循环之前先处理日期 sheet1.Cells(2,3).NumberFormatLocal = "yyyy/mm/dd"#excel VBA语法...#添加到循环之前，2行3列对应C2是数字格式的日期 处理这个问题，楼主本人电脑是可以跑通的完全没问题，注意打印出来date,看下格式，跟平常见的不是太一样！...pywintypes.datetime(2019, 10, 20, 0, 0, tzinfo=TimeZoneInfo(‘GMT Standard Time’, True)) 是一个时间模块，我本来以为是pandas

1.7K20

最近面试太难了。

最近有位同学面试了几家，分享了一些觉得有些难度的SQL面试题：比如会让你用SQL实现行转列和列转行操作、用SQL计算留存、用SQL计算中位数、还有如何统计用户最大连续登录天数？...SQL 8.0窗口函数 实现思路： 对用户ID和登录日期去重 对每个用户ID按照日期顺序进行编号 将登录日期减去编号对应的天数，使连续的日期转换为同一天 将连续日期转换为同一个日期之后就可以按照这个字段分组...，并将登录日期减去该编号对应的天数（可以一步到位）： SELECT role_id,`date`, DATE_SUB(`date`,INTERVAL (row_number() OVER(PARTITION...下面我们用sql窗口函数的实现思路，用Pandas实现一遍。..."]].drop_duplicates() df 对每个用户ID按照日期顺序进行编号，并将登录日期减去该编号对应的天数： data_group = df["$part_date"]-pd.to_timedelta

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    机器学习 | 一元回归模型Python实战案例

    一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。...p值越小，则可以认为气温的系数和0之间存在显著性差异，也就是气温和销量的关系比较明显。 而我们看到系数B的值0.7654是大于0的，也就是气温越高，啤酒销量越多。...Variable:变量的名称 Model/Method:模型是最小二乘法 Date:建模日期 No....Observations:样本容量 Df Residuals:样本容量减去参与估计的参数个数 Df Model:用到的因变量个数 Covariance Type:协方差类型，默认是nonrobust R-squared...决定系数就是用可以被解释的变异/总变异，决定系数越高，代表可以被解释的程度越高，回归模型的效果越好。 4.

    1.5K60

    Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

    为了好看，我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...pandas.date_range 是一个函数，允许我们创建一系列均匀间隔的日期。...dates = pd.date_range('2019-01-01', '2019-12-31', freq='D') dates 除了指定开始或结束日期外，我们可以用一个周期来替代，并调整频率。...或者，我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。上采样较少见，并且需要插值。...减去最佳拟合直线 使用分解进行减法 使用滤波器进行减法 滤波器 使用 SciPy 进行最佳拟合直线 SciPy 的 detrend 函数可以通过减去最佳拟合直线来移除趋势。

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    【C++】构建第一个C++类:Date类

    判断日期类变量的大小,其算法逻辑可以分为四个步骤,即: 先判断年是否大于,如果是,则大于 年相同的情况下判断月份是否大于,如果是,则大于 年相同且月相同的情况下判断天是否大于,如果是,则大于 如果...(operator==(x)); } 我们同样构造三个变量测试一下不等函数: 判断日期类变量大于等于 因为我们已经有大于函数和等于了,则大于等于的逻辑复用即可,即大于或等于...日期加等天数的算法逻辑是: 判断天数是否是负数,如果是负数,则加等负的天数等于减等正的天数 把天数全部加起来 如果天数超过了本月的天数,则减去本月天数后给月份加一 如果月份超过了12,则给月份减去12...++ 日期类的前置++,其实就是+=1,然后返回+=1后的结果,代码如下: //前置++,返回++后的值 //对自定义类型尽量用前置++,因为不用创建形参,并且可以使用引用返回 Date.../减一天,逐渐向另一个日期接近,并设置一个计数器来记录一共加/减了多少个一天,直到两个日期相等,返回计数器的值,就是日期减日期的值: 注意,因为我们是使用临时变量来靠近另一个日期的,所以传入的两个日期我们都不会改变

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    干货 | 20个教程，掌握时间序列的特征分析（附代码）

    时间序列数据框 此外，你也可以将文件读取为 pandas 序列，把日期作为索引列，只需在 pd.read_csv() 中指定 index_col 参数。...简单来说，对序列进行差分运算就是用下一个值减去当前值。如果第一次差分不能使序列平稳，你可以尝试做第二次差分，直到符合要求。...对序列做季节性差分（用当前值减去上个季度的值）。 用当前序列除以由 STL 分解得到的季节指数。 若除以季节指数的效果不好，可以尝试取序列的对数，然后对其去季节。...自相关系数图 16、如果处理时间序列中的缺失值？ 有时候，时间序列中会出现缺失的值或日期。这意味着，某些数据没有获取到，或者无法对这些时间段进行观测。...可以用近似熵来量化时间序列的规律性和波动的不可预测性。 近似熵越高，意味着预测难度越大。 另一个选择是样本熵。 样本熵与近似熵类似，但在不同的复杂度上更具有一致性，即使是小型时间序列。

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    【程序猿硬核科普】Linux下Shell编程杂记

    2、显示过去和未来的时间 date 命令的另一个扩展是 -d 选项，可以快速地查明一个特定的日期。相对于当前日期若干天的究竟是哪一天，从现在开始的若干天或若干星期以后，或者以前（过去）。...天以前的日期) date -d '50 days'(50天后的日期) 加减指定的天数/小时/分钟 在指定的日期上减去指定的天： echo $(date -d "2020-02-24 11:50:18 3...m%d%H") 一小时后：2020022412 在指定的日期上减去指定的小时: echo $(date -d "2020-02-24 11:50:18 -6 hour" +"%Y%m%d%H") 6小时前...${string: start} 从 string 字符串的左边第 start 个字符开始截取，直到最后。...${string: 0-start} 从 string 字符串的右边第 start 个字符开始截取，直到最后。

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    看完这篇，还不会pandas时间数据处理，请你吃瓜

    print(pd.Timestamp.now().date()) # output: 2022-09-18 04：通过日期元素获取标准日期 import pandas as pd print(pd.Timestamp...(2022, 9, 18).date()) # output: 2022-09-18 05：通过日期、时间元素获取标准日期时间 import pandas as pd print(pd.Timestamp...print("First day of month: ", first_day_of_month) # output: First day of month: 2022-09-01 方法二、将当前日期减去...（day 元素值 -1） 比如今天是 7 号，减去 6 天，就能得到 1 号了。...有一种快捷的方式是：先计算出次月的第一天，然后，用这个日期减去 1 天，这样，就得到了当月的最后一天，那次月的第一天又怎么算呢？当月第一天在加上一个月就可以了。跟示例 24 对应，这里也有三种方法。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

    这种情况下，你可以用dateutil这个第三方包中的parser.parse方法（pandas中已经自动安装好了）： In [29]: from dateutil.parser import parse...生成日期范围 虽然我之前用的时候没有明说，但你可能已经猜到pandas.date_range可用于根据指定的频率生成指定长度的DatetimeIndex： In [74]: index = pd.date_range...表11-4列出了pandas中的频率代码和日期偏移量类。 笔记：用户可以根据实际需求自定义一些频率类以便提供pandas所没有的日期逻辑，但具体的细节超出了本书的范围。...操作时区意识型Timestamp对象 跟时间序列和日期范围差不多，独立的Timestamp对象也能被从单纯型（naive）本地化为时区意识型（time zone-aware），并从一个时区转换到另一个时区...“扩展”意味着，从时间序列的起始处开始窗口，增加窗口直到它超过所有的序列。

    6.6K60

    【C++项目实战】类和对象入门实践：日期类实现万字详解

    = tmp;//就减去本月天数 ++_month;//月份+1 if (_month > 12)//月份大于12 { ++_year;//年份+1，月份置为1 _month =...如果增加后的天数_day大于tmp，说明天数超出了当前月份的天数。 调整日期：如果天数超出，则减去当前月份的天数，并将月份_month加1。...重复检查：重复上述步骤，直到_day不大于当前月份的天数为止。 返回当前对象：返回对当前对象的引用，以支持链式操作。...+可以直接复用+=的代码 -=实现思路： 减少天数：将传入的天数day从当前日期的天数_day中减去。...计算天数差： 使用一个循环，每次循环将min表示的日期加1天，并累加count的值。 循环继续，直到min和max表示的日期相等为止。此时，count的值即为两个日期之间的天数差。

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    C++ ——日期类的实现和注释浅解

    (_year, _month)) { //相加之后的天数减去当前月份的天数 _day -= GetMonthDay(_year, _month); //月份++ ++_month;...比较运算符 两个日期的大小比较 当同时实现了小于+等于 或者 大于+等于就可以使用 赋用 来实现其他的比较运算符，不光适用于日期类，还适合所有的类的比较运算符 /*当同时实现了小于+等于 或者 大于...日期-日期 思路：先判断两个日期的大小，去小的那个日期，然后一直小的日期的++天数，直到小的日期与大的日期相等为止 //日期-日期 // d1 - d2 /*思路：先判断两个日期的大小，去小的那个日期，...然后一直小的日期的++天数，直到小的日期与大的日期相等为止*/ int Date::operator-(const Date& d) const { //假设第一个大第二个小，flag = 1 int...-日期 // d1 - d2 /*思路：先判断两个日期的大小，去小的那个日期， 然后一直小的日期的++天数，直到小的日期与大的日期相等为止*/ int Date::operator-(const Date

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    Pandas三百题

    相关系数矩阵，也就是每两列之间的相关性系数 df.corr() 14-相关系数|热力图 ### 方法一 ### df.corr().style.background_gradient(cmap='coolwarm...30 如果一个国家的金牌数大于 30 则值为 是，反之为否 df['金牌大于30'] = df['金牌数'].apply(lambda x : '是' if x >30 else '否') df['金牌大于...gold_sum*100,2))+'%') ​ df.eval(f'金牌占比 = 金牌数 / {gold_sum}') 15-数据增加|新增行（末尾追加） 在df末尾追加一行，内容为0,1,2,3...一直到...指定范围 使用pandas按天生成2021年1月1日至2021年9月1日的全部日期 pd.date_range('1/1/2021','9/11/2021') DatetimeIndex(['2021-...列转换为 pandas 支持的时间格式 df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期']) df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间']) 13 -

    4.8K22

    不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）

    如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...为了得到最终的R值，用今天减去每位用户最近一次付款时间，就得到R值了，这份订单是7月1日生成的，所以这里我们把“2019-7-1”当作“今天”： ? 接着来搞定F值，即每个用户累计购买频次。...下面我们有请潘大师（Pandas）登场，且看他如何三拳两脚就搞定这麻烦的分组逻辑，先拿R值打个样: ? 沧海横流，方显潘大师本色，短短一行代码就搞定了5个层级的打分。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...05 客户分层 回顾一下前几步操作，清洗完之后我们确定了打分逻辑，然后分别计算每个用户的R、F、M分值（SCORE)，随后，用分值和对应的平均值进行对比，得到了是否大于均值的三列结果。

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    不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）

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    不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）

    如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...，再选取付款日期的最大值即可： 为了得到最终的R值，用今天减去每位用户最近一次付款时间，就得到R值了，这份订单是7月1日生成的，所以这里我们把“2019-7-1”当作“今天”： 接着来搞定F值，即每个用户累计购买频次...下面我们有请潘大师（Pandas）登场，且看他如何三拳两脚就搞定这麻烦的分组逻辑，先拿R值打个样: 沧海横流，方显潘大师本色，短短一行代码就搞定了5个层级的打分。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...05 客户分层 回顾一下前几步操作，清洗完之后我们确定了打分逻辑，然后分别计算每个用户的R、F、M分值（SCORE)，随后，用分值和对应的平均值进行对比，得到了是否大于均值的三列结果。

    1.2K31

    不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）

    如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...为了得到最终的R值，用今天减去每位用户最近一次付款时间，就得到R值了，这份订单是7月1日生成的，所以这里我们把“2019-7-1”当作“今天”： ? 接着来搞定F值，即每个用户累计购买频次。...下面我们有请潘大师（Pandas）登场，且看他如何三拳两脚就搞定这麻烦的分组逻辑，先拿R值打个样: ? 沧海横流，方显潘大师本色，短短一行代码就搞定了5个层级的打分。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...05 客户分层 回顾一下前几步操作，清洗完之后我们确定了打分逻辑，然后分别计算每个用户的R、F、M分值（SCORE)，随后，用分值和对应的平均值进行对比，得到了是否大于均值的三列结果。

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    在Python中如何差分时间序列数据集

    – Forecasting: principles and practice215页 通过从当前观察中减去先前观察值来实现差分。...因此，差分过程可以一直重复，直到所有时间依赖性被消除。 执行差分的次数称为差分序列。 洗发水销售数据集 该数据集描述了3年内洗发水的月销量。这些单位是销售数量，有36个观察值。...我们用名为difference（）的函数实现此过程。...另一个改进是能够指定执行差分操作的时间顺序或次数。 以下示例将手动difference（）函数应用于洗发水销售数据集。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。

    5.7K40

    分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目

    训练逻辑回归模型，通过其算法可解释性强的特点(特征系数)来对用户流失关键因素进行阐述。...使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库 在做一个数据挖掘项目前，需要预先拟好主要思路，比如目标是什么，先做什么，再做什么，有哪些注意事项等等...import missingno as msno msno.matrix(data) 缺失值分布 另一个是定量化分析，即计算每个字段的缺失值比例，通过核密度估计图绘制缺失值分布图。...分类型变量用 众数填补 含有负数的特征用中值填补 方差大于100的连续型变量用中值填补 缺失35%用 常数 -1 填充单独做一类 其余变量用 均值填补 超过80%直接删除变量 特征选择 本次选用简单粗暴的方差过滤...用入住日期减去访问日期得到间隔日期delta，发现客户在入住前很早就访问，留存率会很大。 将生产的衍射变量进行WOE分箱。

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