pandas根据相同的日期合并行
pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理和分析。在pandas中，可以使用merge函数根据相同的日期合并行。
合并行是指将两个或多个数据集按照某个共同的列（日期）进行合并，将相同日期的行合并为一行。这样可以方便地对不同数据集中的相同日期的数据进行比较和分析。
在pandas中，可以使用merge函数来实现行的合并。merge函数可以根据指定的列（日期）将两个数据集进行合并，并根据指定的合并方式进行合并操作。常用的合并方式有内连接、左连接、右连接和外连接。
- 内连接（inner join）：只保留两个数据集中日期相同的行，其他行被丢弃。
- 左连接（left join）：保留左边数据集中的所有行，同时将右边数据集中日期相同的行合并到左边数据集中。
- 右连接（right join）：保留右边数据集中的所有行，同时将左边数据集中日期相同的行合并到右边数据集中。
- 外连接（outer join）：保留两个数据集中的所有行，如果某个数据集中没有日期相同的行，则用NaN填充。
以下是一个示例代码，演示了如何使用merge函数根据相同的日期合并行：
import pandas as pd
# 创建两个数据集
data1 = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数值1': [1, 2, 3]}
data2 = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-04'],
'数值2': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 根据日期合并行
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='inner')
print(merged_df)输出结果为：
日期 数值1 数值2
0 2022-01-01 1 4
1 2022-01-03 3 5在这个示例中，我们创建了两个数据集df1和df2，它们分别包含日期和数值列。然后使用merge函数根据日期列进行内连接合并，最后得到合并后的数据集merged_df。
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我们正在将大量数据从google bigquery加载到pandas dataframe (直接作为pandas使用，也作为xgbMatrix使用)。
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# load files to
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[formatter1
浏览 2提问于2012-11-26得票数 2
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浏览 6提问于2014-08-08得票数 0
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浏览 126提问于2019-08-01得票数 5
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我有大量的数据。 它包含10年的日期变量(大约3650天)，每天有超过10,000次观测。 因此，总行数为36,500,000。 我的目标是将多个(大约3650个)子数据帧按日期分组，并将其放入单个列表中。 我使用的方式是for-loop，这需要花费很多时间。 实际上，在我的电脑规格下，完成这项工作需要大约1个小时。 我想找到创建多个子数据帧的最佳(最快)方法，并将其放入列表中。 我的代码和简单示例如下所示。 感谢您的阅读。 import pandas as pd
import pandas as pd
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浏览 21提问于2020-07-17得票数 0
回答已采纳
2回答
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浏览 0提问于2014-01-22得票数 7
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浏览 2提问于2016-03-13得票数 1
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1回答
配置单元从查询中排除值
、、、
我有一些数据，看起来像
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john alabama
mary NULL
salt texas
我想获取不包括空状态的mary的结果。当我尝试的时候
select name, state from my table where (state is not null and name = 'mary')
这只给了我所有与状态相关的mary's。
我在预期结果中寻找的是
name state
mary
浏览 0提问于2018-09-06得票数 1
1回答
我想知道是否有可能将dask对象转换为生成器。具体地说，是否可以使用dask数据帧复制以下pandas-based生成器，将每个分区转换为生成器：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame(range(10), columns=['a'])
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=3)
def gen_pandas(df):
# this is a sample function, its content is not
# important as l
浏览 7提问于2021-07-09得票数 1
1回答
django累计数天
、、、
我有一个模型，它有两个属性:日期和长度以及其他不相关的属性。我需要显示模板中每一天的长度总和列表。
到目前为止，我所使用的解决方案是一天一天地循环，并使用聚合创建一组总和，如：
for day in month:
sums.append(MyModel.objects.filter(date=date).aggregate(Sum('length')))
但是，对我来说，由于数据库查找的数量，它似乎非常无效。难道没有更好的方法吗？比如缓存所有东西，然后在不接触数据库的情况下过滤它？
浏览 2提问于2015-08-08得票数 1
回答已采纳
背景-
我有一个DataFrame，它有两个列(日期和降水)，格式如下-
precipitation_df = pd.DataFrame('2016-09-05', NaN), ('2016-09-06', NaN)等
目标-
我想删除日期范围NaN值为2016-08-24 - 2017-08-24的行，但是首先要分析在此范围内受影响的日期。因此，我决定使用以下代码创建一个新的DataFrame，其中所有的NaN值都在我感兴趣的范围内-
start_date = '2016-08-23'
end_date = '2017-08-23
浏览 3提问于2020-06-20得票数 0
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在将一些代码从Pandas迁移到Dask时，我发现通过使用多列调用DataFrame.assign()来修改Dask数据帧与使用多个DataFrame.__setitem__() (也称为dataframe[x]=y)调用来修改它之间存在巨大的性能差异。
使用导入
import pandas, dask, cProfile
对于定义如下的Dask数据帧：
dd = dask.dataframe.from_pandas(pandas.DataFrame({'a':[1]}), npartitions=1)
cProfile.run('for i in range(100)
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
1回答
下面的代码获取用户名，并从给定的日期刮取他们的twitter历史记录
import pandas as pd
import twint
import pywren
def scrape_user(username):
c = twint.Config()
c.Username = username
c.Lang = 'es'
c.Since = '2021-04-28'
c.Hide_output = True
c.Pandas = True
twint.run.Search(c)
retur
浏览 5提问于2021-06-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个空格分隔的CSV文件，格式如下：
2012-11-01 1 2012-12-01 4 2013-02-01 6
2012-12-01 2 2013-01-01 nan
2012-11-01 3 2012-12-01 5 2013-01-01 5 2013-04-01 7
基本上日期后跟一个值，但是日期是稀疏的。一些值是nan，或者也可能丢失。我希望能够将其读取到Pandas中，并根据相应的日期排列数值。
运行Pandas：
import pandas as pd
pd.read_csv('sparse.csv', sep=" ", parse_dates
浏览 2提问于2012-11-08得票数 1
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我在使用pyspark.pandas计算日期时出错。有没有办法用pyspark.padnas计算日期？
import pyspark.pandas
from datetime import timedelta
df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
'day': [4, 5]})
df = pd.to_datetime(df)
df + timedelta(days=3)
# this yiel
浏览 2提问于2021-12-03得票数 0
1回答
我想用下面的方式写到DB上
df.write.format("jdbc").option("url", jdbc_url).option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")\
.option("dbtable", table).option("user", user).option("password", password)\
.mode('append').save()
我不知道它是如何完全工
浏览 2提问于2020-09-16得票数 1
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1回答
Python状态模型库降级警告
、、、、
我正在用Dickey-Fuller方法做一些统计测试。
我做好进口后：
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
我收到了这个FutureWarning
/env/lib/python3.5/site-packages/statsmodels/compat/pandas.py:56: FutureWarning:不推荐使用pandas.core.datetools模块，并将在以后的版本中删除。请改用pandas.tseries模块。来自pandas.core导入日期工具
问题是，我无法找到adfuller()在pandas.tseri
浏览 1提问于2018-02-05得票数 2
回答已采纳
我在Azure SQL Server数据库中有一个表，该表是从我的Dataframe填充的。我想使用pyspark / pandas基于多条件数据库来更新这个表。我是PySpark / Databricks / Pandas的新手，有人能告诉我如何更新表吗？我已经将数据插入到表中-我可以想到的一种解决方案是将表中的数据加载到数据帧中，然后将新文件合并到相同的数据帧中，然后从表中删除数据并插入此数据帧。如果这是正确的方法，那么在上述场景中，我们如何从数据库表中删除数据？
浏览 2提问于2020-04-20得票数 0
在写入CSV文件时，自动创建文件夹，然后创建具有隐名的csv文件，如何在pyspark中创建具有任何特定名称的CSV，而不是在pandas中创建文件夹。
浏览 7提问于2021-11-09得票数 0
1回答
数据帧形成
、、、
我需要创建一个100 customer_id的数据框，以及他们从2019年6月1日到2019年8月31日每一天的费用。我的客户id已经在列表中，日期也在列表中。如何以所示的格式制作数据框。
CustomerID TrxnDate
1 1-Jun-19
1 2-Jun-19
1 3-Jun-19
1 Upto....
1 31-Aug-19
2 1-Jun-19
2 2-Jun-19
2 3-Jun-19
2 Upto....
2 31-Aug-19
a
浏览 13提问于2019-07-17得票数 1
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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当使用scikit将转换应用到DataFrame时，我收到了一个ColumnTransformer，我不知道为什么是这样。
这是我的密码。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
import warnings
warnings.filterwarnings("always")
def filling_nan(frame):
浏览 2提问于2020-01-03得票数 1
回答已采纳
3回答
我遵循了本文档，其中有两个可选参数，分别称为npartitions和chunksize。
所以我试着写这样的代码：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(...)
df = dd.from_pandas(data=df)
它会引发错误，并显示以下消息：ValueError: Exactly one of npartitions and chunksize must be specified.
我想知道如何解决它，我应该如何计算DataFrame的npartitions或chunksize，就像Das
浏览 4提问于2020-10-22得票数 1
我正在尝试计算两个日期之间的日历周数。我使用了以下代码：
[cal ordinalityOfUnit:NSCalendarUnitWeekOfYear inUnit:NSCalendarUnitEra forDate:thenDate];
[cal ordinalityOfUnit:NSCalendarUnitWeekOfYear inUnit:NSCalendarUnitEra forDate:nowDate];
日期为2017年1月15日，周日，结果为105192周；2017年1月16日，周一，结果为105193周。这将表明它正在使用星期一作为一周的第一天。我已验证cal.firstWee
浏览 10提问于2017-01-17得票数 1
1回答
Pandas中的慢日期时间解析
、、、、
这些关于pandas.read_csv()中日期时间解析的问题都是相关的。
问题1
默认情况下，参数infer_datetime_format为False。把它设置成真的安全吗？换句话说，Pandas能准确地推断日期格式吗？任何对其算法的洞察力都会有所帮助。
问题2
当我运行pd.read_csv("file.csv", parse_dates = ["Start", "End"])时，加载超过45万行的CSV文件花费了10分钟时间
然而，当我添加参数dayfirst = True和infer_datetime_format = True时，只花
浏览 3提问于2017-03-28得票数 1
我有一个m4.4xsize (64 GB内存) EC2框。我在和熊猫一起跑达克。我得到以下内存错误。
在运行了大约24小时之后，我得到了这个结果，这大致相当于任务完成所需的时间，因此我不确定错误是否是由于内存不足、磁盘内存不足而导致的，我执行DF.to_csv()来将大的DF写入磁盘，还是熊猫/numpy的内部内存限制？
raise(remote_exception(res, tb))
dask.async.MemoryError:
Traceback
---------
File "/home/ec2-user/anaconda2/lib/python2.7/site
浏览 2提问于2016-07-18得票数 1
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1回答
我正在开发Linux 17 (我创建的内核的最小大小为4.6MB )，我正在为Linux的调度程序开发新的功能。
问题是我每次都要编译并加载它，这显然是一个相当长的过程，单独构建大约需要3分钟。
是否有任何Linux操作系统具有如此小的基本内核配置，使我能够更快地完成工作？我只需要一个终端和一些基本的操作系统支持。它必须在3.14版本或更高版本上，因为截止日期调度程序是最近添加的。
浏览 2提问于2014-06-20得票数 1
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1回答
我想在一个列上合并两个数据文件，即日期。但是，问题是，在一个dataframe中，date列类型是string，而在另一个数据中，日期类型是datetime.date。
df1中的日期是一个整数，那么我必须使用下面的代码将其更改为YYYY MM
df1['date'] = df1['date'].apply(datetime.fromtimestamp) #change to YYYY-DD-MM HH-MM-SS
df1['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date #change
浏览 5提问于2022-02-25得票数 0
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2回答
我有一个pandas dataframe列，其中每一行都包含一个日期列表。我想创建一个标志，用于标识列表中的任何日期是否与其他日期相隔7天 例如： list = ['2019-10-22','2019-10-24','2019-10-29'] 这应该会导致false，因为最后(元素)日期与至少一个其他日期相差超过7天 这种情况在数据帧的每一行中重复出现 谢谢
浏览 10提问于2020-07-15得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用pandas_ta从特定日期获得锚定的vwap。如何将锚设置到特定日期？
import pandas as pd
import yfinance as yf
import pandas_ta as ta
from datetime import datetime, timedelta, date
import warnings
import plac
data = yf.download("aapl", start="2021-07-01", end="2022-08-01
浏览 27提问于2022-08-14得票数 1
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根据我之前的问题，按照回答用户的建议进行拆分和精确化：Pandas: How to group and aggregate data starting from constant and ending on changing date? 我需要聚合固定日期之间的数据，比如每年的第一天，以及一年中的所有其他日期。聚合是给定时间段内唯一值的计数，同时按日期分组。换句话说，它统计的是自本月初或年初以来的唯一用户。 date value
01-01-2012 a
02-01-2012 b
05-01-2012 c
05-01-2012
浏览 11提问于2021-09-09得票数 2
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我试图从n个元素中找出所有可能的itertools.combinations唯一组合，一次取m。，我使用了相同的，还有n=85。所以当我为m=5找到组合时，产生的组合数约为3 cr，这需要很长时间，因为到目前为止，元素是字符串的列表，或者更准确地说，它们是按字母顺序排列的列，而不是数字索引。目前，我正在与熊猫parallelised，和itertools.combinations合作，想知道寻找组合的过程是否可以是，以便每次在对列进行进一步计算时都能得到相同的结果，或者GPU数据格式(比如cuDF )是否可能优化这一点，尽管它看起来不像它。另外，将列名转换为数字，然后将其转换为numpy数组以
浏览 5提问于2020-04-10得票数 0
1回答
组日期列为n天期间
、、、、
我需要一个函数，将日期列分组为n天期间，相对于一些开始日期和结束日期(1年间隔)。为了给数据框架中的每个日期分配一个季度(~90天)，我使用了下面的代码，这并不是很整洁(我也希望将它重用30天)。
def get_quarter(row, start_date, col_name):
# date = row['TRN_DT']
date = row[col_name]
if date >= start_date and date <= start_date + timedelta(days = 90):
return 0
浏览 7提问于2022-02-24得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个Oracle表T，其中有多个记录，其中有不同的开始日期。我想删除所有，但保留一个日期最大的组合在同一个组合的col1，col2，col3。在本例中，我希望保留日期为31-5-17的日期，并删除另外两个。在一个查询中，在不创建另一个暂存表的情况下实现这一目标的最佳方法是什么？
测试脚本-
create table t
(col1 number(10)
,col2 number(10)
,col3 number(10)
,col4 number(10)
,col5 date
);
insert into t values (15731,467,4087,14427,'09-Ap
浏览 1提问于2017-05-19得票数 1
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我对VBA很陌生，可以请你帮忙。
Sheet2是一长串数据(作业)，B列中的每一行都包含唯一的作业引用号。
我希望用户将这些数字中的一个输入到第1页(G11)中的单元格中，然后宏搜索Sheet2ColumnB以查找数字，遍历同一行的21个单元格，然后在该单元格中输入今天的日期和时间。(然后它回到Sheet1，并说“”，但我认为我能做到这一点)
我试图修改我找到的其他代码，但是在第4行中出现错误，我不知道它是否有效。
Sub CloseJob()
Dim cell As Range
Dim temp As Range
For Each cell In Sheets("Sheet1"
浏览 0提问于2018-09-11得票数 1
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1回答
在我的机器上安装json泡菜( pip安装jsonpickle==1.4.1 -不编译)之后，我注意到ext子文件夹中的pandas.py文件的编译并不总是可重复的。
在ext子文件夹中，我执行了以下bash代码来将所有.py文件编译成.pyc文件：
python -m compileall -d somereldir --invalidation-mode checked-hash
这在pandas.cpython-37.pyc子目录中创建了一个__pycache__文件。在__pycache__子目录中，我执行了：xxd pandas.cpython-37.pyc > hex1.he
浏览 5提问于2020-08-05得票数 3
回答已采纳
1回答
我希望能够在Firebase中添加两个具有相同名称的不同文档。现在，如果我尝试这样做，第一个文档就会被覆盖。这些文档具有不同的值。这是我目前添加的内容： let batch = db.batch()
// update listCounter
let userRef = Firestore.firestore().collection("users").document(userID)
batch.updateData(["wishCounter": counter + 1], forDocument: userRef)
// save wishlist
浏览 16提问于2020-07-28得票数 0
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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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1回答
我的熊猫df： import pandas as pd
import io
data = """date value
"2015-09-01" 71.925000
"2015-09-06" 71.625000
"2015-09-11" 71.333333
"2015-09-12" 64.571429
"2015-09-21" 72.285714
"""
df = pd.read_table(io.Strin
浏览 21提问于2021-01-13得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将SPSS时间戳转换为人类可读的时间戳，例如
data['Completion_date'] = pd.to_datetime(
data['Completion_date']/86400, unit='D',
origin=pd.Timestamp("1582-10-14"))
但得到
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "pa
浏览 1提问于2018-07-24得票数 0
回答已采纳
2回答
为什么Pandas没有被并行化？
、、、、
我有来自许多IoT传感器的数据。对于每个特定的传感器，数据中只有大约100行:数据是不倾斜的。我正在为每个传感器训练一个单独的机器学习模型。
我正在成功地使用pandas udf来并行地训练和记录不同模型的mlflow度量，就像所教的那样。
使用带有单个节点集群(Standard_DS3_v2 -14 of内存-4核)的Azure上的Databricks，我能够在23 with 中完成所有的培训。
因为据推测，pandas udf为每个组并行计算，所以我认为我可以更快地完成训练，方法是使用一个具有更多核心的节点集群，或者使用一个具有更多工作人员的集群。所以我试着用以下方式运行同一个笔记本：
浏览 2提问于2021-05-01得票数 8
12回答
我使用pandas.to_datetime来解析数据中的日期。默认情况下，Pandas使用datetime64[ns]表示日期，即使日期都是每天。我想知道是否有一种优雅/聪明的方法将日期转换为datetime.date或datetime64[D]，这样，当我将数据写入CSV时，日期不会附加00:00:00。我知道我可以逐个元素地手动转换类型：
[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]
但这真的很慢，因为我有很多行，这有点违背了使用pandas.to_datetime的目的。有没有办法一次转换整个列的dtype？或者，pandas.to_datet
浏览 0提问于2013-04-24得票数 314
1回答
我正在尝试将数据写入excel，但我特别需要列(在excel中)是类别“日期”。
因此，我想要实现的是：
x = pandas.DataFrame(data=['04/01/2020'], columns=['Date'])
x.to_excel("<path>/ExcelFile.xlsx")
这给了我以下几点：
在加载Excel文件时，我希望默认情况下将"General“类别标记为日期。
我不能手动这样做，因为有数百个文件需要同样的处理。
我尝试了以下几点：
x['Date'] = pandas.to
浏览 3提问于2021-03-12得票数 0
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我想在现有的Pandas df中创建一个列，它将是一个设置的日期值的增量(例如，基于分钟)，所以另一个试图这样做的单词：
df_test['date_min'] = datetime.datetime(2019, 3, 1) + pd.to_timedelta(1,unit='min')
我尝试了这种方法，也使用了for循环，但我没有收到增量，只收到了稳定的值。如何在Pandas中完成此任务？
谢谢!
浏览 30提问于2019-07-25得票数 0
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我正在寻找一个规则匹配算法，该算法将允许我验证用户输入的特定日期是否落在由iCal循环事件规则确定的日期上。
例如：
用户输入Nov 1, 2014 (假设我可以解析日期)
这个事件有一个FREQ=MONTHLY;BYMONTHDAY=1的重复规则(基本上意味着这个事件发生在每个月的第一天)。
很明显，2014年11月1日是这一重大事件中的一个日期。我怎样才能用程序解决这个问题呢？在给定开始日期的情况下，如何获得由递归规则确定的日期列表？
有这样做的例子或库吗？
我主要是在寻找JS和PHP库/片段，但是任何类型的伪代码都应该可以。
Clarification：iCalendar
浏览 13提问于2012-05-17得票数 1
我是python的新手，我想了解如何使用多线程执行这个操作，因为数据太大了，这个操作花费了很多时间。 我在spark dataframe df_my中有大约2500+列 d=[]
for x in df_my.columns:
null_cnt= df_my.filter(df_my[x].isNotNull()).count()
zero_cnt= df_my.filter(df_my[x]==0).count()
fill_percent= str(((null_cnt)/total)*100)
zero_percent= str(((zero_cn
浏览 14提问于2020-10-07得票数 1
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