我有以下格式的数据,在列A中有唯一的ID,但这些ID可以出现在多个行中,代表针对该个人的重复事务。在列B中,我有该事务的日期时间戳,在列C中,有事务的名称;
Col A Col B Col C
ABC1 15/02/2018 16:26 Apple
ABC1 14/02/2018 11:26 Pear
ABC1 13/02/2018 09:11 Pear
ABC2 15/02/2018 16:26 Orange
ABC2 14/02/2018
我有如下的DataFrame:
df = pd.DataFrame({"data" : ["25.01.2020", and many more other dates...]})
df["data"] = pd.to_datetime(df["data"], format = "%d%m%Y")
我有一系列特别的日期如下:
special_date = pd.Series(pd.to_datetime(["16.01.2020",
我有一个名为df的dataframe,我通过以下代码将其拖到R中:
列1的值是1、2、3、4和5。我想在R中的DataFrame查询中引用这个值。
我所做的工作如下:
vals<-数据$‘Column1’
我通过以下方法将查询嵌入R中
df2 <- dbGetQuery(database,sprintf("
SELECT column1,
column 2
FROM database
WHERE value IN (%s)",toString(vals)))
但是,我想让这个查询成为一个日期函数,并且只在某个日期之后才输入
我需要上传多个excel文件-每一个都有一个名字的开始日期。例如:"20190114“然后,我需要将它们附加到一个DataFrame中。为此,我使用以下代码:
all_data = pd.DataFrame()
for f in glob.glob('C:\\path\\*.xlsx'):
df = pd.read_excel(f)
all_data = all_data.append(df,ignore_index=True)
事实上,我不需要所有的数据,而是需要被多个列过滤。然后,我想为每个文件创建一个额外的列('from'),其值为文件名(即“日期
我有一个DF,像这样的5列;
A B Date1 Date2 Date3 Date4
1 x NA NA NA
2 NA y NA NA
3 NA NA z NA
4 NA NA NA f
我想使用dplyr包和case_when()函数来声明如下
df <- df %>%
mutate(B = case_when(
A == 1 ~ B == Date1,
A == 2 ~ B == Date2,
A == 3
我正试图用Python实现以下算法,虽然我已经成功地实现了相同的结果,但我的处理时间确实很慢。该算法的作者声称,他的性能至少比我所经历的要快几倍。
关于我处理的数据库的一些细节:
表号: 200
总尺寸: 3GB
Input: attributes: set of attribute objects with their sorted values and their
respective refs sets (the IND candidates)
Output: Set of satisfied INDs.
Min-Heap heap := new Min
在这一讨论中,我有一个脚本,它可以很好地用另一列的单元格更改日期来更新列的单元格。这很好,因为date ()函数总是更新到今天的实际日期,这对于“最后一次更新”的应用程序不起作用。
剧本:
function onEdit(e)
{
var sheet = e.source.getActiveSheet();
if (sheet.getName() == "Project Management")
{
var r = e.source.getActiveRange();
var ColumnToCheck = r.getColumn() == /*