我想运行这段代码,以便通过在我的数据框架中减去"promo_end_dt“和"promo_start_dt”两列来提取提升时间。这两列中的每一列都有以下格式:YYYY
#promotions period
from datetime import date as dt
transactions['promo_start_dt'] = pd.to_datetime(promos['promo_start_dt'])
transactions['promo_end_dt'] = pd.to_datetime(promos['
如何计算pandas datetime索引的序列差异?diff函数不起作用: import pandas as pd
pd.date_range('2018-12-31','2019-01-31').diff()
AttributeError: 'DatetimeIndex' object has no attribute 'diff'
我有下面的pandas.core.series.Series
Color
Red 4
Green 7
和下面的多索引数据。我的目标是通过在Target中将Value除以相应的Color值,从而在pandas.core.series.Series中创建pandas.core.series.Series列。例如,第一行目标应该是12/4 = 3。
Value Target
Color Animal
Red Tiger 12 3
Tiger 24 6
Green Lion
我需要帮助。我正在尝试过滤并写入另一个csv文件,该文件由列elapsed_seconds中10769 s后收集的数据以及加速度大小组成。然而,我得到了KeyError: 0.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(accelDataPath)
data.columns = ['t', 'x', 'y', 'z']
# calculate the magnitude of acceler
我使用pandas.to_datetime来解析数据中的日期。默认情况下,Pandas使用datetime64[ns]表示日期,即使日期都是每天。我想知道是否有一种优雅/聪明的方法将日期转换为datetime.date或datetime64[D],这样,当我将数据写入CSV时,日期不会附加00:00:00。我知道我可以逐个元素地手动转换类型:
[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]
但这真的很慢,因为我有很多行,这有点违背了使用pandas.to_datetime的目的。有没有办法一次转换整个列的dtype?或者,pandas.to_datet
我正在尝试使用Python从雅虎财经下载DJIA数据。
from pandas_datareader import data as pdr
import fix_yahoo_finance as yf # Fix for downloading financial data from Yahoo, as the Pyhton Yahoo API has stopped working
yf.pdr_override()
djia = pdr.get_data_yahoo("^DJI", start="2017-10-20", end="2015-10
我有下面的pandas.core.series.Series
Color
Red 4
Green 7
以及下面的多索引数据文件。我的目标是在dataframe中创建Target列,方法是检查dataframe中的Value列是否小于pandas.core.series.Series中相应的颜色值,如果是这样的话,返回1。例如,在第一行中,dataframe中Value列中的值为12,这比熊猫系列对象中相应的匹配索引值4多,因此Target返回0。
Value Target
Color Animal
Red Tiger
我正在尝试添加一个新的计算字段。我正在尝试的第二个最好的答案,因为在我看来它是最好的,因为它很整洁。请随时提供更好的替代方案。
无论哪种方式,我的初始代码如下:
import pandas as pd
#https://github.com/sivabalanb/Data-Analysis-with-Pandas-and-Python/blob/master/nba.csv
dt_nba = pd.read_csv("data//nba.csv")
#note this is just basic function. I want to pass partit