使用PeriodIndex转换日期
是指将日期数据转换为PeriodIndex对象，以便更方便地进行时间序列分析和操作。PeriodIndex是pandas库中的一个数据结构，用于表示一系列固定频率的时间段。
在转换日期时，可以指定不同的频率，如年、季度、月、周等。转换后的PeriodIndex对象可以用于索引、切片、聚合等操作，方便进行时间序列的分析和计算。
优势：
- 时间序列分析：使用PeriodIndex可以方便地进行时间序列的分析，如计算时间段内的均值、求和、最大值、最小值等统计指标。
- 时间序列切片：通过PeriodIndex可以轻松地对时间序列进行切片操作，提取特定时间段的数据。
- 时间序列聚合：使用PeriodIndex可以方便地对时间序列进行聚合操作，如按年、季度、月等进行分组计算。
- 时间序列可视化：通过PeriodIndex可以更方便地进行时间序列的可视化，如绘制折线图、柱状图等。
应用场景：
- 股票市场分析：使用PeriodIndex可以方便地对股票市场的时间序列数据进行分析，如计算股票的收益率、波动率等指标。
- 经济数据分析：使用PeriodIndex可以方便地对经济数据进行时间序列分析，如GDP、通货膨胀率等指标的计算和比较。
- 天气数据分析：使用PeriodIndex可以方便地对天气数据进行时间序列分析，如计算某地区的平均气温、降水量等指标。
- 网络流量分析：使用PeriodIndex可以方便地对网络流量数据进行时间序列分析，如计算某个时间段内的平均流量、峰值流量等指标。
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相关·内容
我有一个日期列表，格式如下：
>>> dates = ["01/01/2000", "02/01/2000", "25/01/2000", "01/01/3005"]
我想从这些日期创建一个pandas.PeriodIndex。但是请注意，这些日期是英国格式，而不是美国格式，因此"02/01/2000“是1月2日，而不是2月1日。pandas.PeriodIndex的默认行为不起作用：
>>> pandas.PeriodIndex(dates, freq="D")
Per
浏览 2提问于2017-04-12得票数 0
我有转换日期的问题，因为输出不是给我'2022Q4‘，而是一个整数211。尝试了几种不同的方法，然后就卡住了！尝试使用索引，格式化索引，然后我知道两种方法，但无法得到结果。
代码：
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df['Date'] = df.index.date
df['Period1'] = pd.PeriodIndex(df.index, freq='Q')
df['Period2']
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
我想知道除了DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex之外，有没有关于如何对DateTime索引进行重采样的想法？ from datetime import timedelta
from khayyam import JalaliDate, JalaliDatetime
import pandas as pd
start_date_jalali = JalaliDate(1399, 5, 1)
end_date_jalali = JalaliDate(1400, 5, 31)
date = [start_date_jalali + timedelta(
浏览 17提问于2021-08-13得票数 0
我正在将一些包含年度报告信息的股票数据导入到pandas DataFrame中。但是年度报告的结束日期是一个奇怪的月份(1月底)，而不是年底。
years = ['2017-01-31', '2016-01-31', '2015-01-31']
df = pd.DataFrame(data = years, columns = ['years'])
df
Out[357]:
years
0 2017-01-31
1 2016-01-31
2 2015-01-31
当我尝试添加一个显示报告数据有效时间段的P
浏览 9提问于2018-03-05得票数 0
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2回答
两年内季度之差
、、
我有个约会栏。我想得到每个日期的财政季度与最大财政季度年的差额。我就是这样做的：
date = pd.Series(['2019-01-01', '2019-03-01', '2019-07-01', '2020-03-01'])
date = pd.to_datetime(date)
year_quarter = pd.PeriodIndex(date, freq='Q-JAN')
max_year_quarter = year_quarter.max()
print(year_quarter)
print(ma
浏览 8提问于2021-12-07得票数 0
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为了将一个DataFrame聚合到一个数据透视表中，我想创建一个PeriodIndex。在正常情况下，我会调用index = pd.DatetimeIndex(column).to_period('M'))。但是，在我的例子中，开始/结束日期时间([{'start': '2020-01-01', 'end': '2020-02-01'}, {'start': '2020-02-01', 'end': '2020-03-01'}, ... ])列表已经给
浏览 0提问于2021-03-02得票数 0
我正在处理一些财务数据，这些数据被组织为一个df，其中包含一个包含报价器和日期的MultiIndex以及一个包含回报的列。我想知道是否应该将索引转换为PeriodIndex而不是DateTimeIndex，因为返回实际上是在一段时间内而不是瞬间。除了哲学上的争论之外，与DateTimeIndex相比，PeriodIndex还提供了哪些在此特定用例中可能有用的实用功能
浏览 0提问于2018-06-01得票数 12
2回答
我下面的日期表示为'202112'‘
我想把它转换成年刊，并汇报下一季度的情况。因此，从上面的字符串中，我想获得2022Q1
我在下面试了但没有成功
import pandas as pd
pd.PeriodIndex(pd.to_datetime('202112') ,freq='Q')
你能帮忙如何获得预期的季度数吗？任何指针都会有帮助。
浏览 12提问于2022-07-22得票数 0
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我希望将包含字符串值(如DataFrame )的2020Q2列转换为句点类型。我尝试了以下解决方案：，但得到了以下错误：TypeError: Incorrect dtype。
import pandas as pd
x=pd.DataFrame({'col':['2019Q1', '2019Q2', '2019Q3', '2019Q4', '2020Q1', '2020Q2']})
x['period']=pd.PeriodIndex(x.col, freq='
浏览 0提问于2020-07-13得票数 2
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给出了一只熊猫PeriodIndex
x = pd.PeriodIndex(start='1/1/2000', end='12/31/2010', freq='d')
如何选择所有年份的一个月内的所有日期？
#ppMonth is a pandas Period,
#randomNum is a random day within that month
indexLoc = x.get_loc(str(ppMonth.month) + "/" + str(randomNum) + "/" + str(ppMon
浏览 0提问于2018-11-29得票数 1
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我对pandas.Period和pandas.PeriodIndex有一点了解。但我无法使它们适合我的用例。
我有一个YYYYQ格式的季度字符串列表
df = pandas.DataFrame({'quarter': ['20214', '20222']})
如何创建PeriodIndex或Period (每个元素)？
我做不到
pandas.PeriodIndex(df.quarter, freq='Q')
因为我的字符串不包含位于正确位置的q或Q。我可以在第一步做一些字符串操作，以便在正确的位置插入一个q。但是我不知道Peri
浏览 5提问于2022-05-20得票数 1
我很难理解PeriodIndex和DateTimeIndex之间的区别，以及何时使用哪一个。特别是，对我来说，使用句点似乎比使用时间戳更自然，但最近我发现时间戳似乎提供了相同的索引功能，可以与时间组程序一起使用，也可以与Matplotlib的日期功能一起更好地工作。所以我想知道是否有使用句点( PeriodIndex)的理由？
浏览 12提问于2017-02-17得票数 17
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我有一个季度观测数据集，显示为200101 (2001年第1季度)至201504 (2015年第4季度)。我想把这些转变成合适的熊猫日期指数。
200101 -> 2001-03-31
...
201504 -> 2015-12-31
我经常用几年/几个月
import datetime as dt
dates = [dt.datetime.strptime(str(d), '%Y%m') for d in series['date']]
series['date'] = pd.date_range(dates[
浏览 0提问于2018-01-29得票数 3
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我有以下PeriodIndex：
PeriodIndex(['2018Q3', '2018Q4', '2019Q1', '2019Q2'], dtype='period[Q-MAR]', name='Quarter', freq='Q-MAR')
如何提取值，即['2018Q3', '2018Q4', '2019Q1', '2019Q2']
浏览 0提问于2018-10-16得票数 2
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与一个财年从9月份开始的小组一起工作。我有一个dataframe，其中包含一系列日期，我希望在9月份计算一个月度周期=1。
有效的方法：
# Convert date column to datetime format
df['Hours_Date'] = pd.to_datetime(df['Hours_Date'])
# First quarter starts in September - Yes!
df['Quarter'] = pd.PeriodIndex(df['Hours_Date'], freq='
浏览 0提问于2019-05-01得票数 2
1回答
我有一个Dataframe，其中包括两个地区出售的房价，从2021年10月到今天的每日期间。
我想要找到平均每月房价，并绘制一个图表，使用巧妙地看价格是下降还是上升在每个地区。
示例DataFrame:
DateSold Price Area
12/10/2021 00:00 300000 Area A
17/10/2021 00:00 350000 Area B
18/10/2021 00:00 400000 Area B
11/12/2021 00:00 412000 Area A
17/12/2021 00:00 3150
浏览 4提问于2022-06-11得票数 1
1回答
我用DataFrame数据库制作了sqlite3
df = sql.read_frame("SELECT * FROM hzmo_report;", cnx, index_col='datum')
print df.dtypes ->馈赠给我：
id int64
osiguranika int64
korisnika int64
omjer float64
mirovina float64
udio floa
浏览 3提问于2013-05-06得票数 2
我有一个Pandas Dataframe，其中包含我转换为pandas TimeSeries的日期。
在此基础上，我想向DF中添加一个列，该列将与date列相同，只是使用Period格式，频率设置为months。
问题是，在数据帧中，period列打印为数字(2009-1打印为468,2009-2打印为469，依此类推)。
当我在DF之外创建一个单独的PeriodIndex对象时，这不是问题。
我做错了什么？
我用来将未格式化的时间列转换为DateTime的代码：
subset['Created On'] = pd.to_datetime(subset['Created
浏览 0提问于2012-11-17得票数 2
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1回答
我正在尝试使用python来预测零售额时间序列。数据集包含以下属性:订单日期、发运模式、段、客户标识、类别、产品标识、产品名称、销售额、折扣、利润。在这里，我导入了数据集，并使用时间序列数据进行了索引 prdct1 = prdct1.groupby('Order Date')['Sales'].sum().reset_index()
prdct1 = prdct1.set_index('Order Date')
prdct1.index 以上代码已显示日期时间索引。当我尝试重新采样每个月开始的日均销售值作为时间戳时， y = prdct1[&#
浏览 45提问于2019-10-16得票数 0
我正在编写一个函数，需要3只熊猫系列，其中之一是日期，我需要能够把它变成一个数据，在那里，我可以重采样由他们。问题是，当我简单地做以下几件事：
>>> data.index = data.time
>>> df = data.resample('M')
我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/opt/local/Library/Frameworks/Pyt
浏览 1提问于2013-05-30得票数 1
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2回答
我能够创建这样的季度和每月PeriodIndex：
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], quarter=[1,2], freq="Q") # quarterly
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], month=[1,2], freq="M") # monthly
我希望能够创建这样的年度PeriodIndex：
idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], freq="Y")
相反，这会引发以下错误：
Traceback (
浏览 4提问于2022-10-27得票数 3
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在使用PeriodIndex时，pandas JSON函数会创建无法读取的Series.to_json()。出现的错误是：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ':' delimiter: line 1 column 5 (char 4)
我尝试过改变方向，但是在所有这些序列化和反序列化的组合中，索引都丢失了。
idx = pd.PeriodIndex(['2019', '2020'], freq='A')
series = pd.Series([1, 2], index=idx)
jso
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
1回答
我有一个pivot_table生成的DataFrame，它的行只有一个索引，列有一个MultiIndex。MultiIndex的顶层是我正在运行计算的数据的名称，第二层是该数据的日期。这些值就是这些计算的结果。它看起来是这样的： Imgur link - my reputation not high enough to post inline images 我尝试按季度(例如Q42018)对这些数据进行分组，而不是按每一天(数据的本机格式)进行分组。 我发现使用PeriodIndex和GroupBy将日期索引转换为季度/年份索引的this post非常优雅，而且最有意义。 问题在于，此解决方
浏览 11提问于2019-06-13得票数 0
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我有SAS背景，我是Python新手。我想以类似于我们使用SAS间隔的方式来使用PeriodIndex。这是我的问题:我们有一个官方利率，多少是每月公布的。这个利率在下一个利率公布之前有效。我的目标是获得任何特定日期(我们称之为reference_date)的有效利率。
例如：
df = pd.DataFrame({ 'publication_date': ['2012-07-03', '2012-08-02', '2012-09-04', '2012-10-02', '2012-11-03&
浏览 1提问于2018-01-04得票数 1
我必须读取一个文件(myfile.txt)，获取与条件匹配的特定值，并写入一个新文件(newfile.txt)。
只有在条件匹配的情况下，我才必须编写"actualValue"与"status":"ERROR"、"metricKey":"new_coverage"到newfile.txt的匹配。否则，我必须将newfile.txt写为空。
如果是myfile.txt
{"projectStatus":{"status":"ERROR","conditions&
浏览 18提问于2022-10-05得票数 0
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这里有一个下标错误，但我不知道为什么。这一次，我确保类型匹配，但现在我得到了一个错误，因为它们确实匹配。
不能用类型为“Double”的索引下标“Double”类型的值
let maxPeriod:Double = 1.5
let minPeriod:Double = 0.1
let invalidEntry:Float = -100
let maxPeriodsToStore:Double = 20
let averageSize:Int = 20
class Detector {
let session = AVCaptureSession()
var
浏览 1提问于2015-04-25得票数 0
使用periodindex作为我的新列名并添加值。
我有一个数据帧，看起来是这样的：
A B C D
0 a 1 2 32
1 b 3 4 33
2 c 5 6 34
timelist=['2010-01','2010-02',...]
我通过以下方式将时间列表转换为季度：
periods=pd.PeriodIndex(timelist,freq="Q")
结果：
PeriodIndex(['2000Q1', '2000Q1', '2000Q1',
浏览 16提问于2019-07-14得票数 2
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1回答
假设我们有一个每月的时间序列，可能缺少月份，在使用DatetimeIndex将数据加载到pandas series对象中时，我们希望确保每个日期观察值都被标记为月末日期。但是，原始输入日期可能落在该月的任何位置，因此我们需要强制它们进行月末观察。
我的第一个想法是这样做：
import pandas as pd
pd.DatetimeIndex([datetime(2012,1,20), datetime(2012,7,31)], freq='M')
但是，这只是将日期保留为2012-01-20,2012-07-31，并不强制它们为月末值2012-01-31,2012-07-3
浏览 3提问于2012-10-23得票数 1
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3回答
关于下列系列：
0 1411161507178
1 1411138436009
2 1411123732180
3 1411167606146
4 1411124780140
5 1411159331327
6 1411131745474
7 1411151831454
8 1411152487758
9 1411137160544
Name: my_series, dtype: int64
此命令(转换为时间戳、本地化和转换为EST)工作如下：
pd.to_datetime(my_series, unit='ms')
浏览 8提问于2014-09-28得票数 41
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3回答
我有一个像这样的文件(myfile.txt)
{"projectStatus":{"status":"ERROR","conditions":[{"status":"ERROR","metricKey":"new_bugs","comparator":"GT","periodIndex":1,"errorThreshold":"0","actualValue":"2
浏览 11提问于2022-09-16得票数 1
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我希望分组并将日期时间转换为我的数据集df中的季度。
数据
location start end
aa/bb 1/1/2022 2/1/2022
aa/bb 2/1/2022 3/1/2022
aa/bb 3/1/2022 4/1/2022
cc/dd 4/1/2022 5/1/2022
cc/dd 5/1/2022 6/1/2022
cc/dd 6/1/2022 7/1/2022
期望的
location sta
浏览 10提问于2021-11-12得票数 1
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我希望根据Local_timezone变量将可变时间UTC转换为本地时间。
我有一个带有变量TIMEZONE的dataframe TIMEZONE和一个带有变量time_utc的第二个dataframe data_df。我想在我的数据中创建一个local_time变量。
TIMEZONE是一个字符串，time_utc是一个日期时间。
我这样做：
local_timezone = time_df['TIMEZONE']
data_df.loc[data_df['time_utc'].tz_convert(local_timezone), 'local_t
浏览 6提问于2021-12-08得票数 1
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2回答
我有一个包含200列的dataframe，其标头格式为日期时间
2001-01-01 | 2001-02-01 | 2001-03-01 |以此类推
我想对列重新采样，这样我就可以得到季度平均值的列。
2001q01 | 2001q02 |以此类推
下面是我的重采样代码行：
df.resample('Q', axis=1)
不幸的是，我得到了一个错误，因为我的dataframe是一个整数索引列，据我所知，resample也试图在索引上执行。
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodInd
浏览 2提问于2016-12-31得票数 1
我有个df
id date eventdate
A 2020Q1 2020Q3
A 2020Q2 2020Q3
A 2020Q3 2020Q3
A 2020Q4 2020Q3
B 2019Q1 2019Q2
B 2019Q2 2019Q2
B 2019Q3 2019Q2
B 2019Q4 2019Q2
C 2020Q1 NaN
C 2020Q2 NaN
C 2020Q3 NaN
C 2020Q4 NaN
D 2019Q2 NaN
D 2019Q3 NaN
D 2019Q4 NaN
...
我希望计
浏览 5提问于2022-08-20得票数 0
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我试着从季度数中计算月、季的细节。
示例:当前日期=29-4月-2017年
I/p：
No_of_quarters=6
O/p：
Quarters = ["Q1-2016","Q2-2016", "Q3-2016", "Q4-2016", "Q1-2017", "Q2-2017"]
Months = ["Jan-2016","Feb-2016","Mar-2016","Apr-2016","May-2016","
浏览 7提问于2017-05-01得票数 1
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1回答
我在一个模型弹出上显示一张桌子，点击一个div。表数据是动态的，也就是说，它来自api响应。但问题是，当我关闭弹出并再次单击div打开模型弹出时，表行将被附加到前面生成的行中。我无法理解这种行为。理想情况下，当我们打开模型弹出时，表也应该是新生成的。
注意，我在JS中对响应进行了硬编码，仅供参考。
<table id="quality_table" style="margin-top: 25px">
<thead id="qualityTableHead">
<tr id="qualityTabl
浏览 0提问于2019-08-07得票数 0
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我正在探索时间序列数据(在python中)，并希望通过熊猫将日期转换为每周一次的时间间隔，但这会引发以下错误：
TypeError:仅在DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex中有效，但得到“RangeIndex”的实例
数据(dates.csv)：
install_date, user, mean_level
2015-09-09, 1, 2
2015-09-11, 2, 2
2015-09-14, 3, 5
2015-09-14, 4, 6
2015-09-20, 5, 3
2015-09-25, 6, 3
2015-09-26, 7, 1
浏览 1提问于2018-10-07得票数 0
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1回答
我有一个15分钟间隔的数据集，但是它在19:00到21:00之间丢失了许多值。我想用从同一天起最近的可用行的值来完成它。例如：
见所附表格：
日期列当前是“我的索引”列。
尝试重采样，但导致错误"TypeError:只对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但得到了‘RangeIndex’的实例“。
第一列为日期时间格式，重复项已被删除。
浏览 3提问于2022-10-25得票数 0
假设我有一个具有日期时间索引的dataframe，它涵盖了上一财年和本财年(从4月1日开始)中的某一天：
Units
date
2016-01-01 8734
2016-06-30 6120
2016-09-30 7346
2016-12-31 5925
2016-03-31 7542
2016-06-30 9916
2016-09-30 9547
2016-12-31 8063
2017-01-01 7000
2017-03-31 5672
2017-04-01 7856
我希望能够选择最后完整四个季度的数据-在本例中忽
浏览 1提问于2017-06-22得票数 0
我的Dataframe看起来像 "dataframe_time"
INSERTED_UTC
0 2018-05-29
1 2018-05-22
2 2018-02-10
3 2018-04-30
4 2018-03-02
5 2018-11-26
6 2018-03-07
7 2018-05-12
8 2019-02-03
9 2018-08-03
10 2018-04-27 print(type(dataframe_time['INSERTED_UTC'].iloc[1]))
<c
浏览 13提问于2020-04-02得票数 1
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考虑以下代码：
r = pandas.date_range(datetime(2014,5,26),datetime(2014,6,6))
ts = pandas.Series(np.random.randn(len(r)), index=r)
print(ts.asfreq(pandas.DateOffset(days=5),how='end'))
我认为我没有正确理解如何使用“如何”参数。有了上面的代码，我预计从最后开始，asfreq的结果将每5天返回一次。但我还是明白：
2014-05-26 0.456856
2014-05-31 -0.
浏览 3提问于2014-06-07得票数 1
2回答
我试图在这里解析一个JSON响应，JSON响应是：
{ "projectStatus": {
"status": "ERROR",
"conditions": [
{
"status": "OK",
"metricKey": "x",
"comparator": "GC",
"periodIndex": 1,
"errorThresho
浏览 10提问于2022-04-12得票数 -3
我有一个数据帧索引，如下所示：
df.index
Int64Index([1992, 1993, 1994, 1995], dtype='int64')
但希望将其转换为datetime，同时仅显示年份，从而保留上述年度格式。
我试过了：
import pandas as pd
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y')
但这给了我：
DatetimeIndex(['1992-01-01', '1993-01-01', '1994-01-01', '19
浏览 2提问于2017-11-28得票数 2
1回答
我正在尝试将包含pandas dataframe的YYYYMM格式的日期转换为YYYYQ格式，如下所示
import pandas as pd
dat = pd.DataFrame({'date' : ['200612']})
pd.PeriodIndex(pd.to_datetime(dat.date), freq='Q')
但是，这将以2012Q2的形式生成输出，而正确的输出应该是2006Q4
怎样才能得到正确的季度数？
浏览 5提问于2022-05-22得票数 1
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1回答
我有一组数据，我想在其中填充特定范围的缺失日期，这些日期的格式为periodD。 数据集如下： Date value
2020-05-01 8.2
2020-07-15 8.3
2020-07-23 8.4 我的目标是填充2020年7月15日到2020年7月18日之间的日期间隔，填写的“values”应该是“na”或“NAN”。我尝试过使用reindex。 我首先使用以下命令将dataset的periodIndex转换为时间戳 df.index = pd.PeriodIndex.to_timestamp(df.index) 我做了以下几件事：
浏览 13提问于2020-08-19得票数 0
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我正在尝试实现以下数据帧格式。第一个数据集是带有日期的DateTime格式的结果数据，而第二个数据集是对象格式的rank_date。如何根据数据的日期合并数据？
rank = rank.set_index(['rank_date']).groupby(['country_full'], group_keys=False).resample('D').first().fillna(method='ffill').reset_index()
这是我得到的以下错误：
TypeError:只对DatetimeIndex、Timedelta
浏览 2提问于2022-11-29得票数 0
下面是我的数据文件的样子：
intrate.head()
Out[83]:
Date UNRATE
0 1954-07-01 0.80
1 1954-08-01 1.22
2 1954-09-01 1.06
3 1954-10-01 0.85
4 1954-11-01 0.83
这些年一直持续到2019年，我正试图把它重新整理到个别年份。
我已经将日期列转换为日期时间，如下所示。
Out[86]:
Date datetime64[ns]
UNRATE float64
dtype: object
问题是
浏览 8提问于2019-12-29得票数 1
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我想转换1分钟的数据到15 min.The数据是在日期，开盘，高，低，关闭，卷的格式。 我得到了这样的错误：“TypeError:只对DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但得到了一个'RangeIndex‘的实例”，然后我搜索了Stackoverflow，并使用这个函数添加了一个索引。Data.set_index(data‘’Date‘，inplace=True)，但现在我收到以下错误："TypeError:仅对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但获得了’索引‘的一个实例“
浏览 11提问于2021-08-25得票数 1
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分解趋势、季节和剩余时间序列元素
、、、、
我有一个带有几个时间序列的DataFrame：
divida movav12 var varmovav12
Date
2004-01 0 NaN NaN NaN
2004-02 0 NaN NaN NaN
2004-03 0 NaN NaN NaN
2004-04 34 NaN
浏览 4提问于2015-12-24得票数 20
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所以我试图重命名一个文件，它不停地说“进程不能访问该文件，因为它正在被另一个进程使用。”但我知道它没有被其他程序使用，所以我不确定发生了什么。这是我的密码
while self.fileSet.hasMoreFiles():
file = self.fileSet.nextFile()
periodIndex=file.find(".")
extension = file[periodIndex:]
baseName=file[:periodIndex]
self.newFile=open(file, 'w+')
浏览 2提问于2014-02-01得票数 4
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