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文章 2025-01-01 来自：开发者社区

Pandas时间序列处理：日期与时间

引言 在数据分析领域，时间序列数据的处理是不可或缺的一部分。Pandas作为Python中强大的数据分析库，提供了丰富的工具来处理和分析时间序列数据。本文将由浅入深地介绍Pandas在处理日期和时间时常见的问题、常见报错及如何避免或解决这些问题，并通过代码案例进行解释。 一、基础概念 1. 时间戳（Timestamp） 时间戳...

Pandas时间序列处理：日期与时间
文章 2023-01-06 来自：开发者社区

Pandas 比较日期差异

Pandas 比较日期差异一、需求两列数据A, B 分别表示两个时间，已用函数 pd.to_datetime() 做标准化时间处理，A - B 求两列的差值后，发现结果是 0 days 或 -1 days，如图所示：要求：挑选出 > 0 days的部分，其余不处理。二、解决办法主要思想是通过加一列 bool 列来判断 delay 列是否是 > 0 days，如果是，标记为True，否....

Pandas 比较日期差异
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

pandas在Series中的时间日期（datetime64）类型怎么取出年月日并进行判断。

​在Series中通过dt就可以获得其日期属性import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv('ahdy-2019-03-04-data.csv', sep=',', parse_dates=['发布时间'])print(df.shape)print(df.columns)p....

问答 2022-02-15 来自：开发者社区

Pandas 指定在日期时间使用哪些列

我有一个Pandas 数据框df： df = pd.DataFrame({'year': [2018, 2018,2018,2018,2018,2018], 'month': [8, 8,8,8,8,8], 'day': [3,3,3,3,3,3], 'hour': [11, 12...

问答 2022-02-15 来自：开发者社区

将datetime。pandas.core.series日期。系列在Python中?

问题陈述:(多元线性回归)一个数字媒体公司(Netflix等)推出了一个节目。起初，该节目反响不错，但随后收视率下降。公司想找出问题出在哪里。 我想创建一个额外的列I。e media['days']基本上记录了电视剧的总天数。假设节目的第一天是在2017年3月1日，i。e 2017-03-1。 我写的代码如下。 media['Date'] = pd.to_datetime(media['Dat.....

问答 2020-03-24 来自：开发者社区

Pandas：在所选日期上方获取10行

我正在尝试使用get_loc获取当前日期，然后从数据中返回当前日期之上的10行，但是我一直收到“键错误”。 这是我的datable => posts_df5： Posting_date rooms Origin Rooms booked ADR Revenue 0 2019-03-31 1 1 1 ...

问答 2020-03-24 来自：开发者社区

根据Pandas中的特定年份和月份从多个日期列中过滤行

对于给定的数据帧，如下所示： id start_date end_date 0 1 2014/5/26 2014/5/27 1 2 2014/6/27 2014/6/28 2 3 2014/7/20 2014/7/21 3 4 2014/9/12 2014/9/13 4 5 2014/10/10 2014/10/11 5 ...

问答 2019-12-05 来自：开发者社区

将pandas datframe列转换为具有特定日期格式的日期类型？

这个问题不同于堆栈溢出中所有可用的问题和答案，因为我不想将数据类型更改为字符串以获得所需的输出。 我觉得这是最令人困惑的，无法找到解决我的问题的正确方法。我读了一个具有以下内容的Excel文件- Date 9/20/2017 7:27:30 PM 9/20/2017 7:27:30 PM 11/21/2018 8:28:30 AM 7/18/2019 9:30:08 PM . . . ...

问答 2019-02-28 来自：开发者社区

pandas- 在非唯一日期合并两个df（外部联接）

我有两个df，我想以一种不同寻常的方式结合起来。有问题的df：df1:Index colA 2012-01-02 12012-01-05 22012-01-10 32012-01-10 4然后是df2：Index colB2012-01-01 62012-01-05 72012-01-08 82012-01-10 9输出：Index colA col...

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