基于date pandas的计算
是指使用Python编程语言中的pandas库来进行日期相关的计算和处理。pandas是一个开源的数据分析和数据操作工具，特别适合处理结构化数据。
基于date pandas的计算具有以下优势：
- 简单易用：pandas提供了丰富的日期和时间处理函数，使得日期计算变得简单而直观。
- 高效性能：pandas采用了基于NumPy的数据结构，具有出色的性能和内存优化，能够处理大规模的日期数据。
- 数据可视化：pandas可以与其他数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）配合使用，帮助用户更直观地展示日期数据的变化趋势。
基于date pandas的计算可以应用于多个领域，例如：
- 金融分析：通过使用pandas对日期数据进行分析和建模，可以帮助分析师预测股票市场的变化趋势，制定投资策略。
- 数据清洗：对于包含日期字段的数据集，pandas提供了方便的方法来清洗和处理缺失的日期数据，使得数据分析更加准确可靠。
- 时间序列分析：pandas提供了强大的时间序列分析功能，可以用于预测未来的销售趋势、交通流量等，帮助企业做出决策。
- 业务运营：通过对日期数据进行统计和分析，可以帮助企业了解产品销售季节性变化、用户活跃度等，从而制定营销策略。
在腾讯云产品中，没有直接针对基于date pandas的计算的特定产品。然而，腾讯云提供了强大的云计算基础设施和服务，如云服务器、云数据库、人工智能等，可以支持基于date pandas的计算需求。你可以参考腾讯云的产品文档和开发文档，了解如何在腾讯云上搭建和部署与基于date pandas的计算相关的应用。
腾讯云产品介绍和文档链接：
- 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
请注意，以上仅为腾讯云产品的参考链接，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
我有一个pandas date time字段，我使用Series.dt.weekday_name来获取星期几的名称。日期时间字段的格式为GMT。数据对应于印度和美国两个不同的地点。在格林尼治时间下午6:52 ..IST是周二上午12点22分，美国CDT是下午1点52分。我怎样才能确保我使用这个pandas内置方法得到了正确的工作日？如果没有，有没有其他方法可以实现这一点？
浏览 0提问于2018-04-16得票数 0
这个带有dict aggfunc的pivot_table示例没有问题：
df=pandas.DataFrame([
{'JOB':'Worker','NAME':'Bob' ,'YEAR':2013,'MONTH':12,'DAYS': 3,'SALARY': 17},
{'JOB':'Employ','NAME':'Mary','YEAR':2013,'MONTH
浏览 2提问于2014-09-19得票数 0
尝试了解如何使用Google2Pandas从Google Analytics获取超过10K行。我有这个：
from google2pandas import *
conn = GoogleAnalyticsQuery(secrets='./ga-creds/client_secrets.json', token_file_name='./ga-creds/analytics.dat')
query = {\
'ids' : '56611942',
'metrics' : 'pageviews',
浏览 0提问于2017-10-05得票数 1
1回答
我认为这一定是熊猫的失败，有一个熊猫系列(18.1和19版本)，如果我给系列指定一个日期，第一次添加为int (错误)，第二次添加为datetime(正确)，我不能理解原因。
例如，使用下面的代码：
import datetime as dt
import pandas as pd
series = pd.Series(list('abc'))
date = dt.datetime(2016, 10, 30, 0, 0)
series["Date_column"] =date
print("The date is {} and the type is {
浏览 0提问于2016-11-21得票数 7
2回答
这里有点新，但正在尝试使用统计模型ARMA预测工具。我从雅虎导入了一些股票数据，并让ARMA给我提供了合适的参数。然而，当我使用预测代码时，我收到的所有错误列表似乎都是我无法找出的。不太确定我在这里做错了什么：
import pandas
import statsmodels.tsa.api as tsa
from pandas.io.data import DataReader
start = pandas.datetime(2013,1,1)
end = pandas.datetime.today()
data = DataReader('GOOG','yaho
浏览 1提问于2013-03-20得票数 6
我只是想在jupyter笔记本上运行它，我之所以问这个问题，是因为似乎即使在大型虚拟机上也会发生这种情况。我在一台内存较低的计算机上，所以我尝试限制任务等等。但是我的代码有一个问题。我用的是pandas和pyhon3 import pandas as pd
df = pd.read_csv("avocado.csv")
df = df.copy()[df['type']=="organic"]
df['Date'] = pd.to_datetime(df["Date"])
df.sort_values(by
浏览 17提问于2019-09-26得票数 1
回答已采纳
使用Pandas web数据处理程序从google finance加载间谍数据时出错：
import pandas_datareader.data as web dfSPY = web.DataReader('SPY', 'google', start_date, end_date)
文件“/home/user/Projects/pmb/dataaccess.py.SPY”，第63行，在import_data dfSPY =web.DataReader(‘import_data’，'google'，start_date，end_date)文件中
浏览 2提问于2017-12-03得票数 0
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我在Visual Studio代码中的python应用程序上工作，并希望导入pandas，sqlalchemy和flask库。但是，当我输入如下代码时
import pandas as pd
import sqlalchemy
我得到错误[Python (analysis)] Unable to resolve 'pandas'. IntelliSense may be missing for this module
sqlalchemy也是如此。
我在命令行中使用以下命令检查了pandas的版本
pip3 install --upgrade panda
浏览 5提问于2018-08-12得票数 3
是否有更有效的方法使用熊猫群或pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象创建一个独特的列表，系列或数据，在这里，我想要两个独特的组合N列。例如，如果我有列:日期、名称、购买的项目--我只想知道唯一的名称和日期组合--这很好：
y = x.groupby(['Date','Name']).count()
y = y.reset_index()[['Date', 'Name']]
但我觉得应该有个更干净的方法
y = x.groupby(['Date','Name'])
浏览 1提问于2014-08-27得票数 4
在我的python代码中，使用pandas我必须重采样datetimedata序列并计算列值之间的差值(值之间差值的总和)，我编写了这段代码： import pandas as pd
import datetime
from .models import Results, VarsResults
start_date = datetime.date(2021, 6, 21)
end_date = datetime.date(2021, 6, 24)
def calc_q(start_d, end_d):
start_d = start_date
end_d = end_
浏览 16提问于2021-06-24得票数 0
1回答
我如何让熊猫使用星火簇？
、、、
在pandas中的主要问题是它不能处理大量的操作数据，内存不足，无法处理大量的CSV文件，现在我在Hadoop中切换到Pyspark1.6，我已经尝试了dask.dataframe，但问题仍然存在，为什么让pandas与Hadoop集群或pyspark集群一起工作?我想在pandas中使用这个功能 import pandas as pd
df = pd.read_csv('text1.txt',names =['DATE','IMSI','WEBSITE','LINKUP','LINKDOWN',
浏览 12提问于2019-01-30得票数 3
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2回答
python索引级别和列标签
、、、、
我正试图加入20种不同股票的多重高-低差。
我使用了这个doe，并给出了错误消息：
ValueError(msg) ValueError：'date‘既是索引级别，也是列标签，这是不明确的。
import pandas as pd
def test_demo():
tickers = ['ADI', 'ACN', 'ABT']
df2 = pd.DataFrame()
main_df = pd.DataFrame()
for count, ticker in enumerate(tickers):
浏览 1提问于2021-04-27得票数 0
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
1回答
我有一个每日数据索引pd.DataFrame，我想使用一个日历年来计算滚动总和，但这会导致错误ValueError: window must be an integer。 import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay
start_date = pd.to_datetime('2015-01-01').date()
end_date = pd.to_datetime('2019-12-31').date()
dfo = pd.DataFrame(data=0,
浏览 28提问于2020-11-18得票数 0
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2回答
我想使用Pandas数据透视表的输出创建一个相对开始日期的表。数据透视表的列是月份，行是帐户，单元格是动作的运行总数。例如：
Date1 Date2 Date3 Date4
1 1 2 3
N/A 1 2 2
第一行的第一个实例是Date1。第二行的第一个实例是Date2。
新表的格式将使列现在是相对于第一个操作的月份，如下所示：
FirstMonth SecondMonth ThirdMonth
1 1
浏览 1提问于2019-10-30得票数 1
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)。
BQ导出格式有CSV、JSON和AVRO，我们的数据有日期、整数、浮点数和字符串，并且通常是“宽”的(许多列)。我们的第一种方法是将数据导入为CSV，但是解析时间很长：
(32 GB,126 files,CSV) -> 25 min
解析代码：
def load_table_files_to_pandas(all_files,
table_ref):
# load files to
浏览 3提问于2018-07-25得票数 1
在将panda对象转换为时间戳时，我遇到了这个奇怪的问题。
列车‘日期’值类似于01/05/2014，我正试图将其转换为linuxtimestamp。
我的代码：
Train = pd.read_csv("data.tsv", sep='\t') # use TAB as column separator
Train['timestamp'] = pd.to_datetime(Train['date']).apply(lambda a: a.timestamp())
我得到了这个错误：
Traceback (most recent
浏览 2提问于2016-09-11得票数 9
2回答
我正在尝试使用Python3计算平均年龄(年+月格式)。我加载了一个excel文件，并编写了以下代码：
import datetime
from datetime import date, timedelta
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
today = date.today()
agefile = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name = "birthdate")
age = pd.to_datetime(agefile["birthdat
浏览 2提问于2018-09-01得票数 2
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我正在尝试弄清楚statsmodels.sm.api是如何计算标准误差的：
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
data = pd.read_csv("Advertising.csv", index_col=0)
X = sm.add_constant(data[['TV', 'radio' ,'newspaper']])
y = data["sales"]
model = sm.OLS(y, X).fit()
y
浏览 11提问于2019-11-10得票数 0
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我在试着理解为什么这会瓦解。下面的代码在pandas 0.17.0和numpy 1.10.1 (Python2.7)上运行良好。
In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
In [2]:
df = pd.DataFrame([['01-Nov-2015', 1],['02-Nov-2015', np.Inf],['03-Nov-2015', 4]], columns=('Date','c1'))
#df.Date = pd.to_datetime(df.
浏览 0提问于2015-11-05得票数 2
我想在Pandas Dataframe的多个列中组合日期和时间数据，以创建一个DatetimeIndex。我有这个： In:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'the_date':['2020-03-26', '2020-03-26', '2020-03-25','2020-03-25'],
'hour': [1,2,1,2],
'data': [4,5,6
浏览 19提问于2020-03-30得票数 1
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我想为下面的每一种口味添加一条回归线。我怎么能这么做？我需要用小情节吗？是否可以使用pandas.plot，还是需要使用完整的matplotlib？
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [[1,157.842730083188,202.290991182781,244.849416438322],
[2,234.516775578511,190.104435611797,202.157088214941],
[3,198.279130213755,193.075780258345,194.
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
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1回答
当使用Pandas计算EMA时，我意识到EMA在交易视图上与EMA不匹配。
考虑一下EMA为200的任何股票。接下来，用任意数量的蜡烛计算最后一次EMA。如果我们只传递200支蜡烛，那么特定时间戳的价值与交易视图上相同的时间戳相比是不准确的。通过500支蜡烛显着地提高了准确性。通过1000支蜡烛使准确度相对准确。
另一件事，我意识到，你的EMA长度越大，你将需要更多的蜡烛，以获得一个准确的结果。例如，如果只使用200支左右的蜡烛，使用50的EMA就会产生相对精确的结果。
我的问题是，与交易视图相比，为什么EMA值与EMA长度相同，甚至是EMA长度的两倍？为什么它要大得多呢？
如果有人想测试它，
浏览 20提问于2021-08-17得票数 4
我使用Pandas0.8.1在一个由于官僚主义原因无法升级的环境中。
在阅读所有关于初始问题和我的目标之前，您可能想跳到下面的“简化问题”部分。
我的目标:将DataFrame按分类列"D“分组，然后对每个组按日期列”dt“排序，将索引设置为"dt"，执行滚动OLS回归，并返回按日期索引的回归系数的DataFrame beta。
最终的结果希望是一堆堆叠的beta帧，每个都是特定类别变量所特有的，因此最终的索引将是两个级别，一个用于类别ID，另一个用于日期。
如果我做了这样的事
my_dataframe.groupby("D").apply(some_w
浏览 0提问于2013-10-25得票数 0
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1回答
浮点数据转换
、、、、
我正在使用Pandas和Matplotlib创建两个相同的日期范围。在将numpy.float64转换成Pandas时间戳之后，我有1分钟的差异--为什么？
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt
dstart = dt.date(2013,12,5)
dend = dt.date(2013,12,10)
d1 = pd.date_range(dstart, dend, freq='H')
d2 = mdates.drange(dstart, dend, dt.t
浏览 2提问于2013-12-11得票数 3
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我创建了一个熊猫df，列名为start_date和current_date。这两列都有一个d类型的datetime64ns。在current_date和start_date列之间找到工作日数量的最佳方法是什么？
我试过：
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
us_bd = CustomBusinessDay(calendar=USFederalHolidayCalendar())
projects_df
浏览 9提问于2022-06-01得票数 0
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print(n1)
print(n2)
print(type(n1), type(n2))
print(scipy.stats.spearmanr(n1, n2))
print(n1.corr(n2, method="spearman"))
0 2317.0
1 2293.0
2 1190.0
3 972.0
4 1391.0
Name: r6000, dtype: float64
0.0 2317.0
1.0 2293.0
3.0 1190.0
4.0 972.0
5.0 1391.0
Name: 6000, d
浏览 13提问于2022-11-09得票数 1
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我试图理解Pandas中整数和字符串(对象)类型之间的内存使用差异。
import pandas as pd
df_int = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'), dtype=int)
正如预期的那样，这将占用大约3.2 KB的内存，因为每一列都是64位整数。
In [38]: df_int.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 entries, 0 to
浏览 2提问于2019-04-18得票数 3
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1回答
我目前使用的是一个超大型数据文件(CRSP每日股票文件)，它包括超过16000家公司的每日回报，总共有850万行数据。在Python中运行for循环大约需要2周时间。
目标是计算每个公司的收益波动(标准差)。对于每个月底，我需要从年初到那个月的回报的标准差。我试图在一个图表(8月数据的标准差的green=example)中可视化我的意思：
我的输入DataFrame显示在下一张图片中。"PERMNO“是确定的标识符，" date”是每日返回的日期，"RETX“是每日返回的日期。
输出数据帧应仅以月频率表示。因此，每个公司在一年内有12个标准差。
我每年都
浏览 9提问于2022-03-04得票数 0
1回答
我面临许多问题，集成/添加Pandas现有代码的Pandas代码。
1)如果我将Pandas dataframes转换为，那么多个操作就无法很好地转换，因为Pandas dataframes似乎没有Pandas dataframes那么丰富。
2)如果我选择使用Pandas和pandas在同一代码中处理不同的数据集，当通过map调用的函数包含任何熊猫数据时，Pyspark转换(如map)似乎根本不起作用。
我在Python中已有使用熊猫和numpy的代码，并且在一台机器上工作得很好。我最初试图将整个代码转换为的尝试失败了，因为不支持Pandas所做的许多操作。
现在，我正在尝试将pyspark
浏览 2提问于2017-12-26得票数 6
我试图使用Alpha Vantage的实时外汇数据制作一个简单的移动平均线(API键可以免费从Alpha Vantage注册)。除了SMA的周期不完整外，一切看起来都很好。
例如，如果我设置了data[:'2020-1-1']，它应该返回1.1.2020到当前日期的数据。然而，发生的情况是，从2020年12月到2021年1月这段时期已经过去。
我试着绘制图表，并意识到我的移动平均周期越大，最近的数据就会被删除。我的图表上的情节如下：
以下是我在三个单独文件中的代码：
这是execution.py文件：
from alpha_vantage.foreignexchange
浏览 10提问于2021-02-02得票数 0
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从时区偏移量(夏令时)更改的大型CSV文件读取时，parse_dates变慢。你能建议我该怎么处理这件事吗？对于一些工作，我确实转换为'UTC‘，但我也需要使用原始的本地时间。有没有办法强制将列解析为datetime64[ns]而不是datetime64[ns, <offset>]？我认为添加列时间偏移量可能是一个改进的https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/16898。我可能需要原始的简单时间戳。 pd.__version__
'0.24.2' 随时间偏移量更改 import pandas as pd
fr
浏览 17提问于2019-03-20得票数 2
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目标： 根据过去的50天，计算每天的50日移动平均值。我可以计算整个数据集的平均值，但我正在尝试基于过去的50 days...with来计算平均值，当然，它每天都在变化！ import numpy as np
import pandas_datareader.data as pdr
import pandas as pd
# Define the instruments to download. We would like to see Apple, Microsoft and the S&P500 index.
ticker = ['AAPL']
#Defi
浏览 60提问于2019-02-11得票数 0
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我有一个包含以下列的数据框 missing_df.columns.tolist() 它返回一个列表： ['order_id',
'customer_id',
'date',
'nearest_warehouse',
'shopping_cart',
'order_price',
'delivery_charges',
'customer_lat',
'customer_lo
浏览 13提问于2020-10-17得票数 0
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有没有人能帮我解决这个错误，或者告诉我发生了什么？我们正在尝试将多个数据列放入一个apply()中。 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_columns',None)
pd.set_option('display.max_rows',None)
df = pd.read_csv('data.csv')
df['modification_date']=pd.to_datetime(df['modif
浏览 195提问于2020-12-01得票数 0
我使用的是pandas数据帧，但无法解决这个问题：
我想我可能需要一些for循环，但是我被困在这个循环中了！
如果A列中从下到上的总和是28，我想返回总和是28的索引。在本例中，它将是10+7+11 = 28，索引(Date)是5，所以我想返回5。
Date__A
0_____11
1_____9
2_____10
3_____8
4_____2
5_____11
6_____7
7_____10
浏览 0提问于2021-11-01得票数 1
我有一个以Pandas DataFrame格式操作的函数。它适用于pandas.apply()，但不适用于np.Vectorize()。请查找以下功能：
def AMTTL(inputData, amortization = []):
rate = inputData['EIR']
payment = inputData['INSTALMENT']
amount = inputData['OUTSTANDING']
amortization = [amount]
if amount - payment &l
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
1回答
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
我正在尝试找出熊猫DataFrame中两个日期之间的差异，这是我的代码： raw['CALCULATED_AGE'] = ((raw.COMMENCEMENT_DATE - raw.DATE_OF_BIRTH)) 这为我提供了以下输出： Pandas Output Column 我只想把天转换成年，有什么简单的方法吗？ 非常感谢
浏览 111提问于2021-09-02得票数 0
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2回答
月减月
、
我正试图在几个月内得到date1和date2之间的月数。结果就是简单的2016-12减去2016-5，也就是7。我只知道如何在int中获得天数，有人能教我如何用mth( 7 )来获得结果吗？
import pandas as pd
import numpy as np
date1=pd.to_datetime('2016-12-1')
date2=pd.to_datetime('2016-5-27')
print((date1-date2)/np.timedelta64(1,'D'))
浏览 7提问于2016-12-17得票数 4
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1回答
我正在尝试从pandas切换到pyspark，并执行以下操作： 对于每个员工(employee列)，我们都有几条记录指示他在给定时间(date_key)受雇的职位(position)。我们想要计算该员工从每个时间戳回顾了三年的不同职位。 在pandas中，使用它就足够了： df.apply(lambda tmp: tmp.apply(lambda x: tmp.loc[(tmp['date_key'] >= x['back']) & (tmp['date_key'] <= x['date_key']), &#
浏览 32提问于2021-02-10得票数 0
2回答
2021年的最后一周在pandas.date_range()函数中被指定为2022年，而除了星期六和星期日(1月1日和2日)，其余的日子都在2021年以下。
import pandas as pd
for x in pd.date_range(start='2021-12-01', end='2022-01-04', freq='W'):
print('date: ', x, '\tweek: ', x.week, '\tyear: ', x.year)
Output:
date: 2
浏览 8提问于2022-01-05得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个sales DataFrame，它有28M行，还有一些其他数据帧，还有一个示例Product DataFrame。
当我第一次将pandas数据帧转换为Dask数据帧时：
sales_dd = dd.from_pandas(Sales, npartitions=3) #28M rows
product_dd = dd.from_pandas(Product, npartitions=3) #600 rows
转换Dask Dataframe后，我可以使用；
sales_dd.tail()
Date ProductNo Total_
浏览 2提问于2018-05-27得票数 1
1回答
熊猫的时间增量乘以和指数计算
、、、、
我对编程很陌生，我想用熊猫来计算一些数据的指数衰减。但是，我在时间增量值上运行乘法或指数运算时有问题。我认为，对于这些更复杂的操作，可能不支持timedelta值，但肯定有一种简单的方法可以做到这一点？
输入代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('exponential example.xlsx', sheet_name = 'Sheet1',
usecols = ("A:D"), parse_dates = True)
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
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我正试图用Pandas/NumPy生成6个月滚动夏普比率的图表。
我的输入数据如下：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
# Generate sample data
d = pd.date_range(start='1/1/2008', end='12/1/2015')
df = pd.DataFrame(d, columns=['D
浏览 0提问于2018-03-04得票数 6
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我有CSV文件，所以，当解析这个文件与熊猫与ISO-8859-1编码。然而，我只是试图创建一个DataFrame df_cols来只打印选定的列，但它在执行时给出了错误，因为它有像/ ' (示例'Card Holder's Name', 'CVV/CVV2')这样的元缓存，因此无法获得输出。
#!/grid/common/pkgs/python/v3.6.1/bin/python3
##### Pandas Display Setting for the complete output on the terminal ####
import pa
浏览 1提问于2018-09-02得票数 0
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2回答
我创建了一个Python代码，它使用Pandas从excel文件中读取数据。
供您参考的
代码：-
import pandas as pd
def myFunc():
file = r"C:\Documents\myFile.xlsx"
new_dataframe = pd.read_excel(file,'Sheet1')
new_dataframe.fillna(value="No Data Found",inplace=True)
print new_dataframe
myFunc
电流输出：-
浏览 0提问于2019-06-27得票数 1
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1回答
在添加带注释的行之前，此代码应返回一个包含数据的pandas数据帧： A TSLA KO abg
Date
2020-09-14 1 1 1 0
2020-09-11 0 0 0 0
2020-09-10 0 0 0 0
2020-09-09 0 0 0 0
2020-09-08 0 0 0 0 但是，在get_price函数中添加了带注释的行之后，sum函数返回了一个错误的值： A I a
浏览 17提问于2020-09-15得票数 0
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14回答
如何解决大熊猫进口错误？
、、、、
我用python 2.7.7安装了Anaconda。
然而，每当我运行“进口熊猫”时，我就会得到错误：
"ImportError: C extension: y not built. If you want to import pandas from the source directory, you may need to run 'python setup.py build_ext --inplace' to build the C extensions first."
我试着运行建议的命令，但它声明
skipping 'pandas\index.c
浏览 0提问于2015-06-10得票数 34
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我有这个密码
import pandas
data = pandas.read_csv('report.csv')
data = data.drop(['date',axis=1)
data.to_csv('final_report.csv')
我想知道是否有办法从字典中移除花括号。这是纯粹的苦行僧。
我只想:日期:六月
浏览 4提问于2020-07-14得票数 3
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