从datetime索引dataframe中删除另一个dataframe中基于年、月、日的行

，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保两个dataframe都有datetime类型的索引列。如果没有，可以使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为datetime类型。
然后，使用pd.merge()函数将两个dataframe按照索引列进行合并，设置how='outer'参数以保留所有行。
接下来，使用pd.Series.dt.year、pd.Series.dt.month和pd.Series.dt.day方法从合并后的dataframe中提取年、月、日信息，并保存为新的列。
使用条件筛选，根据年、月、日信息从合并后的dataframe中删除对应的行。例如，如果要删除年份为2022年，月份为3月，日期为15日的行，可以使用以下代码：

merged_df = merged_df[~((merged_df['year'] == 2022) & (merged_df['month'] == 3) & (merged_df['day'] == 15))]

最后，根据需要，可以将新的dataframe保存到文件或进行进一步的数据处理。

注意：以上步骤中的merged_df表示合并后的dataframe，year、month和day表示保存年、月、日信息的新列名，根据实际情况进行修改。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS。

腾讯云产品介绍链接地址：

腾讯云数据库TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关·内容

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...2/3排序后加index然后用SQL查找给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。这个方法似乎靠谱。

4K3 0

Pandas笔记

月 Series.dt.day # The days of the datetime. 日 Series.dt.hour # The hours of the datetime....DataFrame是一个类似于表格（有行有列）的数据类型，可以理解为一个二维数组，索引有两个维度（行级索引，列级索引），可更改。...df2) print(df) 行删除使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。...的行 df = df.drop(0) print(df) 修改DataFrame中的数据（访问）更改DataFrame中的数据，原理是将这部分数据提取出来，重新赋值为新的数据。...，因为底层有赋值的过程 # 如果通过行找列，因为底层没有赋值的过程，所以没有效果，不会修改成功 ⭐️复合索引 DataFrame的行级索引与列级索引都可以设置为复合索引，表示从不同的角度记录数据。

7.7K1 0

时间序列

2.返回当前时刻的年、月、日 #返回当前时刻的年 datetime.now().year #2020 #返回当前时刻的月 datetime.now().month #5 #...参数: 返回值: 元组(年，第几周，日) ''' 注意：返回的是一个元组，含年、第几周、日，所以取第几周时加上索引值[1] from datetime import...新建一个时间索引的 DataFrame，如下： import pandas as pd import numpy as np #单独创建时间行索引 index = pd.DatetimeIndex...(['2020-5-19','2020-5-20','2020-5-21','2020-5-22']) #创建一个以时间为行索引，数据从1到4的 DataFrame 表格型数据。...data['2020-5'] #获取2020年5月19日到2020年5月21日的数据 data['2020-5-19':'2020-5-21'] #获取2020年5月20日的数据 data['2020

2K1 0

Pandas入门2

image.png 5.3 DataFrame和Series之间的运算默认情况下，DataFrame和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFram的列，然后沿着行一直向下广播...这个方法有2个参数：关键字参数how，可以填入的值为any或all，any表示只要有1个空值则删除该行或该列，all表示要一行全为空值则删除该行。...时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 1.时间戳，特定的时间 2.固定时期（period），如2017年1月或2017年 3.时间间隔（interval），由开始时间和结束时间戳表示...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...image.png 7.4 时间序列切片索引对于较长的时间序列，只需传入“年”或者“年-月”即可轻松选取数据的切片。

4.2K2 0

数据处理利器pandas入门

简单的数据查看 head 方法可以查看整个数据集的前几行信息，默认是前5行，但可以指定参数选择，与 head 对应的是 tail 可以查看对应的从末尾开始的默认5行数据。...Pandas主要有两种数据查询选择操作：基于标签的查询基于整数的位置索引查询 Pandas在选择列时，无需使用 date[:, columns] 的形式，先使用 : 选择所有行，再指定 columns...) # 获取中位数上述数据是2017年1月1日全国所有观测站观测的常规要素逐小时数据，上面几个统计命令均是对每个站点每个要素进行计算。...索引切片：可以理解成 idx 将 MultiIndex 视为一个新的 DataFrame，然后将上层索引视为行，下层索引视为列，以此来进行数据的查询。...，idx['1001A', ['AQI', 'PM10', 'PM2.5']] 表示 data 中的指定列，如果将 idx 看作新的 DataFrame，那么'1001A'则是 idx 中的行，['AQI

3.7K3 0

Pandas DateTime 超强总结

，而 Period 对象的一个实例代表一个时期，例如一年、一个月等例如，公司在一年的时间里监控他们的收入。...例如，从午夜到凌晨 4 点记录的性能指标位于 DataFrame 的前五行现在，让我们详细了解一下 DataFrame 的特性，例如它的大小和每列的数据类型： print(df.info()) Output...列设置为 DataFrame 的索引。...以下语句将返回从 2019 年 4 月 3 日到 2019 年 4 月 4 日结束的所有行；开始日期和结束日期都包括在内： display(df.loc['03-04-2019':'04-04-2019...例如，将 5B 作为日期偏移量传递给该方法会返回前五个工作日内具有索引的所有行。同样，将 1W 传递给 last() 方法会返回上周内所有带有索引的 DataFrame 行。

5.5K2 0

Pandas 快速入门（二）

我这里挑几个典型的场景来学习一下。判断是否存在有空值的行，并删除行先构建一个具有空值的DataFrame对象。...People Area GDP Beijing 3100.0 540.0 3000 Shanghai 2800.0 500.0 3100 这样就把包含空值的行全部删除了...时间序列日期和时间数据类型处理时间数据，经常用到Python中的 datetime 模块，该模块中的主要数据类型有。...类型说明 date 以公历形式存储日历日期（年、月、日） time 将时间存储为时、分、秒、毫秒 datetime 存储日期和时间 timedelta 表示两个datetime值之间的差（日、秒、毫秒...如果是从文件读入的数据，可以使用 parse_dates参数来对日期进行解析。对于日期型的索引，可以根据日期、月份、年份、日期范围来方便的选择数据。

1.2K2 0

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日 ?...plt 定义处理过程中的函数：处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...= datetime( # datetime 只接收整形参数，返回一个datetime类型的日期 ds['年'].astype(int), ds['月'].astype(int), ds...:4].apply(YMD_todatetime, axis=1) ) df_t.drop(columns=['年', '月', '日'], inplace=True, errors=.../Station/' # 文件路径，自定义 year = list(range(2012, 2014)) # 提取年份 usecols = ['区站号', '年', '月', '日', '平均本站气压

10K4 1

Pandas 学习手册中文第二版：11~15

这是因为连接首先按每个DataFrame对象的行索引标签对齐，然后从第一个DataFrame对象然后是第二个对象填充列，而不考虑行索引标签。...1和2，因此生成的DataFrame具有两行，其中包含这些值和索引中的标签。...结果也未分组，因为从转换结果中删除了分组结构。生成的对象将具有与原始DateFrame对象的索引匹配的索引，在这种情况下为V，W，X，Y和Z。...第一类是代表绝对日期的关键字：年，月，日，小时，分钟，秒和微秒。第二类代表相对持续时间，可以是负值：年，月，周，日，小时，分钟，秒和微秒。...8 月 29 日的下一个工作日时，Pandas 告诉我们该日期是 2014 年 9 月 1 日。

3.4K2 0

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

，比如下图这种格式，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日这种格式与CSV格式还有点不同，CSV格式是字段间用相同的符号隔开，而图中的文件可能是用 Fortran 写的，每个字段的长度固定为30个字符...plt 定义处理过程中的函数：处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...= datetime( # datetime 只接收整形参数，返回一个datetime类型的日期 ds['年'].astype(int), ds['月'].astype(int), ds...:4].apply(YMD_todatetime, axis=1) ) df_t.drop(columns=['年', '月', '日'], inplace=True, errors=.../Station/' # 文件路径，自定义 year = list(range(2012, 2014)) # 提取年份 usecols = ['区站号', '年', '月', '日', '平均本站气压

5.3K1 3

Pandas

[:][m:n] DataFrame.head/tail()：访问前/后五行整数标签的特殊情况为了防止计算机不知道用户输入的索引是基于位置还是基于标签的，pd 整数标签的索引是基于标签的，也就是说我们不能像列表一样使用...转换为 PeriodIndex 的时候需要注意，需要通过freq 参数指定时间间隔，常用的时间间隔有 Y 为年，M 为月，D 为日，H 为小时，T 为分钟，S 为秒。...数据清洗时，会将带空值的行删除，此时 DataFrame 或 Series 类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame...{'姓名': '布洛妮娅·扎伊切克', '生日': '8月18日', '外号': '板鸭'} , {'姓名': '德丽莎·阿波卡利斯', '生日': '3月28日', '

9.2K3 0

针对SAS用户：Python数据分析库pandas

作者：Randy Betancourt 日期：2016年12月19号这篇文章是Randy Betancourt的用于SAS用户的快速入门中的一章。...从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。一年中的每一天都有很多报告，其中的值大多是整数。...注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。....在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。

12.1K2 0

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

实际上我们定义的 s 是海底捞在 2019 年 4 月 1 日到 2019 年 4 月 4 日的股价，那么用日期来当索引是不是更好些？...我们可以从头或从尾部查看 DataFrame 的 n 行，分别用 df2.head() 和 df2.tail(n)，如果没有设定 n，默认值为 5 行。...可以是 str 或 datetime enddate = 起始日，可以是 str 或 datetime options = 一些特定设置单品种单指标获取平安银行在 2019-04-01 到 2019...可以是 str 或 datetime enddate = 起始日，可以是 str 或 datetime options = 一些特定设置获取中金所 IF 股指期货当月连续合约 2019-04-01 09...:'idx_j' 来获取从标签 i 到标签 j 的 sub-DataFrame 情况 4 用 iloc 加 i:j 来获取从行 i+1 到行 j 的 sub-DataFrame 个人建议，只用 loc

6.2K5 2

esproc vs python 5

A.run(x)，针对序列/排列A中每个成员计算表达式x。T.record(A,k) 从T中指定位置k的记录开始，用A的成员依次修改T序表中记录的每个字段值，k省略时从最后一条开始增加记录。...df.groupby(by, as_index),按照item分组，不把item作为索引初始化一个list用来存放各组的结果循环分组，df.shift(1)是将df下移一行，（当前行/上一行）-1得到增长率...循环分组取分组中第6个字段等于work phone的第一行的值，赋值给初始化的数组修改数组第7个元素(索引是6)为数组的第8个元素(索引是7) 取分组中第6个字段等于work email的第一行的值的第...A13:新建表，定义两个变量，birthday:18+rand(18)，表示年龄在18至35周岁，用今年的年份减去年龄，得到出生的年份的一月一日。city：从city表中随机选取一条记录。...定义变量是可以在计算的时候定义的，计算完成后赋值给变量，后续的计算可以直接使用这个变量，这使表达式显得简洁。最终的BIRTHDAY字段为从那年的1月1日，随机推迟那年的天数的时间，得到生日。

2.2K2 0

Pandas光速入门-一文掌握数据操作

文章目录简介安装数据结构数据读写数据运算数据清洗数据可视化简介 ---- Pandas是Python的一个强大的数据分析库，是基于NumPy开发的。...---- 上面的数据是直接定义的，但实际场景往往是从文件中读写数据，pandas可以支持很多文件格式，读取文件函数一般命名是read_*(路径)，比如常用的CSV文件读取使用函数read_csv()，类似的写文件函数是...；axis默认0表示以行为连接轴，为1表示以列为连接轴；level指定多层索引的组；dropna默认True删除含NA的行和列，为False则不删NA的行列。...DataFrame.dropna(axis, how, thresh, subset, inplace)其中axis默认为0，表示逢空值删除整行，置为1则删除整列；how默认为 ‘any’ 如果一行（或列...(person) # 删除年龄>120的 for x in df.index: if df.loc[x, "age"] > 120: #loc[行索引，列名] df.drop(

1.9K4 0

基于 Python 和 Pandas 的

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习....但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行和列组成的电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列的操作....另一个好消息, 你可以很容易地载入/输出 xls 或者 xlsx 格式的文件. 所以即使你的老板还是习惯以往的格式, 你也可以轻松应对....我们会拉取从2010年1月1日到今天的数据....以上就是对 Pandas 一个简单快速的介绍. 在这个整个系列教程中, 我将会带到更多的Pandas 的基础知识, 还有一些对 dataframe 的操作.

1.1K2 0

Python中 Pandas 50题冲关

(num_arr, index = dates, columns = columns) df 从CSV中创建 DataFrame，分隔符为“；”，编码格式为gbk df = pd.read_csv('...animal的age的平均数 df.groupby('animal')['age'].mean() 在df中插入新行k，然后删除该行 #插入 df.loc['k'] = [5.5, 'dog', 'no...', 2] # 删除 df = df.drop('k') df 计算df中每个种类animal的数量 df['animal'].value_counts() 先按age降序排列，后按visits升序排列...mean') 进阶操作有一列整数列A的DatraFrame，删除数值重复的行 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})...索引创建Series s，将2015所有工作日作为随机值的索引 dti = pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-12-31', freq='B')

4.2K3 0

基于事件采样」

本文含 6821 字，48 图表截屏建议阅读 34 分钟 0 引言本文是 AFML 系列的第三篇金融数据类型从 Tick 到 Bar 基于事件采样在上贴〖从 Tick 到 Bar〗里，我们已经会从...今天 (2019 年 8 月 1 日) 下载 IVE 的数据是从 2009 年 9 月 28 日早上 9:30 到 2019 年 7 月 31 日下午 16:00 数据存在 txt 格式...第 4 行用 read_csv 函数来从路径为 in_path 的文本读取数据。第 5行将上面定义好的数据栏名称作为 DataFrame 的 columns。...找出异常值的索引 idx 并看有几个。 idx = mad_outlier( data.price.values ) data.loc[idx] 在百万条数据中只有 4 个，可直接删除。...2 基于事件采样 2.1 Tick 数据我们拿 2019 年 7 月 30 日的数据举例。

2.1K3 0

数据分析篇(六)

数据合并 join:默认情况是把行索引相同的数据合并到一起实例： import pandas as pd import numpy as np attr1 = pd.DataFrame(np.arange...attr3和attr4中a相同的数字的行 # 由于这里的attr4中全是1，所以把attr4中全取出来了，attr3中只取了是1的那一行。...[ns]', length=366, freq='D') # atart 开始时间， end结束时间，freq ： D是以天为单位，10D就是以10天为单位，M就是月等等其他： B：工作日 H：小时...pandas重采样重采样：指将时间序列从一个频率转化为另一个频率的过程。...比如： # 生成100行数据，索引为100个从2017-01-01开始每一个加一个小时，并且精确到秒 attr = pd.DataFrame(np.arange(100).reshape((100,1)

7052 0

数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

(obj) # 字典的key就是Series对象中的索引值，字典中的value就是Series对象中的值 print(obj['a']) # 访问到索引值为a的对象的值 2 DataFrame类型...DataFrame 本身有行索引，也有列索引。这里需要注意一下，它是拥有列索引的，这一点是我们之前没有接触过的。...DataFrame类型可以直接想象成是我们把数据放在了Excel表格里一样，分具体的行和列，代码示例如下： # 如果我们对96年，03年和09年选秀重新排名 data = { '96年': ['...我们把0，1，2叫做行索引，把96年，03年和09年叫做列索引，我们可以使用如下代码直接访问一列的值： print(frame_data['96年']) # 直接访问这一列的值我们有一个根据日期自动生成索引的方法...(type(data)) 以上结果需要你注意的是返回值的类型，全部都是DataFrame，也就是说后边我们使用到的DataFrame的方法都适合来处理这些从文件中读取出来的数据。

2.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

从datetime索引dataframe中删除另一个dataframe中基于年、月、日的行

相关·内容

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

Pandas笔记

时间序列

Pandas入门2

数据处理利器pandas入门

Pandas DateTime 超强总结

Pandas 快速入门（二）

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

Pandas 学习手册中文第二版：11~15

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

Pandas

针对SAS用户：Python数据分析库pandas

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

esproc vs python 5

Pandas光速入门-一文掌握数据操作

基于 Python 和 Pandas 的

Python中 Pandas 50题冲关

基于事件采样」

数据分析篇(六)

数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐