我正在读取一个带有Pandas的excel文件，其中包含Title和Date列。当我手动设置这样的测试版本时：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'Title': ['Movie1', 'Movie2', 'Movie3', 'Movie4'],
'Date': ['1991-11', '1991', '1991', '1991-10-31'
浏览 3提问于2020-02-11得票数 0
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我有一只熊猫DataFrame (名为"df1")，它的结构如下(尽管我有很多个月的每日数据)：
date WeightedReturn
0 15/07/2015 0.005128
1 15/07/2015 0.002844
2 15/07/2015 0.003055
3 15/07/2015 -0.001481
4 15/07/2015 -0.000741
5 15/07/2015 -0.000741
6 16/07/2015
浏览 2提问于2015-10-11得票数 1
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我有一个pandas datetime列，其中的日期没有排序。我想在列中选择下6个连续日期可用的所有日期，中间没有任何缺失的日期。
我的数据看起来像这样，我已经在图像中标记了我想要的日期。
浏览 14提问于2019-07-13得票数 1
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我使用pandas按“出发日期”和“值”对这个表进行排序，我可以使用:sort_values(“出发日期：”，“值”)，但问题是我只需要从最便宜的开始对周三的航班进行排序。
当我打印(type(Data“出发日期))是：<class 'pandas.core.series.Series'>，如果这有帮助的话。
City Departure date Airline Value
Podgorica Sat 1 Jan Ryanair 14.46
Managua Wed 5 Jan
浏览 3提问于2021-12-04得票数 0
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我试图根据日期列(根据索引计算)进行切片，而只根据它旁边的开始日期进行累积求和。
下面是要复制/运行的小示例代码：
import numpy
import pandas
data = pandas.DataFrame(
{"Bought" : [1,3,4,6]}, index=pandas.to_datetime(['01-01-2020','02-01-2020','03-01-2020','04-01-2020']))
data['StartDate'] = data.index
data[&
浏览 4提问于2022-11-22得票数 0
我正在创建一个大型Excel文件，我将把它读入Pandas，以便进行分析。其中一列包含日期。由于我刚刚开始这个项目，我有奢侈的使用日期格式最好的工作。问题是，我不知道使用哪种日期格式，以及如何正确地按日期排序。
一个潜在的问题是，有些日期将仅是年，有些将是年月，有些将是年月日。
1997
1999
1997
1997-03
1997-10-31
2000-11
我希望能够使用Pandas按日期进行排序，最后得到：
2000-11
1999
1997-10-31
1997-03
1997
1997
如果那一年更容易--先来一年一个月，然后一年一个月，然后是一年一个月的日子，那么下面的情况也很好；
浏览 2提问于2020-02-05得票数 0
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在表顶部显示当前日期
、、、
我想在数据帧的顶部显示当前日期(在这个例子中是2017-11-16)。当我下载数据时，新的日期出现在数据帧的底部。我怎么才能改变呢？
Open High Low Close Adj Close
Date
2017-11-13 173.500000 174.500000 173.399994 173.970001 173.970001
2017-
浏览 2提问于2017-11-17得票数 0
我有一栏“购买日期”。该列要么包含NaT，要么包含实际日期。
Date Last_Purchase Cummax_Purchase
2010-05-28 NaT NaT
2010-06-01 2010-06-01 2010-06-01
2010-06-02 2010-06-02 2010-06-02
2010-06-03 NaT NaT
2010-06-04 NaT NaT
我希望对该列执行一个累计最大值()，以便它返
浏览 3提问于2022-11-21得票数 0
我正在尝试设置Python (3.4)代码，以便按日期对时间序列进行排序。
在python shell中，我输入以下内容
>>>data = quandl.get("YAHOO/INDEX_GSPC", start_date="2017-01-01", end_date="2017-01-20")
>>>print(data)
所以，我可以加载数据。但是，当我尝试使用排序命令时
>>>data = data.sort_values(by='Date')
我得到以下错误消息列表。
浏览 0提问于2017-03-31得票数 2
我有这样的数据集：
Policy | Customer | Employee | CoveragDate | LapseDate
123 | 1234 | 1234 | 2011-06-01 | 2015-12-31
124 | 1234 | 1234 | 2016-01-01 | ?
125 | 1234 | 1234 | 2011-06-01 | 2012-01-01
124 | 5678 | 5555 | 2014-01-01 | ?
我试图迭代每个客户的每个员工的每个策略(客户可以有多个员工
浏览 2提问于2017-03-01得票数 1
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我正在试着用熊猫来组织我的数据。目前，我的json文件是这样的： "Instagram": {
"2021-06-15": 2.0
},
"Twitter": {
"2021-06-16": 4.0,
"2021-06-15": 4.0,
"2021-06-14": 6.0,
"2021-06-13": 9.0,
"2021-06-12": 4.0,
"
浏览 28提问于2021-06-18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
有一个带有值的df： name age
mark 2002-12-19
tom 2003-11-30 如何使用dd mm yyyy重新排序日期格式 name age
mark 19-12-2002
tom 30-11-2003 已尝试此How to change the datetime format in pandas 但它是以字符串形式存储的。我需要日期格式
浏览 24提问于2020-07-22得票数 0
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假设我有一个csv文件，其中第一列是预测日期，第二列是发布日期，第三列是预测值：
forecast,issued,temp
2016021700,2016021702,5.3
2016021706,2016021702,6.3
2016021712,2016021702,8.6
2016021718,2016021702,5.1
2016021700,2016021703,5.4
2016021706,2016021703,6.4
在python中，我想自动删除那些具有相同预测日期和较早发布日期的行。输出应按预测日期/时间顺序排列。预期结果是：
forecast,issued,temp
201
浏览 3提问于2017-02-20得票数 0
? 我尝试对列2上的日期使用Pandas.dropna()，以便日期位于索引0处。 df=pd.read_excel(excel_filepath,sheetname='Consolidated Balance Sheets',header=None)
浏览 10提问于2019-10-02得票数 2
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Suppoose df.bun (df是Pandas数据帧)是多索引(日期和名称)，其变量是以字符串编写的类别值，
date name values
20170331 A122630 stock-a
A123320 stock-a
A152500 stock-b
A167860 bond
A196030 stock-a
A196220 stock-a
浏览 0提问于2018-05-04得票数 8
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我的数据显示在上面。D类型是
weekday int64
date datetime64[ns]
time object
customers int64
dtype: object
我想把“客户”一栏之和为过去2小时内到达的客户数量(存储在列日期)。但是，使用Pandas滚动功能，我只能编写
df['customers'] = df['date'].rolling(2).count()
这只计算前两个日期行，完全不考虑日期时间值。我想写信
df['
浏览 2提问于2022-03-09得票数 1
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我有一个pandas Dataframe，它包含日期作为它的第一列，我想对它进行排序。发生的情况是，它按日期排序，但打乱了分钟的顺序，例如，这是原始文本文件。
12/20/20, 16:38 - d
12/20/20, 16:37 - a
12/20/20, 16:37 - b
12/20/20, 16:37 - c
在转换为pandas datetime、制作列、创建dataframe、对该dataframe进行排序后，我再次将其导出到另一个文本文件中，现在如下所示。
12/20/20, 16:37 - c
12/20/20, 16:37 - a
12/20/20, 16:37 - b
12
浏览 1提问于2021-11-27得票数 0
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我有一个数据集，如下所示：
import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'Date':['2016-12-31','2017-03-31','2017-06-30','2017-02-15'],'Business':['FRC','FICC','FRC','FICC']\
,'Amount':[10,100,20,200]})
df
给定这些日期之间的任何日期，
浏览 0提问于2018-01-17得票数 0
我需要计算来自csv文件的一组数据的EMA，其中日期在descending order中。
当我应用pandas.DataFrame.ewm时，我得到了最新值(按日期)等于该值的均衡器。这是因为ewm在DataFrame中从上到下开始观察。
到目前为止，我还没有找到使ewm反转的选项。所以我想，我将不得不逆转我所有的数据集。
也许有人知道如何让ewm从底部开始呢？还是建议始终使用按时间顺序排序的datetimeindex？从最古老的值到底部的最新值？
浏览 3提问于2020-12-18得票数 0
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我有一个pandas dataframe df1，稀疏日期作为索引，有两列。我想生成一个新的数据帧df2，其采样日期(每小时)位于给定的开始日期和结束日期之间，其中包含df1值。 这是df1 df1:
col1 col2
2019-01-01 07:12:00 1 0
2019-01-01 10:25:00 0 1 以下是在2019-01-01上的12:00:00上，一个小时的采样应该是df2开始和00:00:00，以及结束： df2:
col1 col2
2019
浏览 15提问于2019-02-04得票数 1
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我有一个pandas索引，并将DataFrame设置为DateTime列：
data['DateTime'] = pandas.to_datetime (data['DateTime'])
data = data.set_index('DateTime')
我需要它来插入数据。但是，这种索引以后会阻止我执行以下操作
data = data[pandas.to_datetime (data['DateTime']) <= cutoff]
其中cutoff是某个日期时间。我该怎么做呢？
浏览 4提问于2017-04-19得票数 4
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当使用我的python脚本时，该脚本使用pandas-DataReader v10 & pandas v1.3.3 get_data_yahoo()，当它第一次启动时，它将正确地显示最近5天，因为我跟踪了过去5天，然后大约一到两分钟后，它更改为您在下面看到的内容，我使用的是python 3.7.10日期向后移动了2周，过去4天的成交量减少了很多，当前日期总是正确的 -----------------------------------------
def get_data(tickers):
df = pdr.get_data_yahoo(tickers)
浏览 30提问于2021-09-21得票数 0
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我想知道为什么x轴绘制的日期是错误的，它从05/02开始，而它应该从30/01开始，我不确定它在哪里我错了。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
cols = ['Time','Water Usage']
A = pd.read_csv("CSVFile", names=cols, parse_dates=[0])
plt.ylabel = "Time"
plt.xlabel = "Water Usage"
浏览 1提问于2020-06-05得票数 0
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我正在把网站上的following data读成DataFrame。 我使用以下脚本擦除数据： import pandas as pd
fpath = r'https://www.apra.gov.au/annual-fund-level-superannuation-statistics'
xl_data = pd.read_excel(fpath,sheet_name=['Table 3','Table 9'])
returns = xl_data['Table 3']
returns.columns = returns.
浏览 19提问于2019-12-03得票数 0
我正在使用python加载一个csv文件进行处理。
该目录包含许多文件，并不断更新。当我运行脚本时，我希望它只选择目录中最近更新的csv文件进行处理。
我的代码似乎可以做到这一点，但它并不可靠。通常，它接受最后一个csv文件，正如预期的那样，但有时它接受一个较旧的文件，并跳过最近的文件。我认为它可能是排序α-数字，而不是通过创建/更新的时间。
有人能建议修改代码，使其工作更可靠吗？
当前代码：
# Import python modules
import pandas as pd
import os
#Identify last csv file in directory
last_csv
浏览 9提问于2019-11-15得票数 2
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假设我有一个这样的Pandas DataFrame：
item event date
A 1 2020-03-09
B 1 2020-03-09
A 2 2020-05-01
B 2 2020-05-01
C 2 2020-05-01
A 3 2020-06-25
C 3 2020-06-25
B 4 2020-07-18
C 4 2020-07-18
此数据文件
浏览 1提问于2021-01-26得票数 2
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我正在尝试比较两个日期值。我的数据包含一个日期列。 dateCols = ['Document Date']
data = pd.read_excel(os.path.join(delivery_file_path, f), parse_dates=dateCols,
dayfirst=True, sheet_name='Refined',skiprows=1)
data['Document Date'] = pd.to_datetime(data[
浏览 20提问于2019-10-10得票数 0
我在pandas DataFrame中有一个日期列，如下所示：
index date_time
1 2013-01-23
2 2014-01-23
3 2015-8-14
4 2015-10-23
5 2016-10-28
我想将date_time column中的值与特定日期进行比较，例如，date_x = 2015-9-14 ad返回一个早于此日期的日期，它是最接近的日期，即2015-8-14.
我想到了converting the values in date_time column to a list，然后是compare
浏览 31提问于2019-08-08得票数 2
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给定一个Pandas系列和一个datetime切片或日期范围，如何从datetime切片或series中的范围中获取所有日期？
Ex:
#my date time slice/ date_range
st = datetime.datetime(2014, 8, 31, 0, 0)
en = datetime.datetime(2014, 9, 7, 0, 0)
date_slice = slice(st,en)
rng = pd.date_range('08-31-2014', periods=8, fr
浏览 2提问于2014-12-04得票数 0
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我有几个表，大约有17M行，它们都有一个日期列，我希望能够经常用于搜索。我正在考虑或者只是在列上抛出一个索引，看看事情是如何进行的，或者作为一次操作按日期对项进行排序，然后将所有内容插入到一个新表中，这样主键就会随着日期的增加而上升。
由于这两种方法都非常耗时，所以我认为可能值得先在这里请求输入。
我的最终目标是将sql查询加载到pandas中进行一些分析，如果与此相关的话。
浏览 0提问于2016-10-29得票数 10
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我试图在不改变价值的情况下，将每月的时刻表转换成年表。
import pandas as pd
df = pd.read_csv(url_inflation, delimiter='\t')
df.head()
date value
0 2019-09 -0.0016
1 2019-08 -0.0024
2 2019-07 0.0020
3 2019-06 0.0004
4 2019-05 0.0034
然后将日期列转换为日期时间格式，并将其设置为索引：
df['date'] = pd.to_datetime(df.date,
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
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3回答
我有身份证号码和日期的数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['1','01/01/2000'], ['1','01/07/2002'],['1', '04/05/2003'],
['2','01/05/2010'], ['2','08/08/2009'],
['3','12/11/2008&#
浏览 7提问于2022-01-30得票数 0
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我有价值两年的日常数据分裂成每月的文件。我想将所有这些数据合并到一个按日期和时间排序的文件中。我使用的代码合并了所有文件，但没有按顺序排列。
代码我正在使用
import pandas as pd
import glob, os
import csv
inputdirectory = input('Enter the directory: ')
df_list = []
for filename in sorted(glob.glob(os.path.join(inputdirectory,"*.csv*"))):
df_list.append(pd
浏览 1提问于2017-03-23得票数 2
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2回答
我试着获取各种熊猫日期的每日差值。然而，对于时间增量>292年，我得到了负值。例如,
import pandas as pd
dates = pd.Series(pd.date_range('1700-01-01', periods=4500, freq='m'))
days_delta = (dates-dates.min()).astype('timedelta64[D]')
然而，使用DatetimeIndex我可以做到这一点，并且它可以按照我想要的方式工作，
import pandas as pd
import numpy as n
浏览 2提问于2016-03-05得票数 7
我试图在dataframe中重新格式化一个日期列，以便它可以被转换成“yyy”格式，问题是它所输入的格式不是datetime类型的对象，并且有一个尾随Z，通常会有一些其他数据，看起来像"2021-10-27T10:59:00.000Z"，最终的目标是合并两个数据，然后写入一个csv文件，但是如果没有相同的日期列格式，就无法正确地完成。
def getEarnings(symbol):
earnHistory = si.get_earnings_history(symbol)
eHDF =pd.DataFrame.from_dict(earnHistory)
浏览 10提问于2021-08-11得票数 1
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给定文件test.csv中的下列示例数据
27-Mar-12,8.25,8.35,8.17,8.19,9801989
26-Mar-12,8.16,8.25,8.12,8.24,8694416
23-Mar-12,8.05,8.12,7.95,8.09,8149170
如何在不使用pandas？的情况下解析该文件
打开文件
将日期列格式化为datetime日期格式化字符串
按0列、日期列对所有行进行排序
保存回同一个文件，其中包含日期列的标题。
使用pandas，这可以通过一(长)行代码来完成，而不包括导入。
应该注意的是，如果不使用pars
浏览 5提问于2020-09-26得票数 6
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我有一组数据，希望使用Pandas进行分析，但问题是数据集中的数据格式不一致。甚至我也按格式单元格更改了日期，但仍然将一些日期存储为文本。
我在Python中得到的东西是：
浏览 0提问于2021-08-14得票数 2
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我从SQLITE数据库中检索数据(并将其转换为pandas数据帧)，格式如下：
Driver | Date loading | Date unloading | Loading Adress | Unloading Address
Peter | 02.05.2020 | 03.05.2020 | 12342, Berlin | 14221, Utrecht
Peter | 03.05.2020 | 04.05.2020 | 14221, Utrecht | 13222, Amsterdam
Franz | 03.05.2020 | 03.05.2020
浏览 0提问于2020-06-05得票数 5
我有一个不同日期的数据帧，每个日期有一组ID。我想按日期分组，然后按该日期的某个列(数量)选择最小的3行。我正在尝试像下面这样的Pandas函数，但得到了多个错误。
这似乎是一个可行的split-apply-combine方法--你能帮我理解我哪里错了吗？
df.groupby(['OriginalAmount']).apply(nsmallest(2))
df.groupby(['OriginalAmount']).nsmallest(2).groupby(level='OriginalAmount')
下面是示例数据帧，以及当n_smalle
浏览 6提问于2018-07-24得票数 3
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1回答
我有pyspark数据集，我想按照datetime列将其划分为列车和测试数据集，其中，训练数据集的日期时间应该小于日期时间列的中位数，而测试数据集应该有其余的数据集。
我尝试按datetime列对dataset进行排序，并选择上半部分。但是这只解决了火车部件的问题，我不知道如何从PySpark中的初始数据集中“减除”训练数据集。
train = data.orderBy('datetime').limit(data.count() // 2)
# test = ?
如果PySpark与Pandas ()函数有某种相似之处，那就太好了，但它没有。
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
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为什么我在一种情况下会得到KeyError，而在另一种情况下却不会？见下文。
>>> import pandas as pd
>>> s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=list('abcd'))
>>> s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=list('acbd'))
>>> s1.loc['a':'z']
a 10
b 20
c 30
d 40
dty
浏览 0提问于2015-06-01得票数 2
我正在写一个程序来搜索数据库。我的表包含Id、标题、日期、内容。我只需要日期和内容作为输出。输出必须相对于“Id”进行排序。但我不想让Id出现在输出中。我如何实现这一点？我试图在选择Id和内容之前对数据进行排序，不幸的是它没有给我想要的结果。 import os
import pandas as pd
conn = sqlite3.connect('insight.db')
c = conn.cursor()
def search_keyword(term):
c.execute("SELECT * FROM GkData ORDER BY Id DESC
浏览 12提问于2019-03-09得票数 0
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我有一个表示日程表的CSV文件，例如
1, a, b, 10:00, 12:00
这意味着从a到b的航班1每天10:00出发，12:00到达。
我需要将这些数据加载到Pandas数据框中，并方便地对其进行处理，例如查找给定时间之间的行程或按出发时间排序。
在Pandas中只表示日期的小时和分钟部分的推荐方式是什么？
浏览 1提问于2015-01-26得票数 1
我在dataframe中有一列，其中包含不连续的日期。我需要按2天的频率对这些日期进行分组。数据样本(归一化后)：
2015-04-18 00:00:00
2015-04-20 00:00:00
2015-04-20 00:00:00
2015-04-21 00:00:00
2015-04-27 00:00:00
2015-04-30 00:00:00
2015-05-07 00:00:00
2015-05-08 00:00:00
我试着跟踪，但由于日期不连续，我没有得到预期的结果。
df.groupby(pd.Grouper(key =
浏览 1提问于2018-07-07得票数 0
我正在为一些ML构建一个熊猫数据帧。X Dataframe有一个由我的各种数据文件中的所有现有日期组成的日期索引： all_index=set()
for table in data:
for date in table.index.values:
all_index.add(date) 然后，我构建我的数据变量，我想在其中合并我拥有的每个数据： temp2= np.empty((len(all_index),1,))
temp2[:]=np.nan
X=pd.DataFrame(temp2, all_index) 当然，现在我想用数据填充它(数据是1df，稍后将是D
浏览 39提问于2019-01-13得票数 1
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我正在尝试从pandas列中提取任意格式的日期(日期是较长字符串的一部分)。
我已经在pandas之外找到了 answer，但我不确定如何在pandas专栏中使用它。
日期可以采用各种格式，例如：
footballer, born October 1989
footballer, born 1900s
footballer, born 29 December 1987
Brazilian footballer, born 1983
31/02/1901
16 May 2019
是否可以将任何日期格式和部分日期作为具有date类型的pandas列？
浏览 25提问于2019-07-13得票数 4
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过去一周我一直在寻找答案，但只看到了部分答案。作为python的新手，我真的需要一些帮助。我在一个表号和日期中有两个字段。日期格式为日期和时间，因此: 07/09/2018 3:30:30 PMnumber字段只是一个整数，但每行可以有相同的数字。
我已经尝试了几个选项来获取最新日期，我可以使用Pandas获得以下内容：
myarray = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray (fc, ['number', 'date'])
mydf = pd.DataFrame(myarray)
date_index = mydf.groupb
浏览 40提问于2018-07-12得票数 -1
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我阅读了csv文件中的历史市场数据，如下所示
df = pandas.read_csv('http://real-chart.finance.yahoo.com/table.csv?s=AAPl',
index_col=0, parse_dates=True)
df.head()
Open High Low Close Volume Adj Close
Date
浏览 2提问于2016-02-17得票数 2
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我有一个Pandas数据仓库，看起来是这样的：
我想获取每个不同ID的最大日期行，这样我的最终结果如下所示：
我的日期列是数据类型'object‘。我尝试过分组，然后尝试抓取最大值，如下所示：
idx = df.groupby(['ID','Item'])['date'].transform(max) == df_Trans['date']
df_new = df[idx]
然而，我无法得到预期的结果。
浏览 1提问于2018-11-07得票数 12
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