我有一个特定id的开始日期和结束日期(df_with_start_end),我尝试从另一个数据帧(df_dates)中找出具有相同id的其他日期在它们之间。应在新列中输入结果。
我的想法是使用唯一的ID迭代数据帧df_with_start_end,对于每个ID,我尝试分析在df_with_start_end的开始日期和结束日期内是否有来自df_dates的任何其他日期。
我的实现是这样的,但它不是这样工作的。
for k in df_with_start_end['ID']:
df_with_start_end[k]['FREE_PERIOD'] = d
我有一个名为project的对象,我想按它的两个字段对这个项目进行排序:
第一:按日期();第二:按名称(字符串);
我想按日期对这个项目进行排序,从新到旧。我知道这样做的唯一方法是逆转集合。但是,我想用相同的日期对项目进行排序(按字母顺序排列),其中反向也颠倒了排序的这一部分。
是否有一种方法只反转排序方法的一部分,或者有任何其他方法使其首先按日期(反向)排序,然后按字符串(一般顺序为any )排序?
目前,我正在像这样覆盖object compareTo方法:
@Override
public int compareTo(Project project) {
int i =
我从pandas.datareader中提取数据,不能按索引访问数据。下面是生成具有单个日期索引行的dataframe的代码:
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
tdata = data.DataReader('SPY', 'iex', '2018-03-23', '2018-03-23')
现在,print(tdata)按预期返回数据:
open high low close volume
date
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(...
我有一个带有日期时间格式的Date列的Pandas,如下所示。
在查看连续的几天时,我希望删除带有重复Name值的行,为每个Name保留最早的日期。
因此,对于以下数据文件:
Date Name Points
2020-04-24 John 3
2020-04-25 John 5
2020-04-26 John 8
2020-04-24 Bob 0
2020-04-25 Bob 0
2020-07-20 John 2
2020-07-21 John 7
预期的结果是:
Date Name Points
2020-04-24 Jo
我想按日期对从数据库中获得的对象列表进行排序。问题是日期的位置(table1,table2)取决于ObjectType。如果是1,则应从第一表中选择日期,如果为2,则应从第二表中选择日期。我是这样开始的:
objectList.stream().sorted((h1,h2)->
if(h1.getObjectType().getId()==1){
h1.getObject().getTable1().getTime()}//here is the problem
);
但后来我感到困惑,因为在if子句之后,我不能只添加.compareTo。是否有任
我需要订购一个对象列表,首先按日期和每个日期按名称..。与下面通过比较器的例子一样:
- 19/03/2014 Anna Hatta
- 19/03/2014 Keller Jay
- 20/03/2014 Anna Hatta
- 20/03/2014 Keller Jay
- 20/03/2014 Zoner Charley
我知道如何分别按日期和名称订购,例如:
public static Comparator<Prospect> DATE_ORDER_PROSPECTS = new Comparator<Prospect>() {
public int
我试图将excel表中的日期与某个静态日期(如2019年6月30日)进行比较,如果Excel表中的日期在此之前,则打印"Y“否则打印”N“。
我在潘达斯是个新手。
我试过导入文件,但不知道如何迭代每一行,以及如何将日期与静态日期进行比较。
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import date
from pandas import ExcelWriter
df = pd.read_excel(r'Date compare.xlsx', sheet_name= 'Sheet1')
对于一个作业(我是初学者),我必须找到最大限度。温度和相应的日期。这是我的代码,但不起作用。我知道我对日期的定义是错误的,或者我应该尝试另一种方法,但我不知道该怎么做才好。我得到以下错误:TypeError:无法用这些索引器对类“pandas.core.indexes.range.RangeIndex”进行标签索引-1.3类“numpy.float64”
这是我的密码:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# read data
data = pd.read_csv("klimaat.csv")
data[&
我有按ISO8601格式以YYYY:MM:SS格式存储的日期时间信息。但是,如果存储日期晚于当前日期时间,则需要从SQLite数据库获取信息。
下面是我试图实现的一个例子:
SELECT * FROM mydb WHERE date > datetime('now')
问题是,SQLite函数datetime('now')以与上面相同的格式返回日期,但没有'T‘字面值,因此呈现以ISO8601格式存储的日期时间值,该值与datetime('now')是不可比拟的。
是否可以在不更改数据库值的情况下进行此比较?
我想从与当前日期(系统日期)匹配的access数据库中查询记录。
如果按字面顺序输入日期,下面的查询工作正常。
SELECT SUBJECT, TYPE, CH_NO, TEST_NAME, TEST_CODE, SDATE, ID
FROM MCQS_PAPER
WHERE [SDATE] ALIKE "%5/14/2022%"
我在条件中添加了Date()函数,以避免手工操作,但它没有返回任何记录。
SELECT SUBJECT, TYPE, CH_NO, TEST_NAME, TEST_CODE, SDATE, ID
FROM MCQS_PAPER
WHERE [SDAT
我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子,但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧:
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
我有一个pandas dataframe df,它具有帐户条目,例如,人名、帐户id具有贷方和借方条目。
date Name transaction-type tran
2013-03-05 john Doe credit 10
2013-05-05 john Doe debit 20
2012-06-01 jane Doe credit 50
我想按日期、名称和事务类型对事务进行分组,并聚合事务。我怎么能这样做呢?我希望能够在tran列上执行reduce(numpy.subtract),但我不