我希望在pandas中提高操作的速度,我已经了解到,通常最好的方法是使用矢量化。我正在寻找帮助的问题是向量化下面的操作。
设置:
df1 =一个包含日期-时间列和城市列的表
df2 =另一个(相当大的)表,其中包含日期-时间列和城市列
操作:
for i, row in df2.iterrows():
for x, row2 in df1.iterrows():
if row['date-time'] - row2['date-time'] > pd.Timedelta('8 hours') and row['
我知道已经有人问过了,但我不能解决我的问题。我有三个pandas列,一个带有日期,另一个带有值。我可以根据日期得到两条曲线的曲线图。 但是,我不能显示x轴上的所有日期。你能帮帮我吗? import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# mau_file is the pandas dataframe with three columns.
plt.figure()
mau_file.plot(x='month_date', y=['mau', 'nb_migs'], figsi
是否有更有效的方法使用熊猫群或pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象创建一个独特的列表,系列或数据,在这里,我想要两个独特的组合N列。例如,如果我有列:日期、名称、购买的项目--我只想知道唯一的名称和日期组合--这很好:
y = x.groupby(['Date','Name']).count()
y = y.reset_index()[['Date', 'Name']]
但我觉得应该有个更干净的方法
y = x.groupby(['Date','Name'])
我正在处理一些很大的CSV文件。基本上,我在2009年和2010年有两个。我分别使用pandas阅读了这两个文件,然后将2010年的文件附加到2009年数据帧的末尾。
为此,我使用以下函数:
def import_data():
with open(file_A, 'r') as f:
reader = pd.read_csv(f, sep=',', parse_dates=({'Date_Time': [0]}) )
with open (file_B, 'r') as B:
我有一个spark dataframe,它有一个时间戳列。
我想要获取column.Then的前一天的日期将时间(3,59,59)添加到该日期。
当前列Ex- value in current (X1):2018-07-11 21:40:00上一天日期: 2018-07-10将time(3,59,59)与前一天日期相加后,应该是: 2018-07-10 03:59:59 (x2)我想在数据框中添加一列,所有记录中的x2值都与x1值对应。
我想要多一列,其值等于精确双精度值中(x1-x2).totalDays的差值
我正在尝试从pandas列中提取任意格式的日期(日期是较长字符串的一部分)。
我已经在pandas之外找到了 answer,但我不确定如何在pandas专栏中使用它。
日期可以采用各种格式,例如:
footballer, born October 1989
footballer, born 1900s
footballer, born 29 December 1987
Brazilian footballer, born 1983
31/02/1901
16 May 2019
是否可以将任何日期格式和部分日期作为具有date类型的pandas列?