所以我有两个csv格式的电子表格，我的大学硕士课程已经提供给我了。 数据处理的一部分涉及文件的合并，然后使用日期根据合并的内容运行一些报告。然而，我已经成功地完成了这项工作。据我所知，当前的日期格式是epoch，例如，电子表格上的第一个日期是43471 所以，我首先运行这段代码来检查它所查看的是什么格式 pd.read_csv('bookloans_merged.csv&
浏览 7提问于2021-09-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个时间戳endtime = '2020-10-13T13:42:21Z'2020-10-13 13:42:00.100000 2020-10-13 13:42:02.100000
我所需的输出是
浏览 1提问于2020-10-13得票数 0
回答已采纳
这些列的值是浮点数。我需要找到不同年份中同一月份的值的变化。例如，我需要检查2018年3月至2018年3月的值与前一年、2017年3月至2017年3月的值相比发生了多大变化，以此类推。我需要标记与前一年相比变化了30%的所有值。例如，如果2018年4月的值与2017年4月的值相比更改了30%，我需要对其进行标记。我最大的问题是如何在数据框中按相同的月份但不同的年份搜索值。我所做的是
浏览 28提问于2019-01-04得票数 1
我有一个dataframe，其中的date列值不是datetime格式，并且还有NaN值。INVOICE_DATE','DUE_DATE']] = pd.to_datetime(df1[['INVOICE_DATE','DUE_DATE']], format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')和其他解决方案，但没有帮助╔═════════════════════╦════════════════════
浏览 0提问于2020-09-25得票数 1
1回答
我试图绘制时间序列数据，而我的日期列就像这样卡住了，我似乎不知道要更改它是什么数据类型，因为添加verbose = True不会给出对数据的任何解释。下面是输出的屏幕截图Date: 201
浏览 4提问于2021-08-24得票数 0
回答已采纳
1回答
pandas.Timestamp的文档说明了一个对每个熊猫用户都很熟悉的概念：
时间戳相当于python的日期时间，在大多数情况下都可以与之互换。但我不明白为什么需要pandas.Timestamps。为什么或者曾经有一个与python的日期时间不同的对象？简单地用Datetime构建pandas.DatetimeIndex不
浏览 3提问于2018-09-25得票数 7
回答已采纳
我有一个由时间戳和财务数据组成的时间序列csv文件，如下所示：20140804:10:00:13.400113,955.71,348603现在，我想将其放入pandas.DataFrame中，并在读取csv时将日期解析为yyyymmddhhmmss。我在线程中搜索，我看到人们在使用datetime模块，但是我对Python非常陌生，所以我不知道如何
浏览 1提问于2017-02-19得票数 2
回答已采纳
我是python新手，我正在尝试使用HH:MM:SS.fs格式的time列作为数据帧的索引，正确地将.txt数据文件解析成pandas。.txt输入文件的示例行如下所示： 00:07:01.250 10.7 我使用datetime函数尝试了下面的代码，但是除了导入我不想显示的时间戳之外，它还添加了todays日期。我也读过关于时间戳和<em
浏览 17提问于2019-09-26得票数 1
我有一个csv文件，其中一列是日期/时间字符串。如何使用pandas正确解析它？我不想将该列作为索引。谢谢!
Uri
浏览 2提问于2012-03-15得票数 6
回答已采纳
2回答
我在Pandas DataFrame中有两个不同行的日期和时间戳。任何指针，如何将日期和时间一起解析成一行，可以进一步用于时间序列分析？Timestamp 01:00:00 02:00:00 03:00:00 04:00:00
然后有更多的行拥有更多的数据第1排和</
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
回答已采纳
我想绑定一个范围滑块与日期时间值，以筛选一个图表的数据为特定的日期。使用股票数据，我想要做的是让x轴显示公司和y轴股票的价格，用户通过一个范围滑块选择特定的一天。基于来自和这个的输入，我有下面的代码，当滑块在一个特定值之后被移动时(在transform_filter中有不等式条件)时，它是空的。我倾向于得出结论，是transform_filter造成了问题，但我已
浏览 2提问于2020-09-02得票数 2
回答已采纳
2015-02-02df.dtypesA datetime64[ns]现在，我将此数据存储为csv，并使用read_csv()和parse_dates选项加载它。test.csv',parse_dates='A')
Out[59]: A object解析</e
浏览 0提问于2016-04-01得票数 1
回答已采纳
15,1.33470,1.33483,1.33383,1.33411,420来自Metatrader 4的EURUSD15.csv文件from pandas import *
df = read_csv('dat
浏览 2提问于2012-07-26得票数 2
回答已采纳
这是一个有点奇怪的用例，但是当使用pd.to_datetime转换一个类似时间的值时，熊猫会根据是否指定格式而对年份、月份和日使用不同的值。'1900-01-01 02:12:11')
#Timestamp('2021-03-17 02:12:11')
我曾经设想过，在所有情况下都会使用1900-01-01T00:00:00.000来填充
浏览 10提问于2021-03-17得票数 4
回答已采纳
2回答
我正在编写一个程序，它可以打印一个排序日期列表，但是它保持按“日期”排序，而不是按完整日期、日期、月份、年份进行排序。df = pd.read_csv('Employee.csv')
浏览 0提问于2019-10-15得票数 0
回答已采纳
我有一个dataframe列，其中包含表示日期和时间的字符串，如下所示：1 Fri Oct 19 17:42:31 20183 Fri Oct 19 17:42:31 2018如何解析字符串以获取日期时间格式的时间和数据
浏览 0提问于2018-10-19得票数 2
回答已采纳
1回答
Pandas中的慢日期时间解析
、、、、
这些关于pandas.read_csv()中日期时间解析的问题都是相关的。默认情况下，参数infer_datetime_format为False。把它设置成真的安全吗？换句话说，Pandas能准确地推断日期格式吗？任何对其算法的洞察力都会有所帮助。然而，如果两者都是假的，则花费了10分钟。
为什么和都必须是True才能加快日期时间解析？
浏览 3提问于2017-03-28得票数 1
当将 import_from_pandas(df)用于DataFrame时，具有datetime列的df会抛出一个错误，因为它无法解析dataframe列的ISO格式字符串表示形式。具体来说，"+00:00“最终字符是Exasol无法解析的。我目前的解决办法是将所有的熊猫日期时间列转换为字符串列，但这可能会花费大量的时间。将datetime列从Pandas导入到具有TIM
浏览 2提问于2019-09-24得票数 2
回答已采纳
2回答
时间邮票以秒为单位返回日期。
、、、、
我有一个“年份”栏的数据。第二列是"JFK"，即风速。我需要转换年份列来显示任意的月份和时间。但它需要保持这一年。1972年-01-01: 00:00:00.0000000001970年-01-01: 00:00:00.000001972winds["
浏览 6提问于2021-11-08得票数 2
回答已采纳
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
