我试图使用rpy2包从python脚本调用ggplot2来绘制时间序列数据。当我试图调整x-比例的日期限制时,会出现一个错误。rpy2文档提供了这个指导():“日期或时间点的序列可以存储在POSIXlt或POSIXct对象中,两者都可以从time.struct_time对象的Python或R对象创建。”
下面是我的示例代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
from rpy2 import robjects as ro
from rpy2.robjects import pandas2ri
import
在Pandas数据帧中有2列: "CREATED ON DATE" (dtype: datetime64[ns]) e.g. 2019-06-16
"CREATED AT TIME" (dtype: object) e.g. 19:46:14 由于类型不匹配,简单地添加字段是不起作用的。 df["CREATED DATETIME"] = df["CREATED ON DATE"] + df["CREATED AT TIME"] 如何将这两列合并为1个日期时间字段"CREATED DATETIME"
表示,熊猫datetime的工作参考了python的默认strftime。但是,它给了我不同的结果,在我的代码中有相同的日期。
因为这里引用的是输入format,与python strftime一样。
使用python strptime
import datetime
date = '19981128'
date_python = datetime.datetime.strptime(date, '%Y/%m/%d')
产出:
ValueError: time data '19981128' does not match format
我从API中获取数据,并将其放入Pandas DataFrame中。日期列需要格式化为日期/时间,我正在这样做。但是,API有时会返回没有毫秒的日期,这与格式模式不匹配。这将导致一个错误:
time data '2020-07-30T15:57:37Z' does not match format '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ' (match)
在本例中,如何将date列格式化为date/time,从而将所有日期格式化为毫秒?
import pandas as pd
dates = {
'date': ['202
我正在尝试重新创建我已经用Python使用Databricks完成的一些工作。我有一个数据,其中有一个名为“time”的列,以纳秒为单位。在Python中,我使用以下代码将字段转换为适当的日期时间值:
import pandas as pd
# Convert time field from nanoseconds into datetime
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit='ns')
此代码将下列值1642778070000000000转换为2022-01-21 15:14:30.现在
我无法使用xlsxwriter实现日期格式。我已经尝试过使用xlsxwriter在熊猫中使用数据格式的示例代码,但是添加了Sqldf步骤来过滤掉df,这略有不同。这里,我只使用sqldf步骤中的简单过滤器进行测试,但在实际场景中却很复杂。
有人能给我个建议吗,这里有什么问题吗。我已经检查了dtype,它在工作(实际示例)和非工作(sqldf步骤添加)情况下都是对象。
import pandas as pd
from datetime import datetime, date
from pandasql import sqldf
# Create a Pandas dataframe fro
我正在努力使用pandas的to_datetime函数将csv文件中的条目转换为datetime对象,这样我就可以将它们用于可视化。关于如何创建datetime对象或参数,我似乎误解了一些简单的东西。
我有一个包含多个日期记录的csv文件,一个日期/时间记录的示例(即一行csv文件的示例)……
date_column: 17-Apr-18 # day first (not-zero-padded), month abbrev, year
hour_and_seconds_column: 23:58:40 # hour, minute zero-padded, second
我想使用matplo
我有一个与多行类似的数据框架:
id type date_1 date_2 time_delta
1 a 2019-01-19 2019-01-10 9 days
1 b 2018-01-10 2019-01-10 -365 days
time_delta列等于从date_1中减去date_2,列date_1和date_2采用pandas.datetime格式。
我想删除time_delta列中所有带有负值的行。
我尝试将该行转换为整数,然后删除如下行:
df[
我想将Python datetime对象存储为数据库中的日期编号和时间编号。如何将datetime对象拆分成日期和时间数字? Today = datetime.today()
TodayNumber = Today.timestamp() #-- this returns a FLOAT
Day = Today.date() #- date object
Time = Today.time() #- time object
DayNumber = Day.whatfuntion() #- internal represtation for date in INTEGER
TimeNu
我目前正在使用python和pandas模块来读取csv文件。现在我需要一些帮助来比较日期。我已经写了一个关于它需要做什么的函数,我只是需要一些帮助来弄清楚如何让程序比较两个日期来确定打印哪个日期。
下面是我的函数
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
df = df.sort_values(['Date'])
def average_growth():
test_time = datetime.datetime(2019,5,2)
for i, row in df.iterrows():
i
我有以下数据和python代码
Time Started Date Submitted Status
10/29/2015 17:34 10/29/2015 17:34 Complete
10/29/2015 17:35 10/29/2015 17:35 Complete
10/29/2015 17:36 10/29/2015 17:37 Complete
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from pandas import Series, DataFrame