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Python日期范围按旬和整月以及剩余区间拆分

原文:Python日期范围按旬和整月以及剩余区间拆分 地址:https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/135033118 小小明 昨天见到了一个比较烧脑的问题...1日']) 2023-3-1 2023-3-31 (2023, ['3月']) 2023-2-1 2023-4-5 (2023, ['2月', '3月', '4月1日-4月5日']) 整体思路: 将日期范围拆分为...首月、中间连续月、末月三部分 针对中间连续月直接生成月份即可 首月和末月都可以使用一个拆分函数进行计算 针对单月区间的计算思路: 将日期拆分为s-10,11-20,21-e这三个以内的区间 遍历区间,...自己和上一个区间都不是旬区间则进行合并 遍历合并后的区间,根据是否为旬区间进行不同的日期格式化 最终我的完整代码为: from datetime import datetime, timedelta...= end_date.year: raise Exception("日期范围不在同一年") data = [] month_end = get_month_end(start_date

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r语言求平均值_r语言计算中位数

平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)...当我们提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。...在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。...好啦,来综合看下实例: 输出结果为: 数据系列中的中间值被称为中位数,在R中使用median()函数来计算中位数,语法如下: median(x, na.rm = FALSE) 参数描述如下: x...众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值,不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。R没有标准的内置函数来计算众数,因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。

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    在终端里按你的方式显示日期和时间

    你键入 date,日期和时间将以一种有用的方式显示。...它包括星期几、日期、时间和时区: $ date Tue 26 Nov 2019 11:45:11 AM EST 只要你的系统配置正确,你就会看到日期和当前时间以及时区。...但是,该命令还提供了许多选项来以不同方式显示日期和时间信息。...例如,如果要显示日期以便进行排序,则可能需要使用如下命令: $ date "+%Y-%m-%d" 2019-11-26 在这种情况下,年、月和日按该顺序排列。...假设你需要创建一个每日报告并在文件名中包含日期,则可以使用以下命令来创建文件(可能用在脚本中): $ touch Report-`date "+%Y-%m-%d"` 当你列出你的报告时,它们将按日期顺序或反向日期顺序

    3.5K30

    php将二维数组按日期(支持Ymd和Ynj格式日期)排序 转

    思路: 将所有日期转化成时间戳保存在新数组里面(新数组1和新数组2), 将新数组2排序, 再将新数组2中的元素逐个查找在数组1中的索引, 根据索引将原始数组重新排序, 最终得到排序后的二维数组。...-24',         ],     ]; var_dump(order_date_array($array, 'desc', 'date')); /*  * 将二维数组按日期...(支持Ymd和Ynj格式日期)排序  * order_date_array(原始二维数组, desc还是asc, 日期在二维数组中的键)  * */ function order_date_array...= [];     $array_1 = [];     $array_2 = [];     // 日期转时间戳     for ($t=0; $t<count($_array); $t...++){         $date = strtotime($_array[$t][$_key]); // Ymd或者Ynj格式日期转时间戳         $array_1[] = $date;

    2.9K10

    mysql计算日期差DATEDIFF() 和 TIMESTAMPDIFF()

    DATEDIFF() 用法: DATEDIFF(时间1,时间2) SELECT DATEDIFF(时间1,时间2) AS date_diff FROM courses; DATEDIFF() 差值计算规则...用法: TIMESTAMPDIFF (类型,时间1,时间2) SELECT TIMESTAMPDIFF (类型,时间1,时间2) AS year_diff; TIMESTAMPDIFF() 差值计算规则...:时间 2 - 时间 1 year_diff 为返回结果列名称 DATE_ADD() 函数 DATE_ADD() 函数是常用的时间函数之一,用于向日期添加指定的时间间隔。...语法 SELECT DATE_ADD(date, INTERVAL expr type) FROM table_name 其中:date 指代希望被操作的有效日期,为起始日期 ​ expr 是希望添加的时间间隔的数值...语法 SELECT DATE_SUB(date, INTERVAL expr type) FROM table_name 其中:date 指代希望被操作的有效日期 ​ expr 是希望添加的时间间隔

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    R语言自定义两种统计量度:平均值和中位数,何时去使用?

    p=11085  最常用的两种统计量度是平均值和中位数。两种度量均指示分布的中心值,即预期大多数数据点所处的值。但是,在许多应用程序中,考虑到手头的数据,考虑两种方法中的哪一种更为合适是很有用的。...我们可以通过以下方式进行计算: x 中位数 中位数是指数字列表中最中心的值。尽管很容易解释,但中位数比平均值更难计算。这是因为为了找到中位数,必须对列表中的数字进行排序。此外,我们必须区分两种情况。...mymedian(x)print(x.median) ## [1] 40 # the easy way:x.median <- median(x)print(x.median) ## [1] 40 均值和中位数的比较...正如我们在示例中所看到的,xx的平均值(133)远大于其中位数(40)。在这种情况下,这是因为中位数会丢弃xx中的值1000,而算术平均值会考虑它。

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    第一周:数据的描述性统计

    作业的日期、质量等无法固定,可能会迟到,但不会缺席。 ---- 数据的集中趋势 众数 :统计学术语,在统计分布上具有明显集中趋势点的数值,代表数据的一般水平(众数可以不存在或多于一个)。...中位数 :又称中点数,中值。中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,即在这组数据中,有一半的数据比他大,有一半的数据比他小,这里用m0.5来表示中位数。...(注意:中位数和众数不同,众数指最多的数,众数有时不止一个,而中位数只能有一个。) 平均数 :统计学术语,是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。...众数、中位数、平均数 分位数 :亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数即二分位数、四分位数、百分位数等。...为样本算术平均值 分布的形态 偏态系数 偏态:统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数,其偏离的程度可用偏态系数刻画。

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    【猫狗数据集】计算数据集的平均值和方差

    xiximayou/p/12504579.html epoch、batchsize、step之间的关系:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 计算数据集的均值和方差有两种方式...time_end - time_start, 4), "s") #test_mean,test_std=compute_mean_and_std(test_data.imgs) #print("训练集的平均值...:{},方差:{}".format(train_mean,train_std)) print("验证集的平均值:{}".format(val_mean)) print("验证集的方差:{}".format...再使用Image.open()打开一张图片,转换成numpy格式,最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的,其实这是我运行几次的结果,数据是从缓存中获取的,第一次运行的时候速度会很慢。...这里只对验证集进行了计算,训练集有接近2万张图片,就更慢了,就不计算了。

    1.8K20

    SAP PP计划订单和生产订单的日期计算

    SAP PP 中关于计划订单和生产订单的日期计算 ,计划单的基本完成日期=上级物料需求日期-物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数(全部以工厂日历的工作日计算) 计划单的基本开始日期=计划单的基本完成日期...计划单的基本完成日期 = 上级物料需求日期 - 物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数 (全部以工厂日历的工作日计算) 计划单的基本开始日期 = 计划单的基本完成日期 - 物料主数据MRP2视图的自制生产天数...(全部以工厂日历的工作日计算) 生产单的基本开始日期 = 已计划的下达日 + 计划边际码的下达期间。...MRP2视图里的计划交货时间内,只是交货的时间点一定要是工作日 日期计算理论: 基本完成日期 = 已计划的完成日期+ 计划边际码中的产后缓冲天数; 基本开始日期 = 已计划的开始日期+ 计划边际码中的产前缓冲天数...; 基本开始日期 = 已计划的下达日期+ 计划边际码中的下达期间天数; 确认的开始日期 = 第一次确认的日期; 确认的完成日期 = 最后一次收货完成的日期

    3.6K12

    按位取反的概念和计算方法「建议收藏」

    要弄懂这个运算符的计算方法,首先必须明白二进制数在内存中的存放形式,二进制数在内存中是以补码的形式存放的。...另外正数和负数的补码不一样,正数的补码、反码都是其本身,既: 正数9: 原码为: 0000 1001 补码为: 0000 1001 反码为: 0000 1001 再例如: -2 求原码: 1111 0010...假设要对正数9按位取反——> (~9),计算步骤如下, 原码为 0000 1001, 反码为 0000 1001, 补码为 0000 1001, 对其取反 1111 0110(符号位一起进行取反,这不是反码更加不是最终结果...,只是补码的取反仅此而已) 我们还需要把他转换成原码,因为是负数所以进行负数补码到原码的逆运算 先减1得反码: 1111 0101 取反得原码:1111 1010,(反码和原码是一个相对的概念,对反码取反就是原码...所有正整数的按位取反是其本身+1的负数 2. 所有负整数的按位取反是其本身+1的绝对值 3.

    4.8K30

    超全的 100 个 Pandas 函数汇总,建议收藏

    分别分为6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...统计汇总函数 函数 含义 min() 计算最小值 max() 计算最大值 sum() 求和 mean() 计算平均值 count() 计数(统计非缺失元素的个数) size() 计数(统计所有元素的个数...) median() 计算中位数 var() 计算方差 std() 计算标准差 quantile() 计算任意分位数 cov() 计算协方差 corr() 计算相关系数 skew() 计算偏度 kurt...factorize() 因子化转换 sample() 抽样 where() 基于条件判断的值替换 replace() 按值替换(不可使用正则) str.replace() 按值替换(可使用正则) str.split.str...含义 append() 序列元素的追加(需指定其他序列) diff() 一阶差分 round() 元素的四舍五入 sort_values() 按值排序 sort_index() 按索引排序 to_dict

    1.4K20

    超全整理100个 Pandas 函数,建议收藏!

    分别分为6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...统计汇总函数 函数 含义 min() 计算最小值 max() 计算最大值 sum() 求和 mean() 计算平均值 count() 计数(统计非缺失元素的个数) size() 计数(统计所有元素的个数...) median() 计算中位数 var() 计算方差 std() 计算标准差 quantile() 计算任意分位数 cov() 计算协方差 corr() 计算相关系数 skew() 计算偏度 kurt...factorize() 因子化转换 sample() 抽样 where() 基于条件判断的值替换 replace() 按值替换(不可使用正则) str.replace() 按值替换(可使用正则) str.split.str...含义 append() 序列元素的追加(需指定其他序列) diff() 一阶差分 round() 元素的四舍五入 sort_values() 按值排序 sort_index() 按索引排序 to_dict

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