新的Pandas Dataframe列-每个ID和产品的最新日期
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。Pandas的核心数据结构是DataFrame，它是一个二维表格，类似于关系型数据库中的表格，可以方便地进行数据的筛选、切片、聚合等操作。
在Pandas中，可以通过多种方式来处理DataFrame的列，包括新增、删除、修改等操作。针对给定的问题，即每个ID和产品的最新日期，可以通过以下步骤来实现：
- 首先，需要确保数据已经加载到Pandas的DataFrame中。可以使用Pandas的read_csv()函数从CSV文件中读取数据，或者使用其他适合的函数加载数据。
- 接下来，可以使用Pandas的groupby()函数按照ID和产品进行分组。例如，假设数据中有ID、产品和日期三列，可以使用以下代码进行分组：
- 接下来，可以使用Pandas的groupby()函数按照ID和产品进行分组。例如，假设数据中有ID、产品和日期三列，可以使用以下代码进行分组：
- 然后，可以使用agg()函数对分组后的数据进行聚合操作，获取每个分组中的最新日期。可以使用max()函数获取最大日期，或者使用其他适合的函数。
- 然后，可以使用agg()函数对分组后的数据进行聚合操作，获取每个分组中的最新日期。可以使用max()函数获取最大日期，或者使用其他适合的函数。
- 最后，可以将得到的最新日期与原始数据进行合并，以获取每个ID和产品的最新日期。可以使用merge()函数将两个DataFrame进行合并，根据ID和产品进行匹配。
- 最后，可以将得到的最新日期与原始数据进行合并，以获取每个ID和产品的最新日期。可以使用merge()函数将两个DataFrame进行合并，根据ID和产品进行匹配。
以上是一种基本的实现方式，具体的代码可能会根据数据的具体情况有所调整。另外，腾讯云也提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云原生数据库 TDSQL、云数据仓库 CDW、云数据湖 CDL 等，可以根据具体需求选择合适的产品。
参考链接：
相关·内容
我有一个带有id列、日期列dt和一些可能包含0或1(或根本没有值)的二进制列的Pandas。
import pandas as pd
import datetime
# initialize list of lists
data = [
['A', None, None, 0, 0, datetime.date(2020,5,1)],
['A', 1, None, 0, 1, datetime.date(2020,5,2)],
['A', None, 1, 0, 0, datetime.date(2020,5,3
浏览 1提问于2020-07-03得票数 1
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我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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我有2个DataFrames，介绍产品。一个叫做current，另一个叫做future。
current表示数据库中的当前状态future表示数据库的新状态
假设它们只有两列：“id”和“name”。我需要合并它们并追加一个列，该列将具有四个值：new、none、update和delete。
new -此产品不在current数据框中
none -此产品同时存在于两个数据帧中，并且值未更改
update -此产品在两个数据帧中，但它至少有一个不同的值
delete -此产品位于current中，但不在delete数据帧中
我想使用outer join，因为有很多产品，而且pandas在合并方面
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
由R生成的特征文件有一个包含日期和时间的start_time列。日期是2016年。
我正在使用下面的代码在pandas中读取相同的文件
df = feather.read_dataframe(file)
当我显示df时，它显示了1970年的日期。日期的类型为datetime64ns，UTC。任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 1提问于2017-05-09得票数 1
对于我正在做的一个项目，我目前有3个数据帧。这些是针对产品、客户和订单的。这些的简单版本可以在下面找到，实际的订单框架大约有10.000列。情况如下:产品有不同的价格类别，每个客户对每个类别都有一个特殊的价格。我目前有一个订单数据框架，其中包含订单客户、产品编号、订购产品的数量和日期。 现在我想在order dataframe中的一个新列中添加订单的价格。我设法获得了产品的类别，但我不知道如何从那里开始，甚至不知道是否正确的方式。任何帮助都将不胜感激，在数据帧图片下面，我包含了制作这些样本数据帧的代码。 df_products： ? df_customers： ? df_orde
浏览 17提问于2020-03-21得票数 0
在python中，我有一个Pandas dataframe (df)，可以在下面进行复制。
import pandas as pd
data = [['2021-09-12', 'item1', 'IL', 5], ['2021-09-12', 'item2', 'CA', 7], ['2021-08-13', 'item2', 'CA', 8], ['2021-06-12', 'item3', 'NY'
浏览 1提问于2021-09-21得票数 1
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熊猫自日期起增值
、、
我正在处理一个具有“日期”、“id”和“古董”的数据集。对于同一件产品，即使日期有变化，古物始终是一样的：
date id antiquity
01/06/2015 21972.00 5241.00
02/06/2015 21972.00 5241.00
03/06/2015 21972.00 5241.00
04/06/2015 21972.00 5241.00
05/06/2015 21972.00 5241.00
或者：
date id antiquity
01/06/2015 28
浏览 8提问于2021-03-07得票数 1
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该表在DataFrame中由2列组成。在第一列中，我们有许多产品，比如A、B、C、D、E等，比如产品A在A列中重复了三次，对于A的每个相应值，B列中都有3个日期条目。如何使用Pandas中的Python为A选择第一个日期和最后一个日期 Column_1 Column_2
A 1-1-2000
B 1-1-2001
C 1-1-2002
A 1-1-2003
B 1-1-2004
C 1-1-2005
A 1-1-2006
B 1-1-2007
C 1-1-2008
A 1-1-2009
B
浏览 46提问于2021-02-10得票数 0
我有一个包含日期、产品、数量和数字columns.Based的数据，我想要创建一个包含月份、年份、产品、测量和价值列的新数据，我需要每个月和相应年份的总体数据，而不是所有日期。
下面的图片显示了两个表：
第一：
我要这样的桌子：
第二：
Dataframe：
import pandas as pd
data = {'Date': ['01-01-2021', '02-01-2021', '03-01-2021', '01-02-2021', '02-02-2021', '03-
浏览 5提问于2022-07-26得票数 0
首先，我创建了一个DataFrame
In [61]: import pandas as pd
In [62]: df = pd.DataFrame([[1], [2], [3]])
然后，我通过copy对其进行了深度复制
In [63]: df2 = df.copy(deep=True)
现在DataFrame不同了。
In [64]: id(df), id(df2)
Out[64]: (4385185040, 4385183312)
但是，index仍然是相同的。
In [65]: id(df.index), id(df2.index)
Out[65]: (4385175264, 4385
浏览 0提问于2013-07-11得票数 26
2回答
根据日期条件删除行
、、、、
我有一个名为new的Pandas DataFrame，其中YearMonth列的日期格式为YYYY-MM.。我想删除基于以下条件的行:如果日期超过"2020-05“。我试着使用这个：
new = new.drop(new[new.YearMonth>'2020-05'].index)
但是显示语法错误"invalid token“是行不通的。
下面是一个示例DataFrame：
>>> new = pd.DataFrame({
'YearMonth': ['2014-09', '2014-1
浏览 1提问于2019-12-13得票数 1
假设我们有一个具有以下格式的dataframe。
有三列，即Date、ID和State--对于每个实例，ID可能不是唯一的，可能会重复。例如，1，2，2，1，4，5，4，.等人
现在，对于给定数据的行，我们需要执行以下操作；
在未来的所有日期中，在与该行对应的ID的所有实例上查找变量状态的最大值。
例如，ID 1在指数10、12、40、100处重复，日期分别为31/3/20、30/6/20、30/9/20和31/12/20。在指数10处，我们需要找到指数10、12、40和100的变量状态的最大值，因为这些指数是在当前日期( 31/3/20 )之后出现的。在索引12中，我们需要找到变量状态的最大
浏览 1提问于2022-01-10得票数 0
要将多个变量传递给一个普通的python函数，您只需编写如下代码：
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时，我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列，如下所示：
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
浏览 2提问于2015-05-22得票数 6
我需要对列应用函数.diff()。如果另一列中的行值等于同一列的前一行。 示例： import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'A':['Shrimp', 'Shrimp', 'Shrimp','Octopus','Octopus','Fish','Fish'],
'B':[10,11,15,25,30,5,15]})
df['C
浏览 22提问于2021-11-09得票数 0
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2回答
按日期分组，将值分配给列
、、、、
我有一个DataFrame，列= 'date‘、' id’、'value'，其中id代表不同的产品。假设我们有n个产品。我希望创建一个具有列= 'date‘、'valueid1’.、'valueidn‘的新数据date，其中如果存在相应的日期行，则将值赋值给相应的日期行，如果不存在，则将NaN赋值为值。
浏览 4提问于2017-03-10得票数 2
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我从中提取了一个Pandas DataFrame，日期为2009年9月至2018年10月，平均风速列的平均值为4.65。我正在接受一个挑战，在这个专栏的平均值需要为4.64的情况下，是否有一个健全的检查。如何修改该列的值，使该列的平均值变为4.64？对此是否有任何代码解决方案，或者必须手动执行吗？
浏览 4提问于2020-11-09得票数 0
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我有一个Pandas Series v (带有数值条目v0, v1, ..., vn )和一个Pandas DataFrame C (列C0, C1, ..., Cn )。我想要生成DataFrame，其列是n个缩放列C0*v0, C1*v1*, ..., Cn*vn。
这类产品的“习语”是什么？这种产品有标准名称吗？
最好的解决方案是否需要使用底层numpy.ndarray的v.values和C.values中的一个或两个？
浏览 5提问于2014-10-11得票数 0
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我有一个5053x5053的Pandas DataFrame，它代表了出口产品之间的某种关系，指数和列都是序列号，它们存储在numpy数组中。我有另一个numpy数组，其中只有5053个序列号中的一部分(它们表示绿色产品)。我感兴趣的是绘制和分析产品之间的关系，从矩阵值中给出，区分正常产品和绿色产品。Pandas中有一些函数可以访问循环中的indeces和列，以“控制”我处理的是不是绿色产品？ products = genfromtxt('products.txt', delimiter='\n') #numpy array 5053,
greens = ge
浏览 14提问于2020-07-13得票数 0
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给定一个带有Product Id和Amount的DataFrame
df = pd.DataFrame([['504145', 12000.0],
['555933', 23010.5]],
columns=['Product Id', 'Amount'])
df
Out[1]:
Product Id Amount
0 504145 12000.0
1 555933 23010.5
我想添加一个基于Amount的"Des
浏览 11提问于2019-10-29得票数 10
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3回答
我有一个pandas数据框： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0]}) 我想将产品添加为新列(在相同的数据帧中)，每列的产品和另外两列。 因此，生成的数据帧如下所示： df = pd.DataFrame({ 'dumm
浏览 15提问于2019-02-11得票数 1
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目标
我有一些金融交易数据的多种产品的CSV格式，我想分析使用熊猫。这些交易以不定期的时间间隔进行，并以1秒的精度加盖时间戳，从而导致某些交易“同时发生”，即具有相同的时间戳。
目前的目标是为每个产品生成累积交易量的地块。
当前进展
交易数据已使用解析的日期时间索引read_csv()读入read_csv()中。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 447 entries, 2012-12-07 17:16:46 to 2012-12-10 16:28:29
Data columns:
Accou
浏览 1提问于2012-12-21得票数 6
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1回答
我在pandas中有一个数据帧，如下所示：Snapshot of my pandas dataframe 现在我希望转换数据帧，如下所示，根据排序的日期值(%m/%d/%Y)，使用分隔符为每个customerid连接属性'category‘。日期较早的订单具有对应的客户id，其类别列在第一位。 Desired/Transformed data frame
浏览 12提问于2019-02-24得票数 3
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我正在尝试使用一个循环函数来创建一个矩阵，以确定某个产品是否在特定的一周内被看到。
df中的每一行(表示一个产品)都有一个close_date (产品关闭的日期)和一个week_diff (产品列出的周数)。
import pandas
mydata = [{'subid' : 'A', 'Close_date_wk': 25, 'week_diff':3},
{'subid' : 'B', 'Close_date_wk': 26, 'week_diff&
浏览 1提问于2015-07-16得票数 28
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为了绘制图表和预测市场，我尝试基于u_id获取特定的数据，rate.For示例:我的excel表中有1000个数据，U_ID是5，我想获取U_ID 5的全部数据。我的数据格式是。
上面的屏幕截图是我的excel格式输入数据，我想获取基于U_ID..if的数据U_ID is 2意味着我想要获取所有的数据，包括P_ID，产品(勺子，杯子)，产品数量，总量，位置，日期。
我试过了，但仍然没有得到预期的产出。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
from pandas import *
import matplotli
浏览 1提问于2018-10-15得票数 1
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我使用下面的代码来重新构造一个数据格式，使用它的行来进行整形。
dataframe包含产品更改其ID的日期，但是为了将其与包含事务的巨大的其他数据date连接起来，我需要一个新的列来定义有效的ID范围。
例如，如果产品A更改为产品B，生效日期为01/01，然后更改为产品C生效日期为03/01，则需要同一行中的开始日期和结束日期，这样我就可以根据产品有效的日期B(或C)将其加入到庞大的事务数据过滤中，以便正确地将产品重命名为它们的实际有效ID。
另一条信息，df_MPC大约有800行，不会有更多的增长。
因此，我正在尝试的方法(在开发环境中运行时起作用)是折叠的。
MPC数据文件的摘要版本如下：
浏览 0提问于2018-09-04得票数 2
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我有一个dataset catalog，包含3列:产品id、品牌名称和产品类。
import pandas as pd
catalog = {'product_id': [1, 2, 3, 1, 2, 4, 3, 5, 6],
'brand_name': ['FW', 'GW', 'FK','FW','GW','WU','FK','MU', 'AS'],
'product_clas
浏览 1提问于2021-11-08得票数 0
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假设熊猫的数据有2列(“Manager返回”和“基准返回”)和一个每月频率的DatetimeIndex。请编写一个函数来计算滚动12个月经理alpha和滚动12个月跟踪误差(都是年化的)。
到目前为止，我对滚动-12个月感到困惑：
import pandas as pd
import numpy as np
#define dummy dataframe with monthly returns
df = pd.DataFrame(1 + np.random.rand(20), columns=['returns'])
#compute 12-month rolling r
浏览 8提问于2022-11-16得票数 0
2回答
我有一个带有文本日期的Pandas dataframe，希望转换为datetime。问题是，我的一些文本日期是糟糕的数据，因此无法转换。在日期无法转换的情况下，我希望将Error列更新为True值，并将Date列设置为None，以便以后可以将其添加到格式化为datetime的数据库列中。
这是一个简化的例子。我的dataframe可能有100万行和多个日期列，这需要完成，所以我需要一种更快的方法。我知道典型的惯例是避免使用Pandas循环，但我无法找到绕过它的方法。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
data = 1
浏览 0提问于2016-08-24得票数 3
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给定以下DataFrame
user_ID product_id amount
1 456 1
1 87 1
1 788 3
1 456 5
1 87 2
... ... ...
第一列是客户的ID，第二列是他购买的产品的ID，如果在给定的一天购买了产品的数量，则表示“数量”(日期也被考虑在内)。一位顾客每天可以随心所欲地购买许多产品。我想计算每个产品被客户购买的总次数，所以我应
浏览 2提问于2017-06-25得票数 4
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2回答
我正尝试在pandas DataFrame中创建时区感知的日期列。当我运行下面的代码时，得到的pandas列的日期时间与我输入的日期时间不同。我在这里做错了什么？
我使用的是python 3.6.2和pandas 0.20.3
from datetime import datetime
import pandas as pd
import pytz
date_string = "12/14/2016 12:00"
timezone = pytz.timezone("US/Pacific")
input_datetime = datetime.strptime
浏览 2提问于2017-12-15得票数 2
我有一个包含时间戳的列的DataFrame，我想在Python语言中将该列转换为日期时间，并保存包含日期和时间的列的文件。代码如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"time": [1465585763000, 1465586363000, 1465586963000,
1465587563000, 1465588163000]})
df
浏览 30提问于2020-05-29得票数 1
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1回答
我有一个Pandas Dataframe，其中的'items‘列是一个字典，它显示每个交易都购买了哪些产品： data = {'price':[40, 15, 10, 2],
'items': ["{'product': 'Product1', 'quantity': 4, 'product': 'Product2', 'quantity': 1}", "{'product': 'Product2
浏览 7提问于2020-09-08得票数 0
拥有这个DataFrame：
import pandas
dates = pandas.date_range('2016-01-01', periods=5, freq='H')
s = pandas.Series([0, 1, 2, 3, 4], index=dates)
df = pandas.DataFrame([(1, 2, s, 8)], columns=['a', 'b', 'foo', 'bar'])
df.set_index(['a', 'b'],
浏览 1提问于2016-06-01得票数 8
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我的数据框架有customerID，产品和日期。我需要创建一个列，在每次customerID或日期更改时生成一个事务id。
我的dataframe当前看起来如下：
客户date产品-日期
23？
23
18？
52？
23？
我需要使用r填充transactionID列
23？
23？
18
52？
23？
我把数据保存在csv文件中。我无法在excel中创建此列，因为文件太大，excel无法打开整个文件。
谢谢你的帮助!
浏览 1提问于2014-12-18得票数 3
首先，我们可以导入一些可能有用的包。
import pandas as pd
import datetime
假设我现在有一个dataframe，它有一个日期、名称和年龄列。
df1 = pd.DataFrame({'date': ['10-04-2020', '04-07-2019', '12-05-2015' ], 'name': ['john', 'tim', 'sam'], 'age':[20, 22, 27]})
现在假设我有另一个带有随机列
浏览 5提问于2021-03-30得票数 2
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我有一个dataframe，其中包括一个美国邮编和一个日期时间偏移字段，即UTC时间。我想在dataframe中添加一个列，该列显示基于Zip的本地时间。看起来可能有我需要的东西，但我不知道如何对它进行编码。下面是我所拥有的dataframe的示例：
import pandas as pd
from pyzipcode import ZipCodeDatabase
zcdb = ZipCodeDatabase()
data = [{'Zip':78745, 'DateTimeOffsetUTC':'7/8/2020 5:17:48 PM +00:00
浏览 4提问于2020-07-09得票数 2
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7回答
我在pandas DataFrame中有一个字段是以字符串格式导入的。它应该是datetime变量。如何将其转换为日期时间列，然后根据日期进行筛选。
示例：
DataFrame名称：raw_data 列名：Mycol 列中的值格式:Mycol
浏览 143提问于2014-11-06得票数 362
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1回答
这可能是一个基本问题。我希望从列中的文本中提取具有不同分隔符/\-的日期，并在dataframe中创建一个仅包含提取的日期的新列。
示例:创建一个简单的数据
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating a dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['Jo', 'Bo', 'Mi'],
'B': ['blabla (21-07-2009)blablabla', 'te
浏览 0提问于2019-08-20得票数 0
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1回答
我希望更改dataframe索引的显示/视图，如果可能的话，无需更改索引(或数据)本身。
我在Pandas DataFrame中有一个产品库存清单，它是从数据库中填充的，其中列索引是数字产品id (即数据库主键)。例如：
import pandas as pd
pid = [187402, 651348, 649001]
dt = pd.date_range("2020-01", periods=4, freq="MS")
n = [[9,90,900],[8,80,600],[7,90,300],[6,60,200]]
x = pd.DataFrame(n,
浏览 5提问于2022-01-25得票数 -1
1回答
我有一份数以百万计的数据。我试图，对每一组，增加3个月的日期(月结束日期)在每个组的顶部。因此，如果第一次观察到一个群体是2019年12月，我想在观察之前填充3行，日期从2019年9月到11月。我还想用相关的组ID填充组列，其他列可以保持为空值。
如果可能的话，希望避免循环，因为这是一个非常大的数据集。
这是我以前的DataFrame：
import pandas as pd
before = pd.DataFrame({'Group':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
'Date':['31/10/2018','3
浏览 1提问于2020-02-07得票数 1
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试图将熊猫日期时间添加到Dask DataFrame中，下面是可复制的示例：
# library imports
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from dask import dataframe as dd
# Load toy data
iris = datasets.load_iris()
DF = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
# Convert Pands DataFrame to Dask DataFrame
ddf = dd.fr
浏览 1提问于2018-02-12得票数 2
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基本的mysql版本控制？
、、、、
我们有一个购物车，如下图所示，安装工作良好，除了一个致命的缺陷。如果你下了订单，订单是链接到一个产品，所以如果我更新产品后，你已经购买了产品，我没有办法显示你想要的产品时，你购买它(包括价格)。这意味着我们需要版本控制。
我目前的计划是，当一个新产品或变体被创建，或者一个现有的产品被编辑时，在数据库中创建一个产品或变体的副本。当购买时，将订单链接到版本，而不是产品。
这似乎相当简单，除了我所看到的唯一不需要版本的东西是类别(因为没有人关心它在什么类别中)。所以我们需要修改：
产品
变体
每个版本的属性的键->值对
图像
我现在的想法是，
注意:当产品被
浏览 1提问于2012-11-13得票数 7
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1回答
我希望将一个小时Pandas Series转换为一个DataFrame，作为一个仅用日期索引的DataFrame，并将每个小时作为一个列。
例如，假设我有这个系列：
YEAR = 2017
serie = pd.Series(pd.date_range(
start=f'{YEAR}-01-01', end=f'{YEAR}-12-31 23:00:00', freq='H'))
但我想要的是：
h01 h02 h03 h04 h05
浏览 1提问于2019-06-19得票数 1
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我有一个数据框架，其中包含一个主题id的列，一个包含日期的列，还有一个包含注释的第三列(“可用的”/“不可用的”/“可疑的”)。举个例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID':[1,1,1,1,2,2,2],
'Date':[20191219,
20191219,
20191220,
20191220,
浏览 2提问于2019-12-19得票数 1
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我有一个销售促销的产品编号的数据框架。列包括产品编号、开始日期、结束日期、促销类型和促销说明。日期可长达4个月。我需要添加行来说明开始日期和结束日期之间的月份。
以下是当前数据的一个示例：
import pandas as pd
sales_dict = {}
sales_dict['item'] = ['100179K', '100086K']
sales_dict['start_date'] = [201703, 201801]
sales_dict['end_date'] = [201707, 201802
浏览 6提问于2022-11-29得票数 0
我想知道在下面的DataFrame中，从价格中减去特定品牌的平均价格的最优雅的/仿生的方法是什么。
换句话说，我想创建第二列，等于苹果产品的原价- 1200，联想产品的原价- 700。
import pandas as pd
from io import StringIO
csv = StringIO('''product,brand,price
macbook,Apple,1000
macbook air,Apple,1200
macbook pro,Apple,1400
thinkbook,Lenovo,600
thinkpad,Lenovo,800
'&
浏览 5提问于2020-08-12得票数 2
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我有一个关于pandas.core.frame.DataFrame结构的问题。我有两列，分别是valid['Close']和valid['Predictions']。但是在左边仍然有一个名为Date的列，我无法访问它。但问题是，我现在想添加包含未来日期的新行。如何做到这一点？该表如下所示：
Close Predictions
Date
2018-12-20 10611.10 10802.74
... ... ...
2021-09-24
浏览 3提问于2021-09-24得票数 0
我有一个具有以下结构的json文件：
[{
"field1": "first",
"field2": "d",
"id": 35,
"features": [
{
"feature_id": 2,
"value": 6
},
{
"feature_id": 3,
"value": 8.5
},
{
"feature
浏览 1提问于2018-11-17得票数 2
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我在pandas dataframe中有两列，它们从Postgresql数据库加载了日期时间。在每一列中都有不同时区的日期时间。如何将它们转换为具有相同时区的日期时间？
浏览 0提问于2018-04-21得票数 2
3回答
我有一个由2002年列和258个行组成的大型Pandas数据，其中每个列代表一个产品，每一行都显示给定一天的每个产品的销售情况。
我想将它转换为一个包含产品名称和销售额的Pandas数据，其中包含2002 * 258 = 516,516行和2列。如何在Python中有效地做到这一点？
以下数据可作为一个例子：
d = {'Product 1': [1, 2], 'Product 2': [3, 4], 'Product 3': [1, 1]}
df = pd.DataFrame(data=d)
浏览 2提问于2018-04-10得票数 1
回答已采纳
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