从pandas系列中删除datetime索引范围
在pandas中，要从一个DataFrame或Series中删除特定的datetime索引范围，可以使用drop方法结合布尔索引来实现。
首先，我们需要创建一个示例DataFrame或Series，然后使用drop方法删除指定的datetime索引范围。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
'value': range(10)})
# 将'date'列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)
# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)
# 定义要删除的datetime索引范围
start_date = '2022-01-03'
end_date = '2022-01-07'
# 使用布尔索引删除指定的datetime索引范围
df = df[~((df.index >= start_date) & (df.index <= end_date))]
# 打印删除指定范围后的DataFrame
print("删除指定范围后的DataFrame:")
print(df)输出结果如下：
原始DataFrame:
value
date
2022-01-01 0
2022-01-02 1
2022-01-03 2
2022-01-04 3
2022-01-05 4
2022-01-06 5
2022-01-07 6
2022-01-08 7
2022-01-09 8
2022-01-10 9
删除指定范围后的DataFrame:
value
date
2022-01-01 0
2022-01-02 1
2022-01-08 7
2022-01-09 8
2022-01-10 9在这个示例中，我们创建了一个包含日期和值的DataFrame，并将日期列设置为索引。然后，我们定义了要删除的datetime索引范围（从2022-01-03到2022-01-07）。使用布尔索引，我们选择了不在指定范围内的行，并将其赋值给原始DataFrame，从而删除了指定的datetime索引范围。
请注意，这只是一个示例，实际应用中的DataFrame可能具有不同的结构和索引方式。根据实际情况，您可能需要调整代码以适应您的数据。
相关·内容
我正在尝试对从quandl下载的数据进行重采样，但是即使它看起来是datetime64[ns]类型的，也会抛出一个TypeError。 我尝试运行pd.to_datetime(df['Date'])以确保它是datetime类型，但没有成功。 df = pd.read_pickle('data1')
print(df.Close.head())
df = df.reset_index()
df = df[['Date', 'Close']]
print(df.Date.head())
df = df.resample('
浏览 15提问于2019-05-25得票数 0
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如何创建用于原始数据系列的datetime索引"foo"。(示例是每15秒“foo”和每30秒“foo2”)。如果原始序列可以插入到“基本”数据帧中，我想使用“foo”来重新转换数据帧。
如果需要组合df " foo“和df "foo2”的序列，内存命中率会是什么，最好用原始数据序列填充foo索引。
编辑:在import pandas之后，datetime.timedelta停止工作
浏览 0提问于2012-04-05得票数 2
我有以下密码-
from datetime import datetime
import pandas as pd
data_dict = {"DATE_1" : [datetime.strptime("01/01/8888", "%m/%d/%Y").date()]*5,
"DATE_2" : [datetime.strptime("01/01/1000", "%m/%d/%Y").date()]*5}
df2 = pd.DataFrame(data_dict)
df2[
浏览 0提问于2021-07-14得票数 1
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2回答
我正在尝试将Pandas时间序列和多个垂直段(标记)组合在同一个地块中。该系列的频率为“dates”(季度)，在本例中是从日期推断的，但在实际问题中是数据集的一部分。这些标记通常与系列不一致，可能出现在任何地方，不一定出现在季度末。
我的问题是，如果我首先绘制一系列，然后标记，标记的位置被舍入到下一个季度末(上图)。如果我先绘制标记，然后是系列，则标记位于正确的位置，但x标记标签不合适(较低的标记)。
Q：我如何在时间序列图的正确位置绘制标记？
import datetime
import pandas as pd
from pandas import Timestamp
import mat
浏览 0提问于2018-05-07得票数 2
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问题：
我想检查pandas.Timestamps列表中的哪些条目在pandas.Timestamp系列的数据中。问题是，当我使用in运算符来检查列表中的值是否在序列中时，会返回一个空列表，即使该系列中有一个特定的值。
代码：
一张时间戳清单：
dates_range = pd.date_range(start="2019-01-01", end="2019-01-31")
type(dates_range[0]) # pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp
包含时间戳的系列：
type(_201
浏览 1提问于2020-09-30得票数 1
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我在将datetime传递到Pandas.Series.asof时遇到了问题
def valueAsOf(self, date):
if type(date) is str:
return time.strptime(date, '%Y%m%d')
return self.__series.index.asof(date)
然后发生以下错误
Traceback (most recent call last):
File "/Users/x/test.py", line 106, in <module>
pr
浏览 3提问于2015-10-03得票数 1
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我正在尝试使用3个pandas列创建一个pandas datetime系列。当我调用to_datetime()方法时，它抛出一个错误，即使我以正确的年、月、日格式输入int64数据类型的一系列输入。
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
错误堆栈的最后一行是最奇怪的，因为它似乎显示我的值是%Y%m%d格式，但它不接受它们。
---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 1提问于2018-03-17得票数 1
我有一个包含键-值对的pandas Series，其中键是我的pandas DataFrame中列的名称，值是DataFrame中该列的索引。
例如：
系列：
然后在我的DataFrame中：
因此，从我的DataFrame中，我希望从'A‘的DataFrame中提取索引12处的值，即435.81。我想将所有这些值放入另一个序列中，所以类似于{ 'A'：435.81，'AAP'：468.97，...}
我的声誉很低，所以我不能将我的图片作为图片发布，而不是链接(有人能帮我解决这个问题吗？谢谢！)
浏览 30提问于2017-08-15得票数 0
1回答
我用这个代码创建了一个数据框架:它的目标是找到每周低点，并得到每周低点发生的日期。为此，请执行以下操作：
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import pandas_datareader
import datetime
df = web.DataReader('GOOG', 'yahoo', start, end)
df2 = web.DataReader('GOOG', 'yahoo', start, end)
start = date
浏览 1提问于2021-08-09得票数 0
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3回答
下面是我创建pandas系列，然后将其转换为dataframe并使用该系列名称作为列名的失败尝试： import pandas as pd
import datetime as dt
from pandas import DataFrame
start = dt.datetime(2019, 1, 1).replace(microsecond=0)
stop = dt.datetime(2019, 12, 31).replace(microsecond=0)
all_dates = pd.date_range(start=start, end=stop)
df = pd.Series
浏览 12提问于2020-10-11得票数 1
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1回答
我需要将日期时间保存到Excel文件中，这样，在再次读取Excel文件之后，我可以将它们与其他日期时间进行比较。下面是一个很小的例子：
import pandas as pd, datetime
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
'B': [datetime.datetime(2000,1,1,1,2,3),
datetime.datetime(2010,1,1,1,2,3)]})
df.to_excel('test.xlsx'
浏览 2提问于2021-03-08得票数 0
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1回答
我从0.13.1迁移到pandas版本0.17，在切片方面遇到了一些新的错误。
>>> df
date int data
0 2014-01-01 0 0
1 2014-01-02 1 -1
2 2014-01-03 2 -2
3 2014-01-04 3 -3
4 2014-01-05 4 -4
5 2014-01-06 5 -5
>>> df.set_index("date").ix[datetime.date(2013,12,30
浏览 0提问于2015-11-19得票数 5
2回答
我有来自三个市场的每日回报(GLD，间谍和USO)。我的目标是在130天的滚动基础上，从相关矩阵中计算出平均成对相关性。
我的出发点是：
import numpy as np
import pandas as pd
import os as os
import pandas.io.data as web
import datetime as datetime
from pandas.io.data import DataReader
stocks = ['spy', 'gld', 'uso']
start = datetime.datetime
浏览 2提问于2016-05-25得票数 6
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我从一些随机的日期创建了一个系列
import pandas as pd
from datetime import datetime
pd.Series([datetime(2012, 8, 1), datetime(2013, 4, 1), datetime(2013, 8, 1)])
Out[49]:
0 2012-08-01
1 2013-04-01
2 2013-08-01
dtype: datetime64[ns]
但是，如果我使用datetime.max创建一个序列，那么该序列的数据类型突然变成了一个对象
pd.Series([datetime(2012, 8, 1
浏览 12提问于2017-08-27得票数 2
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在Python中，Pandas：
g = pd.Series(dict(a = 5, b =datetime(2018, 1,1)))
g['datetime'] = pd.Timestamp('2018-01-02')
g返回：
a 5
b 2018-01-01 00:00:00
datetime 1514851200000000000
dtype: object
谁知道为什么这里的时间戳转换为int值，以及如何避免这个问题并正确地将时间戳附加到Series？
浏览 1提问于2018-05-20得票数 8
2回答
创建稀疏时差序列
、、
我有一个数据帧，其中一列是datetime64[ns]，另一列是值列。例如：
df=
Date Value
0 2015-03-25 12:50:37.000000 9.4
1 2015-03-25 12:52:20.000000 5
2 2015-03-25 12:52:30.000000 8
我想填充另一个pandas系列，它包含规则间隔的索引，如
myseries=pd.Series(index=pd.date_ran
浏览 12提问于2018-01-09得票数 0
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我不明白为什么我的datetime在我的datetime系列中找不到：
X.key_datetime
Timestamp('2018-12-23 22:34:00')
df['Y'][0]
Timestamp('2018-12-23 22:34:00')
类型：
type(X.key_datetime)
class 'datetime.datetime'
type(df['Y'])
class 'pandas.core.series.Series'
type(df['Y'][0
浏览 25提问于2019-11-15得票数 1
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我和python3.5.2，熊猫0.18.1和sqlite3一起工作。
在我的数据库中，自1970年以来，我有一个带有INT的列INT。理想情况下，我希望从sqlite读取我的数据，然后创建一个time列，该列对应于只用于某些处理的datetime或pandas.tslib.Timestamp列的unix_time转换，然后在保存数据前删除。
问题是，当使用以下方法解析 unix_time列时：
df = pd.read_from_sql_query("SELECT * FROM test", con, parse_dates=['unix_time'])
我获
浏览 0提问于2016-11-14得票数 3
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4回答
我不能按列名提取数据？
、、、
我刚开始在熊猫图书馆工作。尽管我做了研究，但我还是没搞清楚。我想要为名为q的列提取数据，但是它会给出一个错误。我怎么能这么做？
import pandas as pd
data = pd.read_excel('test1.xlsx')
df = pd.DataFrame(data)
print(df.loc[df['q']])
错误：
Traceback (most recent call last):
File "c:/Users/sabca/visual studio code projects/
浏览 1提问于2020-10-09得票数 2
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我试图在python上用get_data_yahoo绘制一个从pandas_datareader.data中的pandas_datareader.data属性中获取的数据，不管我尝试了什么，我都在为prices.plot中的X-坐标获取一个KeyError。请帮帮我！
我试过了:-
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
import pandas_datareader.data as pdweb
import datetime
prices=pdweb.get_data_yahoo([&#
浏览 3提问于2020-03-24得票数 1
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2回答
我在做这个非常简单的例子时遇到了困难：
from numpy import datetime64
from pandas import Series
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
x = Series ([datetime64("2016-01-01"),datetime64("2016-02-01")]).astype(datetime)
y = Series ([0.1 , 0.2])
ax = plt.subplot(111)
ax.bar(x, y, width=10)
ax.xaxi
浏览 0提问于2016-11-17得票数 4
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当添加两个索引不相同的时间序列时，将创建和分配两个时间序列不常见的索引值( NaN )。
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
ts1 = pd.Series([1, 2], index=[datetime(2011,1,2), datetime(2011,1,3)])
ts2 = pd.Series([3, 4], index=[datetime(2011,1,3), datetime(2011,1,4)])
ts1.add(ts2)
2011-01-02 NaN
2011-
浏览 1提问于2018-05-14得票数 0
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要从通用对象创建pandas.Series，可以使用以下内容：
import datetime
class Test(object):
def __init__(self):
self.creation = datetime.datetime.now()
a = Test()
c = pandas.Series(a.__dict__)
这会产生一个系列，描述为
creation 2017-12-17 09:51:48.157503
dtype: datetime64[ns]
如果对象包含使用@property创建的“属性”，这将失败，如下所示
class Tes
浏览 0提问于2017-12-17得票数 1
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1回答
我有一个具有各种属性的dataframe，包括一个datetime列。我想提取其中一个属性列，作为由datetime列索引的时间序列。这看起来非常简单，而且我可以用随机值构建时间序列，正如所有pandas文档所示。但是，当我从数据帧执行此操作时，我的属性值都会转换为NaN。
这里有一个类似的例子。
df = pd.DataFrame({'a': [0,1], 'date':[pd.to_datetime('2017-04-01'),
pd.to_datetime(
浏览 0提问于2017-05-01得票数 7
回答已采纳
由于某些原因，我无法检查日期是否在熊猫系列中。
import pandas as pd
import numpy as np
ts = pd.Series(['2011-01-01','02-02-2011'], dtype='datetime64[ns]')
d = np.datetime64(pd.Timestamp('02-02-2011'))
现在..。
In [5]: d == ts[1]
Out[5]: True
In [6]: d in ts
Out[6]: False
有人能解释一下为什么d in ts不起作用吗
浏览 3提问于2016-01-01得票数 2
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该单位传递给熊猫的datetime64数据类型做什么？
请考虑以下代码：
import pandas as pd
v1 = pd.DataFrame({'Date':['2020-01-01']*1000}).astype({'Date':'datetime64'})
v2 = pd.DataFrame({'Date':['2020-01-01']*1000}).astype({'Date':'datetime64[ns]'})
v3 = pd.DataFrame(
浏览 25提问于2022-11-30得票数 -2
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我有一个包含两列的DataFrame，一列是字符串格式的一系列时间日期，另一列是一些值。我想把这个数据框画成条形图
下面是我的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
df = pandas.DataFrame({'a':['090000','093000','100000','103000'],'b':[2,3,4,5]})
df['a']=pandas.to_datetime(df['a'],format
浏览 2提问于2016-03-27得票数 1
我已经将问题缩小到以下代码：
import pandas as pd
d = {'b' : 1, 'a' : 0, 'c' : 2}
c = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
p = pd.Series(d)
pc = pd.DataFrame(c)
print(p[-1]) # This line works
print(pc['two'][-1]) # This line does not work.
追溯(最近一次调用)：文件"jdoodle.py"
浏览 0提问于2019-01-21得票数 2
5回答
我对python很陌生，最近我已经学会了使用Pandas在python中创建一个系列。我可以定义一个系列例如：x = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])，但是如何定义一个范围的系列，比如1到100，而不是键入从1到100之间的所有元素？
浏览 5提问于2016-04-16得票数 31
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我正在使用下载五种货币的外汇汇率，请参阅下面的代码。
如何获得季度结束时(年，半年)的数值？
import pandas as pd
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
import pandas_datareader.data as pdr
from datetime import datetime
start = datetime(2012, 1, 1)
end = datetime(2018, 6, 30)
# NOK DKK Swe
浏览 1提问于2018-09-28得票数 0
回答已采纳
我有一个python模块，它直接将数据加载到numpy.ndarray的一个片段中，以便在pandas.Dataframe中使用。然而，我注意到了'NA‘价值观的一个问题。我的文件格式表示NA值a s -9223372036854775808 (boost::integer_traits::const_min)。我的非NA值正按预期(带有正确值)加载到pandas.Dataframe中。我相信正在发生的事情是，我的模块加载到一个numpy.datetime64 ndarray中，然后将其转换为一个pandas.tslib.Timestamp列表。此转换似乎不保留“const_min”整
浏览 4提问于2013-02-04得票数 3
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2回答
我有一个postgres表，它的内容如下
date | metric | device | mse
------------+-------------+---------------+---------------------
2018-04-02 | cpu | 10.17.100.1 | 10.8353316326531
2018-04-03 | cpu | 10.17.100.1 | 1.84977070342026
2018-04-04 | cpu
浏览 0提问于2018-05-09得票数 0
我需要从s3读取拼图文件，并过滤其中的一些列，然后将其上传回s3。所以我有这样一段代码，它从parquet dataset中的s3 bucket中获取数据，然后将其读取到table中，我一直在尝试将该表转换为pandas数据帧，以便对其运行查询。 import boto3
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
fs = s3fs.S3FileSystem()
def src_data_parquet(bucket uri) -> None:
dataset = pq.ParquetD
浏览 8提问于2021-06-16得票数 0
3回答
从熊猫系列中减掉最小值
、、、
我有一个pandas.Series：
Name: vector, dtype: float64
1 74.67
2 87.78
3 97.00
我想从系列赛中删除最小的值。我设法做到了：
vector = vector[vector != vector.min()]
但是，如果我的系列得到了一些相同的最小值，比如：
Name: vector, dtype: float64
1 74.67
2 87.78
3 74.67
我只想删除一个值，而留下另一个值，然后得到系列：
Name: vector, dtype: float64
2 87.7
浏览 7提问于2020-06-04得票数 2
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我试着用Python生成一系列半年一次的日期。Pandas提供了一个函数来帮助解决这个问题，但是我希望我的日期范围从结束日期开始并向后迭代。
例如，给出了输入：
start = datetime.datetime(2016 ,2, 8)
end = datetime.datetime(2018 , 6, 1)
pd.date_range(start, end, freq='6m')
结果是：
DatetimeIndex(['2016-02-29', '2016-08-31', '2017-02-28', '2017-08-
浏览 0提问于2016-02-16得票数 7
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正如标题所说，我正在尝试将我的DataFrame标签转换为datetime类型。在下面尝试的解决方案中，我将标签从DataFrame拉到dates_index，并尝试使用函数DatetimeIndex.to_datetime将它们转换为datetime，但是，我的编译器说DatetimeIndex没有to_datetime属性。 dates_index = df.index[0::]
dates = DatetimeIndex.to_datetime(dates_index) 我也尝试过使用pandas.to_datetime函数。 dates = pandas.to_datetime(da
浏览 57提问于2020-06-13得票数 1
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1回答
我试图找出MSFT和GOOG的所有期权合约，它们的日销量超过10,000份，并打印出符号的名称。我得到了一个错误：“一个系列的真值是ambiguous.Use a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()”。错误在第13行，任何帮助都是非常感谢的。
from pandas_datareader.data import Options
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime
tickers = ['GOOG','MSFT']
for
浏览 2提问于2016-03-23得票数 1
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1回答
我正在尝试重采样一个非常简单的数据格式，但只有以下例外情况才会失败：
TypeError:只对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但有一个“索引”实例
我读了熊猫API文档，看了几十个例子，我不知道自己做错了什么。
# %%
import pandas as pd
print(f"pandas version: {pd.__version__}\n\n")
data = pd.DataFrame({"created": ['2019-03-07T11:01:07.361+0000',
浏览 3提问于2019-09-20得票数 1
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我正试图从熊猫创建的时间序列图中获得作为对象的地块的x极限。使用ax.get_xlim()将轴限制作为numpy.float64返回，我不知道如何将数字转换为可用的日期时间。
import pandas
from matplotlib import dates
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from numpy.random import randn
ts = pandas.Series(randn(10000), index=pandas.date_range('1/1/2000'
浏览 0提问于2012-11-16得票数 7
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我有一个Pandas DataFrame，它的索引是一系列连续的日期。我正在尝试迭代日期，但我被抛出一个KeyError，其中我知道给定的密钥存在并且格式正确(Pandas时间戳)。
import pandas as pd
import datetime
## Importing the data from the Sep 2016-August 2018
## Step count & Date features only
features = ['Date','Step count']
data = pd.read_csv('fit_da
浏览 2提问于2018-10-25得票数 2
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3回答
我有一个系列，叫做“分数”，有一个日期时间索引。
我希望用quarter和year来划分它。
伪码：series.loc['q2 of 2013']
迄今的尝试：
s.dt.quarter
AttributeError:只能对类日期值使用.dt访问器
s.index.dt.quarter
AttributeError：'DatetimeIndex‘对象没有属性'dt’
这很有效(灵感来自)，但我不敢相信在Pandas中这样做是正确的：
d = pd.DataFrame(s)
d['date'] = pd.to_datetime(
浏览 6提问于2016-07-25得票数 5
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假设有两个Pandas Series (或DataFrames)，它们都包含不同的datetime值。例如，一个包含消息的系列/框架和另一个包含特定事件的系列/框架。现在，我想过滤掉所有在事件发生后立即发布的消息(意思是:事件发生后的n_-分钟内)。我怎么能用潘达斯做这件事？
(除了使用两个包装的for_-循环之外，我还希望有更多熊猫式的，也许更有效率的东西。例如使用groupby或类似的。)
一些样本数据可以是：
import pandas as pd
messages = pd.DataFrame([
[pd.to_datetime("2000-01-01 09:00:00
浏览 0提问于2019-06-26得票数 0
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我使用pandas.io.data从肯·弗伦奇的数据库中获得了法马-法语因子，但是我不知道如何将整型的年-月日期索引(例如，200105)转换为datetime索引，以便能够利用更多的pandas特性。
下面的代码会运行，但是我在最后一个未注释的行中的索引尝试删除了DataFrame ff中的所有数据。我还尝试了.reindex()，但这不会将索引更改为range。什么是pandas方式？谢谢!
import pandas as pd
from pandas.io.data import DataReader
import datetime as dt
ff = pd.DataFrame(D
浏览 0提问于2012-10-17得票数 1
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下面的数据可以使用matplotlib绘制，但不能在转换成Pandas系列之后。怎么用熊猫来画图呢？
没有熊猫的
scores = [Decimal('3.7989'),
Decimal('4.7989'),
Decimal('5.7989'),
Decimal('6.7989'),
Decimal('7.7989')]
timestamps = [datetime.datetime(2013, 11, 12, 21, 21, 52),
datetime.datetime(2013, 11, 12,
浏览 1提问于2013-11-13得票数 2
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1回答
迭代熊猫系列只执行一次
、、、
我在“索引”中有超过8000项，但是for循环只为第一项执行任务。
from datetime import datetime
from pandas import Series
from pandas import DataFrame
series = Series.from_csv('something.csv', header=1)
index = DataFrame(series.index)
for item in index:
dt = datetime.strptime(item, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
浏览 3提问于2017-06-20得票数 1
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2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
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我的日期时间专栏有一个奇怪的问题。假设start_date列中有一个日期：
>>> df2.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 641 entries, 9 to 1394
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 number 641 n
浏览 0提问于2020-10-14得票数 1
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我一直在windows机器上使用Python2.7.13编写我的代码。但是，我现在正尝试使用Python 2.7.12-goolf-2015a.在Unix集群上运行我的代码。当我用2.7.12在集群上运行我的代码时，我在熊猫函数to_datetime中遇到一个错误，这个错误不会使用2.7.13发生。
当我试图将dataframe中的日期条目转换为datetime时，会发生此错误。
df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
浏览 2提问于2017-09-15得票数 0
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Pandas优化
、、
我写了一个函数来处理pandas的数据。使用我的函数的%prun的分析日志张贴在底部(只有几行)。我想优化我的代码，因为我需要调用这个我写了超过4000次的函数。运行此函数一次需要37.7s。
似乎最耗时的部分是numpy.ndarray的nonzero。因为我几乎所有的操作都是基于pandas的，所以我想知道pandas中的哪个函数严重依赖于这种方法？
我的操作主要包括使用df.ix[]的基于datetimeindex的数据帧切片和使用pandas.merge()的数据帧合并。
我知道不发布实际的脚本很难判断，但是脚本太长了，没有意义，而且大多数操作都是临时的，所以我不能把它重写成小脚本在这
浏览 2提问于2014-06-24得票数 0
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在本例中，我试图使用从balance字段提取的balance和year两列对dataframe进行排序。我试图将余额作为字符串连接到一个新字段中，而将年份作为字符串连接到一个新字段中，但是得到了一个错误：
pdf = pd.DataFrame({
'id': [1, 1, 1, 2, 2],
'balance': [350, 340, 130, 280, 260],
'date' : [datetime(2021,3,1), datetime(2021,2,7), datetime(2021,7,1),
浏览 2提问于2021-06-24得票数 0
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