我可以在不使用自己的lambda函数的情况下接收由groupby操作产生的组的覆盖时间跨度吗?
目前我有下面的解决方案,但是我想知道pandas API是不是已经以某种方式内置了这个?为了描述我在数据准备部分做了什么:我的任务是找出布尔标志为True的时间,特别是多长时间。我发现ndimage.label-ing是处理非连续数据块的一种有效方法。import pandas as p
Date of the Flow'] = input_file['Date of the Flow'].fillna(0).apply(date_format) 当我使用"Business date“列的uniquearray(['2019-02-15T00:00:00.000000000', '2019-02-18T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') 对于“流动的日期另请注意,"Date of
根据下面的DataFrames,我想将序列‘DataFrames’从df_other2添加到df2中,以便df2的周期(我将其理解为时间间隔)与df_other2的日期时间索引(不是时间间隔)“匹配”(也称为" period ",但实际上是一个日期时间)。匹配条件应该是df_other2.period在df2的周期内(即,date在间隔内)。
我是第一次使用Azure Data Lake Analytics,我不确定如何像python中的熊猫那样合并2个数据集。我正在合并两个具有不同时间戳的数据集,但如果它们在特定的时间跨度内,我需要将它们排成一行。这在python中是直接的。python代码示例:pandas.merge_asof(trades, quotes, on='time', by='ticker', tolerance=pd.Timedelta('