我有一个pandas df,它在同一个column中包含不同的时间戳和strings。下面显示了一个示例:
一旦时间过了午夜,数据就会发出这个奇怪的351代码,然后返回到12小时的时间。所以row 5的时间是12:01:42,row 8是13:00。
我可以在这些时间戳上增加12个小时,但我需要去掉前3个值。
我试图通过索引适当的时间(午夜之后)和应用[x[3:] for x in df]来做到这一点。但这会移除列中的字符串。因此,AA和BB也被删除了。
我有点纠结于如何在不删除未指定的值的情况下实现这一目标。是否可以在午夜后选择合适的时间(仅限时间戳),删除351个小时,并在不丢失任何数据的
所以我有一个pandas数据帧,它每10分钟接收一次输入/输出接口流量。我想将这两个时间序列聚合到每小时一次的存储桶中进行分析。看似简单的事情实际上对我来说却是相当具有挑战性的!只需要把桶放到每小时的垃圾桶里
times = list()
ins = list()
outs = list()
for row in results['results']:
times.append(row['DateTime'])
ins.append(row['Intraffic'])
outs.append(row['Outtr
如何使用timestamps生成散点图
下面是一个示例,但我得到了一个错误ValueError: First argument must be a sequence
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
d = ({
'A' : ['08:00:00','08:10:00'],
'B' : ['1','2'],
})
df = pd.DataFrame(data=d)
fig = p
我有以下格式的太阳数据: ? 我想使用pvlib包将时间索引转换为小时角度。到目前为止,我的代码使用pandas从.csv文件中读取输入数据,并提取时间数据。我需要将此数据(以30分钟为间隔)转换为小时角,但我一直收到错误: TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex 到目前为止,我的代码如下: # Import modules
import pandas as pd
import pvlib
# Read in data from .csv file for time and DHI
headers =
由于我的数据消费者的一些限制,我需要“重写”一些拼图文件,以将纳秒精度的时间戳转换为毫秒精度的时间戳。 我已经实现了这一点,它是有效的,但我对它并不完全满意。 import pandas as pd
df = pd.read_parquet(
f's3://{bucket}/{key}', engine='pyarrow')
for col_name in df.columns:
if df[col_name].dtype == 'datetime64[ns]'
Python 3.9,Pandas 1.3.0 on Win 10
嗨,
我有一个DataFrame (df),其中两个列包含Unix时间戳(第0和第6列、‘打开时间’和‘关闭时间’)。
open time open high ... volume close time number of trades 0 1609459200000 736.42 739.00 ... 27932.69884 1609462799999 22671 1 1609462800000 734.08 749.00
我想在上的笔记本中使用PySpark创建一个简单的数据格式。dataframe只有3列:
stringStartTimeStanp - 'HH:MM:SS:MI'*EndTimeStanp -数据类型,例如“时间戳”或可以在表单‘HH:MM:SS:MI’*EndTimeStanp中持有时间戳(无日期部分)的数据类型--类似于“时间戳”之类的数据类型或可以在表单'HH:MM:SS:MI'*中持有时间戳(无日期部分)的数据类型。
*小时:分钟:秒:毫秒,例如“15:59:59:59:59”
Example values for one row:
TimePeriod