熊猫之间的时间是不工作的
。
这个问题涉及到时间管理和工作习惯。熊猫是一种动物，它们的生活方式主要是以吃竹子为主，每天大部分时间都用于觅食和休息。熊猫的活动时间主要集中在清晨和黄昏，而白天大部分时间都是用来休息和消化食物的。
熊猫之间的时间是指熊猫在一天中的休息时间，它们通常会选择一个安全舒适的地方，如树上或洞穴中，进行长时间的休息。这段时间内，它们不会进行任何工作或活动。
熊猫之间的时间不工作，是因为它们的生活方式和行为习惯决定了它们不需要像人类一样进行各种工作活动。它们的生活主要依赖于自然环境中的食物和休息，没有像人类一样需要进行各种工作来维持生活。
总结起来，熊猫之间的时间是不工作的，它们主要以吃竹子为主，大部分时间用于休息和消化食物。熊猫的生活方式和行为习惯决定了它们不需要进行各种工作活动。
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我有一个问题，格式化一个时间序列的熊猫数据。
00:18:41.728.560.640
是我的时间目标。时间:min:sec:ms:us:ns。
我的做法是：
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format="%H:%M:%S.%f")
在以下方面的成果：
ValueError: unconverted data remains: .560.640
但这只工作了几毫秒。还有其他方法来格式化时间吗?或者我做错了什么？
浏览 14提问于2022-08-03得票数 1
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我有一列是unix时间戳。我想以%y-%m-%d格式将该列转换为仅日期。为了测试to_datetime()函数，我执行了以下操作，它按预期工作，并以类似于2015-05-12 00:11:30的格式给出了该列：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
当我像下面这样添加format参数时，我会得到一个错误：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s', format='%d/%m
浏览 2提问于2015-05-29得票数 1
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我有一年多的每日价值的时间序列：
DATE VAL
2017-01-01 -0.298653
2017-01-02 -0.224910
2017-01-03 -0.216723
....
2017-12-29 0.061681
2017-12-30 0.078109
2017-12-31 0.106636
Freq: D, Length: 365, dtype: float64
我需要通过对原始值进行平均值，将列中的这个系列值转换为一系列272值。
我想我需要在365/272的频率上“重采样”这个值序列。
我考虑过resample和asfreq，
浏览 0提问于2018-02-12得票数 1
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我做以下操作：
通过apply(strptime)将熊猫数据中的字符串日期时间转换为python日期时间
通过datetime方法将.timestamp()转换为posix时间戳
如果我用datetime将posix还原回.fromtimestamp()，则获得不同的日期时间
它与我的时区3小时不同(我现在在UTC+3 )，所以我想这是一种时区问题。我还理解，在应用中，它隐式地转换为pandas.Timestamp，但我不理解这种情况下的区别。
发生这种奇怪行为的原因是什么，我应该如何避免呢？实际上，在我的项目中，我需要将这个熊猫时间戳和正确的poxis时间戳进行比较，现在
浏览 0提问于2019-08-12得票数 1
这与的问题非常相似，但我想知道熊猫是否有一种清洁的方式让商业日意识到TimedeltaIndex？最终，我试图得到DatetimeIndex和时间戳之间的工作日数(没有假日日历)。根据所提到的问题，类似的事情是可行的。
import pandas as pd
import numpy as np
drg = pd.date_range('2015-07-31', '2015-08-05', freq='B')
A = [d.date() for d in drg]
B = pd.Timestamp('2015-08-05', &#
浏览 4提问于2015-08-05得票数 9
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熊猫自编训练数据
、、、
我正在使用pandas-dedupe将带有错误信息的数据链接到另一个具有记录级信息的数据。下面是一个非常简单的示例：
df1 = pd.DataFrame({'a': ['cat', 'dog', 'frog', 'mouse', 'snake'], \
'info': ['mammal', 'mammal', 'amphibian', 'mammal', 'reptile']})
df2
浏览 11提问于2022-03-01得票数 1
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我工作的时间序列数据的日期时间格式在x轴和压力y轴。
我想把数据降到3分钟，然后对y轴数据进行样条插值。我不知道ipython笔记本电脑(熊猫或numpy)如何处理这个问题。我有5136行数据。提前谢谢。
2015/03/01 00:00:00 100.69
2015/03/01 01:00:00 100.48
2015/03/01 02:00:00 100.30
浏览 0提问于2016-01-29得票数 0
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我不知道为什么我的代码不工作，因为有很多例子过滤熊猫的日期-日期列，但我不能让他们工作。
我的dataframe有一个datetime列，它没有索引。我已经尝试使用to_datetime()来确保Series是一种日期时间数据类型。起作用了。但是在我的日期时间专栏中，我尝试从大约9个月中筛选出3个月，但奇怪的是，我一直在获取关键错误。我尝试的代码示例在它们的示例中没有这个问题。
这是我到目前为止所拥有的。正如您所看到的，一些注释掉的代码是我尝试过的，但它们没有工作：
第一次尝试。将日期与日期时间分开，但之后我无法过滤date_df中显示的日期。
# Convert date_time colu
浏览 4提问于2021-11-12得票数 1
我想知道，当我们选择就地操作数据帧时，内存使用量是否有了显著的降低(与非就地操作相比)。
我在堆栈溢出上做了一些搜索，并找到了这个，其中的答案是，如果一个操作不是就地执行的，则返回数据帧的一个副本(我想，当有一个名为'inplace‘：p的可选参数时，这是有点明显的。)
如果我不需要保留原始数据，那么只修改数据格式是有益的(也是合乎逻辑的)，对吧？
上下文：
当按dataframe中的特定“列”排序时，我正在尝试获取顶级元素。我想知道这两种方法中哪一种更有效：
就地：
df.sort('some_column', ascending=0, inplace=1)
top
浏览 2提问于2017-11-12得票数 5
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熊猫栏中的总时间
、、、
我正在研究数据框架。我的一篇专栏文章是datetime格式的。数据头将如下所示
0 2022-01-18 15:26:35
1 2022-01-18 15:26:36
2 2022-01-18 15:26:37
3 2022-01-18 15:26:38
4 2022-01-18 15:26:39
Name: filename, dtype: datetime64[ns]
我有一个巨大的数据，在某个时间点有休息，这意味着，我可能没有数据在夜间，我不想把时间加在总时间。我想要几小时内的总时间，我试过这个
totaltime = df["filename"].s
浏览 8提问于2022-03-18得票数 -2
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考虑一下这个简单的例子
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'good_one' : [1,2,3],
'bad_one' : [1,2,3]})
Out[7]:
good_one bad_one
0 1 1
1 2 2
2 3 3
在这个人工示例中，我想过滤那些不以bad开头的列。我可以使用.filter()对熊猫列使用regex条件。但是，我不能让它在消极的情况下工作。
看这里
浏览 1提问于2022-11-10得票数 1
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我正在尝试拆分dataframe，这段代码过去工作得很好：
split_dfs = np.array_split(big_df,8)
现在它给了我错误(我在中间做了一个系统更新)：
Traceback (most recent call last):
File "./prepare_fixations_dataset.py", line 127, in <module>
split_dfs = np.array_split(big_df,8)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/l
浏览 0提问于2014-11-17得票数 0
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我对具有DateTime索引和多个索引的数据做了大量工作。将其保存和读取为.csv是很乏味的，因为每次我不得不将其命名为“reset_index”时，当我再次阅读时，我必须将日期转换回日期时间并设置索引。什么格式能帮我避免这种情况？我更喜欢开源的东西--例如，我认为SAS和Stata会这样做，但它们是专有的。
浏览 0提问于2018-05-31得票数 1
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接下来，male_trips是大熊猫的数据框架，站是小熊猫的数据框架。对于每个车站，我想知道有多少次男性旅行。以下是这项工作，但需要很长时间：
mc = [ sum( male_trips['start_station_id'] == id ) for id in stations['id'] ]
我该怎么做呢？
更新！因此有两种主要的方法：groupby()和size()，以及简单的.value_counts()。我做了一个快速的timeit，groupby方法以相当大的优势胜出！以下是代码：
from timeit import Timer
setup =
浏览 2提问于2012-10-12得票数 32
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给定间隔的数据(“开始时间”和“结束时间”)，如何有效地生成直方图，显示每个时间点T中有多少“活动时间”？
生成示例dataframe的代码(抱歉，我相信有更好的方法来做到这一点)：
from random import randint
intervals = []
for i in range(50):
start = randint(0,50)
intervals.append({'start':start, 'end':start+randint(0,50)})
intervals_df = pd.DataFrame(interval
浏览 3提问于2015-09-12得票数 1
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掩蔽熊猫数据对象
、、、、
我正在尝试运行以下代码，但我得到了类似于"TypeError:不支持numpy布尔负，-运算符，而是使用~运算符或logical_not函数“的错误消息。
当运行行np_mask = A_df_masked.notnull()时，我将得到错误信息。
我怎样才能解决这个问题？
提前谢谢。
A_orig = np.array([[3, 4, 5, 2],
[4, 4, 3, 3],
[5, 5, 4, 4]], dtype=np.float32).T
A_orig_df = pd.DataFrame(A_orig
浏览 4提问于2017-11-14得票数 0
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每天都是熊猫？
、、、、
我有一个熊猫的数据，指数是日期，从2007年到2017年。
我想计算一下每年每个工作日的平均数。我能够按年分组：
groups = df.groupby(TimeGrouper('A'))
years = DataFrame()
for name, group in groups:
years[name.year] = group.values
这就是我创建一个新的dataframe (年)的方法，在每一列中，我获得了时间序列的每一年。如果我想查看每年的统计数据(例如，平均值)：
print(years.mean())
但是现在我想把每一周的每一天都分开，以便得到每个工作
浏览 2提问于2017-06-13得票数 7
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我知道Clang和GCC是或多或少兼容的C/C++编译器，只要人们注意到架构标志，预定义和链接正确的库。使用一个编译器创建库并将它们与另一个编译器创建的对象链接起来实际上非常简单(至少在x86上是这样)。
下面是一个小测试项目，它就是这样做的：
然而，我想知道链接时间优化( Link Time Optimization，LTO)是否能以某种方式跨编译器工作？我知道LTO需要某种形式的中间表示，比如LLVMs、bitcode或GCCs GIMPLE，但也许有一种工作流程可以同时利用它们？
浏览 6提问于2018-07-10得票数 3
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我有一个处理Pandas DataFrame的函数，如下所示：
def do_things(df: pd.DataFrame):
cols = ["A","B","C"]
return (
df.groupby(cols, observed=True)
.apply(fn)
.reset_index(level=cols)
)
它要么工作得很好，要么就吐出了ValueError: cannot insert C, already exists。异常似乎来自于对空df调用reset_index。令人困惑的
浏览 0提问于2021-10-05得票数 0
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假设我有一个具有数值类型的索引的pandas.Series。
pd.Series( [10,20], [1.1, 2.3] )
如何用0.1间隔重绘上述级数？看起来.resample功能只在日期时间间隔上工作吗？
浏览 4提问于2014-03-04得票数 6
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这里是示例senario，我们在cassandra中有实时数据记录，我们想要聚合不同时间范围内的数据。我写的代码如下：
val timeRanges = getTimeRanges(report)
timeRanges.foreach { timeRange =>
val (timestampStart, timestampEnd) = timeRange
val query = _sc.get.cassandraTable(report.keyspace, utilities.Helper.makeStringValid(report.sc
浏览 5提问于2016-01-12得票数 1
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我对pySpark非常陌生，但我对火花数据采集(例如，由RDD创建)和一只在星火中的熊猫之间的区别感到困惑。
那是同一个物体吗？从类型上看，它们似乎是不同的类。
核心的区别是什么，如果有的话？(我知道，与熊猫在星星之火中工作，你可以在分布式的Dataframe上使用Pandas的几乎相同的语法，但我想知道是否只有这一个才是不同的)
谢谢
浏览 2提问于2022-02-04得票数 6
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我有一个dataframe，它有以下时间戳。总共5600000排！
time SD
2016-01-02 11:23:04.299000+00:00 1
2016-02-02 11:23:04.299000+00:00 2
2016-03-02 11:23:04.299000+00:00 2
2016-04-01 11:23:04.299000+00:00 3
因为我正在执行以下操作，所以它会引发一个错误。
(TypeError: Timestamp subtraction
浏览 7提问于2022-05-26得票数 0
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我通过API下载了一些股票价格数据(从Alphavantage下载)：
response = requests.get("https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY&symbol=MSFT&apikey=XXX") data = response.json() df = pd.DataFrame.from_dict(data["Time Series (Daily)"], orient='index')
并将列转换为数值列(df.apply(pd.to_
浏览 1提问于2018-09-02得票数 0
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我有下表的dataframe，在这里，我想合并和替换类似的行，基于相同的日期和搭接号码。但条件是:开始日期和开始时间将采取从第一个事件的每一个拉杆数和结束日期和时间将采取从最后一行的一圈。
这意味着最后一个表应该如下所示：
浏览 0提问于2018-11-19得票数 1
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我正在编写一个连接到Google表的python程序，它的目的是能够搜索电子表格，并根据用户输入查找包含"ID“输入的行。我试图让它返回行中的其他值，用于定价公式，并最终构建一个价格标签。
问题来自这样一个事实:当我使用本地CSV运行我的程序时，它运行得很好。连接到Google工作表后，它现在告诉我，我的“索引0超出了大小为0的轴0的界限”，我的数据框架的结构与从本地CSV运行的数据相同，当我打印df时，它甚至显示所有数据，但当我试图运行搜索时，它告诉我所有的数据都是空的。例如，如果我要运行print(costi)，当我获得时，我会得到"[]“
from __futur
浏览 1提问于2022-06-30得票数 0
1回答
我想通过合并连接两个表，匹配两个表中的3个公共变量：
Df1
job marital month valor
unemployed married june 7
entrepreneur married august 9
Df2
job marital month valor1
unemployed married june 10
entrepreneur married august 15
我用的是：
df_nuevo=pd.merge(df1, df2, on='month' and
浏览 1提问于2020-05-15得票数 0
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我用的是lucene 4.10.4。
有人能解释一下模糊搜索是如何工作的吗？与正常搜索相比，搜索时间增加了多少？
浏览 4提问于2017-01-31得票数 0
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我正在尝试根据给定的“时间戳”列上的最小采样间隔对数据进行采样。每个提取值都是与最后一个提取值最接近的值，即至少最小采样间隔大于最后一个。所以我的意思是，对于下表和最小样本间隔= 0.2
A timestamp
1 0.000000 0.1
2 3.162278 0.15
3 7.211103 0.45
4 7.071068 0.55
在这里，我们将提取索引：
1，还没有最后值，为什么不是2，因为它仅比最后值3大0.35，因为比最后值不大于4，因为它只比最后值大0.1。<code>
浏览 4提问于2021-12-11得票数 1
2回答
用列表理解替换熊猫数据行
、、、
你好编码朋友:)，
我有一个叫做“学习时间”的专栏
我的目标是用包含“不够”的字符串替换学习时间低于2的每一行中的每一列。
我想在替换函数中使用列表理解！
这样做最好的方法是什么？我的想法是：
return ["not enough" for x in data["studytime"] if x <= 2]
浏览 4提问于2022-03-24得票数 0
3回答
编辑：似乎正是我想要的。
我有一个包含非唯一时间戳的数据，我想按时间窗口对它们进行分组。基本的逻辑是-
1)通过在时间戳前后添加n分钟，从每个时间戳创建一个时间范围。
2)按重叠的时间范围分组。这里的最终效果是，时间窗口将像单个时间戳+/-时间缓冲区一样小，但对于时间窗口的大小没有限制，只要多个事件之间的距离小于时间缓冲区。
似乎df.groupby(pd.TimeGrouper(minutes=n))是正确的答案，但当TimeGrouper看到时间缓冲区内的事件时，我不知道如何让TimeGrouper创建动态时间范围。
例如，如果我尝试一个TimeGrouper(‘20年代’)来对抗一系列事
浏览 6提问于2014-03-31得票数 7
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我在本地文件中使用MPMoviePlayerViewController。当播放状态为时，拖动时间滑块可以正常工作，但是当播放状态为时，拖动时间滑块会使它从我拖到的时间跳回几秒钟。
有什么要建的房产吗？
谢谢
浏览 2提问于2013-06-05得票数 2
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我想要基于具有以下格式的testresult.csv文件来绘制结果与时间，而且我很难正确地定义时间列的数据类型。
TIME,RESULT
03/24/2016 12:27:11 AM,2
03/24/2016 12:28:41 AM,76
03/24/2016 12:37:23 AM,19
03/24/2016 12:38:44 AM,68
03/24/2016 12:42:02 AM,44
...
要读取csv文件，这是我编写的代码：raw_df = pd.read_csv('testresult.csv', index_col=None, parse
浏览 4提问于2016-04-25得票数 26
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熊猫时间操作
、、、
我有一个数据框架，里面有经纪人提供的信息，这些数据显示了行程、花费的时间和比赛日期。
DISTANCE TIME DATE
9.8 51:50.92 09/08/18
11.1 55:59.70 24/08/18
11.1 49:25.20 29/08/18
我想执行一个算术操作，在“TIME”列中的记录中作为时间之间的差异，计算每个比赛的平均速度。
问题如下：
当将文本字符串转换为熊猫datetime时，它将保持以下格式：
1900-01-01 00:51:50
1900-01-01 00:55:59
1900-01-01 00:49:25
浏览 0提问于2018-08-31得票数 0
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我有一个用dd.read_csv("./*/file.csv")创建的dataframe，其中* glob是每个日期的一个文件夹。例如，在级联的数据帧中，我想过滤掉时间子集，比如我将如何使用pd.between_time("09:30", "16:00")。
因为Dask对索引的内部表示没有Pandas的DateTimeIndex那样好的特性，所以我已经成功地过滤了我通常在Pandas中的表现。除非求助于一个简单的映射函数/循环，否则我无法让它在Dask中工作。
由于分区是按日期划分的，也许可以通过转换为Pandas dataframe然后返回到
浏览 6提问于2020-06-18得票数 3
希望你没事，我很少用Fiddler来打我的网络电话。现在，我在我的应用程序中调优了一些查询。因此，我想测试我的服务器响应时间和客户端呈现时间使用Fiddler。Fiddler有这样的选择吗？如果是，有人能帮上忙吗？我已经读过这个了，没办法。提前谢谢。
更新：
如果fiddler不这样做，我们可以通过IE浏览器控制台或任何扩展来完成吗？
注:我的应用程序只在IE中工作。
浏览 3提问于2016-10-26得票数 3
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我有一种方法可以执行一些工作。我在该方法中使用System.Diagnostics.Stopwatch来度量执行该方法执行任务所需的时间。此方法由多个线程多次调用，如下所示：
ArrayList workerThreads = new ArrayList();
for (int i = 0; i < numThread; i++)
{
Thread workerThread = new Thread(DoWork);
workerThread.IsBackground = true;
浏览 4提问于2014-02-05得票数 1
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Emgu CV 3.2新方法声明
、、、、
我在C#中使用Emgucv3.2
问题是，许多方法已经被更新，需要花费大量的时间才能找到相同的Capture ()更改为Video Capture ()。
有人能提供在这个最新版本中被修改或更新的方法列表吗？
这里，我发布了两个代码，使用emgu cv 2.4.10可以很好地工作，但是在使用3.2时出现了几个错误。只需更改方法名称即可。我犯了21个错误。
错误是：
找不到类型或名称空间“Contour<>”，名称“ADAPTIVE_THRESHOLD_TYPE”不存在，CvInvoke不包含“cvShowImage”图像的定义。CvInvoke不包含“cvWaitKey”的定义C
浏览 0提问于2017-06-14得票数 0
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我正在用ocaml生成时间序列数据，这些数据基本上是很长的浮动列表，从几个kB到数百MB。我想使用python和熊猫库来阅读、分析和绘制它们。现在，我正在考虑把它们写到csv文件中。
二进制格式可能会更有效吗？我会在心跳中使用HDF5，但是Ocaml没有绑定。是否有一个好的二进制交换格式，可以方便地从双方使用？写文件是最好的选择，还是有更好的数据交换协议？甚至可以在线更新的东西？
浏览 2提问于2015-02-13得票数 0
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我有一段时间的观察，分辨率为一分钟，连续几天，但完整的日子。数据被组织成一个支点表，列上有天数，行上有时间。
2006-01-21 2006-01-24 ... 2006-02-08 2006-03-22
00:00:00 5.80 4.14 ... 7.03 4.27
00:01:00 4.71 5.22 ... 7.04 5.66
00:02:00 4.82 5.57 .
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
我使用以下代码从.txt中读取s3文件，并使用熊猫将该文件转换为.csv：
file = pd.read_csv(f's3://{bucket_name}/{bucket_key}', sep=':', error_bad_lines=False)
file.to_csv(f's3://{bucket_name}/file_name.csv')
我已经为IAM角色提供了读-写权限，但是这个错误仍然出现在.to_csv函数中：
Anonymous access is forbidden for this operation: PermissionE
浏览 6提问于2020-08-22得票数 2
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基本上这就是我面临的挑战
具有时间范围和唯一ID的数据集，我需要做的是查找ID是否在日期范围内重复。
123 transaction 1/1/2021
345 transaction 1/1/2021
123 transaction 1/2/2021
123 transaction 1/20/2021
其中我想返回ID 123的1，因为重复事务在7天的范围内。
我可以用Excel和我添加了一些更多的日期范围，这取决于不同的日期，根据日期为6天，周四5天，星期五4天的范围。但我不知道怎么用熊猫完成这个任务..。
我之所以想在熊猫身上做这件事，是因为每个数据集最多有100万行，用Excel来完成要
浏览 9提问于2021-12-10得票数 0
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我想预测某一时间餐厅的顾客数量。我的数据预处理已经基本完成--我已经获得了每个客户的到达日期。这些都是用acchour表示的。weekday是指一周中的一天，0是星期一和6日星期日。现在，我想计算一下餐厅那个时候的顾客人数。我认为我必须反向遍历数据，并在一定时间内将到达的客户添加到客户计数中，同时跟踪以前的客户何时离开。由于没有这方面的数据，我们将简单地假设每一位客人停留一个小时。
我的素描是这样的：
exp = [] #Keep track of the expiring customers
for row in reversed(df['customers']): #st
浏览 4提问于2022-03-08得票数 0
我正在尝试获取没有低于某个时间戳的日期的查找ID。换句话说，我正在尝试查找某个时间戳以上的日期。 下面的代码可以工作，但是有没有更好的方法来完成同样的过程呢？ #pd.set_option('display.max_rows', 1000)
import pandas as pd
from datetime import date, timedelta
last_y_days = pd.datetime.today() - timedelta(days=60)
tmp_df = df[['ID','TIMESTAMP']].drop_dupli
浏览 7提问于2020-10-12得票数 1
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2回答
我有一只熊猫，它有1000行，如下所示：
x.head()
id jname wbdqueue_id startdatetime \
59 1341127 ondemand_build_baspen-w7g 26581 2017-07-31 23:14:56
60 1341126 ondemand_qa_qforchecka 26581 2017-07-31 23:15:35
61 1341125 ondemand_build_bchecka
浏览 3提问于2017-08-02得票数 3
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我在学习熊猫，特别是现在和Datetime一起学习。我正在搜索一种按日期时间列选择行的方法。如果日期时间列值位于数组spacex值和clonx值之间的范围内。
这两个数组：
clonx = array(['2019-08-14T23:32:00.000000000', '2019-08-14T23:35:00.000000000',
'2019-08-14T23:35:00.000000000', ...,
'2020-05-24T14:55:00.000000000', '2020-05-24
浏览 6提问于2020-06-12得票数 1
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我试图让一个正则表达式在Google中工作，以限制表单中的字符数。我尝试过一些我在网上找到的字符串代码，但它似乎不起作用。
我尝试的第一个字符串是这个，它看起来确实工作了一段时间，但后来停止了工作：
[\w]{1,800}
我第二次尝试是这样的：
^\W*(\w+(\W+|$)){1,200}$
有没有人对这些不起作用有什么建议？另外，应该是“正则表达式”，然后是“包含”或“匹配”吗？
浏览 1提问于2014-07-03得票数 1
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有很多关于如何在列表或熊猫系列中计算NaN的帖子，以及各种选项的时间效率。我没有看到的一个解决方案是自我相等:如果是y == np.nan，那么就是(y != y) is True。因此，计算列表中的NaNs的一种快速方法是： import pandas as pd
import numpy as np
lst = pd.Series([np.nan, 5, 4, 3, 2, np.nan])
count = sum(1 for x in lst if x != x) 我以前没有见过这种解决方案，这让我想知道:什么时候它不能以我想要的方式工作(例如，可能不在我的列中的dtypes我有浮点数
浏览 8提问于2019-05-09得票数 1
为Scalar和Logical条件过滤行是众所周知的，并在这里报告，例如，可以使用df[df['col']>=0]过滤负行。然而，我已经开始与日期时间一起工作了，我想知道什么方法有效，我可能会用我自己找到或尝试的方法来回答。
浏览 9提问于2022-09-29得票数 0
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1回答
熊猫计算增量时间
、、
这是一些代码，其中将生成一些随机数据，以及表示30%和90%的图表加线。
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import randint
import matplotlib.pyplot as plt
%matp
浏览 17提问于2020-02-13得票数 0
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