我正在使用Python中的.sav (SPSS)文件。在使用PyreadStat (也是使用Pandas)时,导入后的所有变量看起来都很好,除了datetime变量之外。他们使用Python读取类型浮动的指数型数。但他们的原始SPSS格式是dd-mmm-yy (例如,02-2月-2021).
日期变量是这样的
1.383160e+10
是否有一种方法可以使用Python将此格式转换为日期时间?
我尝试过各种使用日期时间模块和时间模块的方法。但我得到的是2408年的约会
# Here I'm using the float from the first row in the dat
你好,我正在处理一个包含所有总统的出生日期和死亡日期的.csv文件。我试图解决的问题是,哪一年是大多数总统在世的年份。我假设,为了做到这一点,我必须将总统的出生和死亡日期转换为时间序列,而当前在世的总统将不得不将其死亡日期更改为当前时间。有人知道我可以使用Python和包-- Pandas和NumPy --来做这件事吗?以下是我到目前为止拥有的代码:
日期的格式也是这样的:1732年2月22日如果总统还没有去世,那么他的死亡日期是空的
#!/usr/bin/python
#simple problem: find the year that the most presidents
#were
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'])
Dictionary<,>性能似乎受到存储项大小的影响(这似乎很奇怪)。
以下是我的简单课程:
public class MyObject
{
public Guid Key { get; set; }
}
还有两个简单的测试:
private long _Iterations = 1000000;
[TestMethod]
public void ShouldTestDefaultConstructorPerformance()
{
for (var i = 0; i < _Iterations; i++)
{
var obj =
我有一个数据库,其中包含工作人员的授奖历史,因此,在未来我们可以计算多少奖项被授予一个特定的工作人员。我有另一篇专栏文章,其中包含了一名工作人员不穿一件漂亮衣服上班的次数的信息,该专栏与日期有关。我想计算一下每一位员工获得的奖励数量,给一名员工不穿公司制服的次数。目前,我的数据库如下:
ID fName sName awards smart date
1 jack Mack 1 0 2014-05-06
2 Jimmy Jack 0 1 2014-0