我有一个SQL数据库,记录一周5天(星期一到星期五)的一些数据,我有一个行,它设置了一天中的时间,数据是这样创建的,但我没有添加一个记录日期的列。(实际上,我从有时间但没有日期的地方下载数据) PostgreSQL上是否有任何隐藏的数据可以保存像created_at这样的数据,或者有什么健壮的算法可以将日期添加到我的数据库中?我想创建我的数据的时间序列,没有日期,我的数据是无用的。
我尝试使用python和pandas数据帧来构建一种机制,找出小时数增加的时间:hour 23 23--> this is the row that day will change after 00 00
但
我想询问有关将数据帧(或tibble)转换为tsibble的最有效方法的建议。 数据帧在第一列中有日期,所有其他列都用在相应日期给出的值表示不同的时间序列。我想高效地创建一个tsibble,其中key =每个时间序列的名称,index =每个日期。 因此,输出将是一个tsibble,如下所示: Key Index Value
TimeSeriesOne FirstDate Value TimeSeriesOne on first date
TimeSeriesOne SecondDate
我的名字是Nick,我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目,但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据: import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘:
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
我是python的新手,在这里我有一个问题,我不知道如何解决,请帮助。
事情是这样的:我有一个dataframe,我想提取一个满足两个不同条件的列。
列如下所示:
state gender year name births
13299 AK F 2013 Emma 57
13300 AK F 2013 Sophia 50
13301 AK F 2013 Abigail 39
13302 AK F 2013 Isabella
:) 我有一个这样的数据帧(它是整个数据帧的摘录): a b
1 1
6 3
7 5
1 7
12 5
12 5
2 5
95 2
44 3 考虑到前面的条件,我想在Python语言中使用NumPy基于多个where条件创建一个新列。让我举个例子来解释一下: 在以下情况下,我想创建值为'1‘的列'C’: (a > b) and (a[-1] < b) and (the previous valued value of "c" must be 2) 另一个条件是'C‘= '2’,
我正在使用python进行一些数据清理,并使用datetime模块拆分日期和时间,并尝试创建另一个只包含时间的列。
我的脚本可以工作,但它只获取数据框的最后一个值。
代码如下:
import datetime
i = 0
for index, row in df.iterrows():
date = datetime.datetime.strptime(df.iloc[i, 0], "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
df['minutes'] = date.minute
i = i + 1
这是数据帧: