获取多索引pandas中的日期索引值
在pandas中，获取多索引中的日期索引值可以通过多种方法实现。下面是其中一种方法的完善且全面的答案：
在pandas中，多索引是指数据框中具有多个层级的索引。可以通过多索引来组织和访问数据，其中一种常见的多索引类型是日期索引。
要获取多索引pandas中的日期索引值，可以使用.get_level_values()方法。该方法可用于获取指定层级索引的所有值。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个具有多索引的数据框
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
'index1': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'index2': ['X', 'Y', 'X', 'Y'],
'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index(['date', 'index1', 'index2'], inplace=True)
# 获取日期索引值
date_index_values = df.index.get_level_values('date')
print(date_index_values)输出结果为：
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'], dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None)在上述示例中，首先创建了一个具有多索引的数据框df，然后使用.get_level_values()方法获取了日期索引值，并将结果存储在变量date_index_values中。最后，通过打印date_index_values来查看结果。
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我在Pandas中有一个数据框，其中包含日期和其他一些数据。日期是显式的datetime.date类型。在本例中，我手动强制执行此操作。在实际问题中，框架是从已经设置好的外部源导入的。在操作索引之后，我发现我的dates属于pandas._libs.tslib.Timestamp类，这会导致与后面的代码不兼容。是什么导致了类型/类的变化？
最小工作示例(注意第3行和第7行之间的区别)：
In [1]: df = pd.DataFrame({'date' : ['02/20/2015','01/15/2016','08/21/2015
浏览 9提问于2019-07-10得票数 1
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我从pandas.datareader中提取数据，不能按索引访问数据。下面是生成具有单个日期索引行的dataframe的代码：
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
tdata = data.DataReader('SPY', 'iex', '2018-03-23', '2018-03-23')
现在，print(tdata)按预期返回数据：
open high low close volume
date
浏览 0提问于2018-04-01得票数 2
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2回答
我希望检索Pandas数据帧的一个索引位置的日期，并将其粘贴到LineEdit应用程序的PyQt中。
到目前为止，我得到的是：
purchase = sales [['Total','Date']]
pandas_value = purchase.iloc[-1:]['Date'] # last position of the "Date" column
pyqt_value = str(pandas_value)
# This returns :
67 2016-10-20
浏览 1提问于2016-10-23得票数 2
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2回答
在Pandas中，我试图过滤出数据帧中具有特定日期(设置为多索引的第一级)的行。
过滤后，我想检查第一级的最后一个索引值是否与我的最新日期匹配。但是，我不能让Pandas返回正确的值。
举个例子可能会有所帮助。我首先使用multiindex创建原始的df：
index = pd.date_range('2016-01-01', freq='B', periods=10), ["AAPL", "GOOG"]
df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product(index))
prin
浏览 11提问于2017-01-09得票数 3
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以前，我一直使用pandas.Panel来存储多个数据，每个日期在一个日期列表中存储一个。
由于面板的不推荐，我正在尝试转换为使用多个索引数据。
例如，我有以下数据：
dates = pandas.date_range('20180101', periods=3)
stocks = ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT', 'AMZN', 'FB']
在反对之前，我可以创建一个面板，如下所示：
pnl = pandas.Panel(items=dates, major_axis=stock
浏览 0提问于2018-06-28得票数 2
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1回答
我正在尝试创建一个点，它将显示数据集中的最大值以及它发生在哪一天。我的数据集是作为pandas数据框读入的，我使用df.max()获取指定日期范围内的最大值。但是，为了进一步分析数据集，我想知道这一点发生在哪一天。有没有可以调用的附加函数来将日期和值耦合起来？
浏览 2提问于2020-04-16得票数 0
2回答
我是Pandas的新手，想从专业人士那里获得一些见解。我需要对金融证券每日开盘价、高价、低价、收盘价的>30个时间序列进行各种统计分析(多元回归、相关等)。每个系列都有500-1500天的数据。由于每个分析都着眼于多个证券，我想知道从易用性和效率的角度来看，将每个时间序列存储在单独的df中是更可取的，每个df都以日期作为索引，还是将它们全部合并到具有单个日期索引的单个df中，这实际上是一个3d df。如果是后者，对如何构建它有什么建议吗？
任何想法都非常感谢。
PS。我正在努力处理跨多个时区的日内数据，但对于我的第一个pandas项目来说，这有点太多了；这是朝着这个方向迈出的第一步。
浏览 2提问于2014-03-19得票数 2
使用Python的pandas库，我导入了一个csv并将多个列设置为我的索引。出乎意料的是，当我显示数据帧时，索引列不再存在，并且我不能使用索引列作为过滤器选项。这让我想知道我是否错误地认为pandas索引类似于SQL索引。
date, exchange, symbol, low, high, open, close, last
exchange和symbol足以唯一标识一行。
它是加快了查找速度，还是添加了一些对stack/unstack/pivot/groupby之类的东西有用的语义信息？它能减少内存使用量吗？
为什么要将日期、交换和符号移出数据帧(并移到索引系列中？)？把它们留在dat
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
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
好的，这是因为缺乏词汇，所以这是令人困惑的。
Pandas序列有一个索引和一个值:因此' series‘包含( index，value)。
如何通过对系列进行索引来从系列中获取索引(在我的例子中是日期)？这实际上是一个非常简单的索引，只是用“idea...it”这个词加密的。LOL。
所以，换个说法，
我需要我的系列中的第一个条目和最后一个条目的日期，当我的系列按日期索引时。
为了清楚起见，我有一个按日期索引的系列，所以当我打印它时，它会打印：
12-12-2008 1.2
12-13-2008 1.3
...
和调用
df.ix[0] -> 1.2
我需要：
df.someth
浏览 0提问于2015-11-26得票数 11
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.zeros([4,1]), index=pd.MultiIndex.from_product([[0,1], ['a','b']]))
df.loc[(slice(None), 'a'), 0] = pd.Series({1:2, 0:3})
df
给出
我找到了几个建议将.values添加到右侧的地方，但这给出了错误的结果(它切换了2和3，因为我故意将右侧的序列放在“错误”的顺序中)，因为我确实需要pandas为我
浏览 0提问于2021-02-01得票数 0
我有以下数据框架。我想使用get_loc ffill参数来获取最近的日期，如代码片段中提到的那样。DataFrame：
Date Time,Close,High,Low,Open,Volume
2020-01-02 22:45:00,326.75,329.3,326.5,329.3,0.0
2020-01-02 22:50:00,328.0606,330.0708,325.6666,326.7106,9178.0
2020-01-02 22:55:00,327.4,328.3,327.4,328.05,1035.0
...
2020-02-07 04:50:00,372.05,375.0,37
浏览 2提问于2020-02-09得票数 0
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20120105, 080000, 1
20120105, 080030, 2
20120105, 080100, 3
20120105, 080130, 4
20120105, 080200, 5
如何使用这两种不同的索引方案将其读取到pandas数据帧中：
1，将日期和时间合并到单个日期时间索引中
这两个方案的优缺点是什么？一般来说，其中一个比另一个更可取吗？在我的例子中，我希望查看当天的时间分析，但不完全确定哪种方案对我的目的更方便。提前谢谢。
浏览 0提问于2013-01-13得票数 5
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1回答
我想从第7列和各自的行(日期和时间)过滤最大值
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#pd.set_option('display.max_columns', None)
a = pd.read_html("D:\\abcd\New folder\PRTG Report AIRTEL-5PM to 9 PM 64-32768-32723.html", flavor='bs4',hea
浏览 12提问于2018-08-20得票数 0
1回答
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
以数据格式di为例，由以下人员创建：
import pandas as pd
data = {
"Event": ['Biathlon', 'Ski Jump', 'Slalom', 'Downhill'],
"Award": ['Gold', 'Bronze', 'Gold', 'Silver'],
"Points": ['100', '10', '1
浏览 2提问于2016-02-27得票数 2
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我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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1回答
我有一个简单的代码来获取这样的股票价格数据。
import yfinance as yf
import datetime
import pandas as pd
#To get BNI price data
getBNI = yf.Ticker("BBNI.JK")
priceBNI = getBNI.history(period="1mo")
我想提取'priceBNI‘变量中的日期，但我无法。知道怎么提取日期吗？提前谢谢你。
浏览 2提问于2022-03-16得票数 -2
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我对python还不熟悉，我不知道为什么会出现这样的错误: ValueError:与Series不兼容的索引器。
我正试图在我的数据框架中添加一个日期。
我想补充的日期是：
date = (chec[(chec['Día_Sem']=='Thursday') & (chec['ID']==2011957)]['Entrada'])
date
日期输出：
56 1900-01-01 07:34:00
Name: Entrada, dtype: datetime64[ns]
然后，我尝试使用loc将“日期”添加到数据帧中：
浏览 48提问于2022-02-22得票数 0
我的名字是Nick，我是编程新手。我最近完成了Codeacademy的使用Python分析金融数据的课程。我已经开始做我自己的一些项目，但我遇到了一个障碍。 我正在使用pandas-datareader从美联储API (FRED)导入股指每日收盘价数据： import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
start = datetime(2020, 1, 1)
sp
浏览 18提问于2020-04-21得票数 0
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我使用Pandas向数据帧输入了一个CSV文件，并希望计算其中列的日平均值。有两个列不会被平均化，时间和日期(日期是数据分组的日期)。然后，我希望在该日期的最后一行下面插入一行，在date列中插入“Average”( time列中没有任何内容)，然后在正确的列中插入相应的平均值。我只使用了Pandas一段时间，所以我不知道最简单的方法是什么。任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2022-06-17得票数 0
我有一个熊猫df和一个包含289 k条目的df(类型: object)和一个日期(类型:object)。每个日期都有多个代码，因此下一个日期的fx 10行和不同的代码，然后20行有新的日期和新的代码等等。我还有一个包含日期(类型: str)的ndarray，有103个条目。我想要匹配所有日期从我的ndarray与df，每次找到匹配，我想提取所有相关的“代码”从该特定日期到一个新的列表。我尝试过许多不同的事情，但都没有成功。
filtered_codes = []
for j in raw_data.Dates:
for q in reb_dates:
if j == q
浏览 1提问于2021-11-10得票数 0
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在测试期间，我没有注意到按某些订单输入数据库的日期/时间不正确。我没有输入日期和时间，而是只输入了日期。我使用的是正确的时间戳createodbcdatetime(now())，但是我使用cfsqltype="cf_sql_date"将其输入数据库。
我很幸运能够正确记录订单日期/时间，这意味着我可以使用订单日期/时间字段中的时间。
我的问题是，是否可以对表中仅输入日期的所有行进行筛选。以下是我的数据；
表名：tbl_orders
uid_orders dte_order_stamp
2000 02/07/2012 03:02:52
2001
浏览 12提问于2012-11-14得票数 6
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1回答
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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我在pandas数据帧中执行了group by，以查看每个位置和每个日期有多少行。
agg_count = df.groupby(['date', 'location']).count()
现在，我希望看到这个新数据帧中满足特定条件的行。比如说，计数大于50。我如何高效地迭代这个巨大的数据帧来获得这些行？
浏览 1提问于2013-03-26得票数 1
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如图所示，我有一份数据。现在，我想看看带有“match”== 1的行。我不知道该如何处理。
最终目标是消除那些与日期不相对应的行(可以用match ==0或match ==1表示)。
>>> df.to_dict()
{(1, 0): '09/14/20',
(1, 1): '90792',
(2, 0): '5/18/71',
(3, 0): '8/09/19',
(4, 0): '6/05/93',
(4, 1): '90791',
(5, 0):
浏览 1提问于2018-10-13得票数 0
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我希望excel文件的第一行是数据帧的标题。(header=0做到了这一点)
当数据帧保存为.csv时，我希望标头位于.csv的第1行，就像它们在原始.csv中一样(这是我在实现时遇到的困难)
我已经尝试将.to_csv的header=设置为None或0，但都没有使头文件成为.to_csv文件的第1行。
我现在正在尝试将第0行设置为df1并将其与df连接，但我得到了一个‘第一个参数必须是可迭代的pandas对象，你传递了一个类型为“Series”的对象。’
有谁能提供一些关于如何实现这一点的见解，或者是否有更简单的方法？
import pandas as pd
data = pd.read_
浏览 2提问于2021-11-09得票数 2
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
我正在DataCamp学习Python，在那里我正在学习一门名为“熊猫数据操作”的课程。
在一个练习中，我想从一个数据框架中选择一些行，但是我得到了一个错误，我真的不理解错误的信息。
这是代码
# Load packages
import pandas as pd
# Import data
sales = pd.read_pickle("https://assets.datacamp.com/production/repositories/5386/datasets/b0e855c644024f850a7df3fe8b7bf0e23f7bd2fc/walmart_sales.pkl
浏览 3提问于2020-03-12得票数 0
回答已采纳
首先，我创建了一个这样的数据帧：
df = pd.read_csv('d:\etc\quotes.csv', sep=';', parse_dates = [[0,1]], header = None, names = ['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol'], index_col = "date_time")
在那之后，我尝试使用.loc来访问值：
df.loc[:
浏览 174提问于2018-05-31得票数 0
给出从excel文件到csv的示例数据(使用Pandas)，我尝试了各种形式的pd.datetime将这些看似一致的字符串日期转换成日期时间格式。使用标志错误=‘胁迫’我失去了一堆日期。不是很好。使用错误=“忽略”，我得到了一些带有dtype datetime的列，而其他列仍然是对象。不是很好。我们的目标是抓住所有这些日期的年份，然后从1980年到2000年将它们放入五年的垃圾箱中。在这一点上，我认为熊猫日期时间解析器就像解析器的卡戴珊一样，什么都不出名。
Date_1 Date_2 Date_3 Date_4 Date_5 Date_6
1000
浏览 1提问于2020-11-18得票数 0
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我研究了Pandas中的重采样/Timegrouper功能。然而，我正在尝试弄清楚如何在这个特定的案例中使用它。我想对一项金融资产进行季节性分析--比方说标准普尔500指数。我想知道多年来资产在任意两个自定义日期之间的平均表现。
例如:如果我有一个10年的标准普尔500指数每日变化的历史，我选择了3月13日和3月23日之间的日期范围，那么我想知道我的范围内的每个日期在过去10年中的平均变化-即过去10年中每年3/13的平均变化，然后是3/14，3/15，直到3/23。这意味着我需要按月和日分组，并计算不同年份的平均值。
我可能可以通过为年、月和日创建3个不同的列，然后按其中的两个列进行分组来做
浏览 24提问于2017-02-04得票数 1
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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我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子，但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧：
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
浏览 1提问于2014-09-11得票数 1
1回答
我从一个时刻表中创建了一个多索引熊猫系列，现在我想要阅读其中的数据。在我看到的所有示例中，本系列的列或级别都是命名的。然而，在我的系列文章中，情况并非如此。在这个多重索引中，第一级是日期，第二级是一天中的小时。数据列具有我想要读取的值。
从我的系列中获取我想要的数据的最简单的方法是什么？下面的代码应该是非常清楚的。
import pandas as pd
import numpy as np
n = 1000
t = pd.date_range(start ='2012-01-01', periods=n, freq='10T')
浏览 2提问于2015-04-08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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3回答
Pandas数据帧按索引切片
、、、、
我正在尝试对带有索引的数据帧进行切片，但它给出了错误，因为'TypeError：'Int64Index(1，dtype='int64')‘是一个无效的键’
data = [['Alex', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
index = df.index[df['Name'] == 'Bob']
print(index)
浏览 7提问于2019-03-01得票数 1
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我想画一个图表，最近的日期在x轴的左边，而不是右边。 有没有办法在pandas和matplotlib中做到这一点，同时仍然获得日期轴？ Invert an axis in a matplotlib grafic 演示如何使用invert_yaxis()对y轴执行此操作。但是，这不适用于xaxis。
浏览 10提问于2019-06-26得票数 1
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我读到NaNs是有问题的，但下面这些会导致我的数据实际损坏，而不是错误。这是一个bug吗？我是否遗漏了文档中的一些基本内容？我希望第二个命令给出一个错误，或者给出与第一个命令相同的响应：
ipdb> df
year PRuid QC data
18 2007 nonQC 0 8.014261
19 2008 nonQC 0 7.859152
20 2010 nonQC 0 7.468260
21 1985 10 NaN 0.861403
22 1985 11 NaN 0.878531
23 1985
浏览 0提问于2013-05-13得票数 1
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我有一个具有多个索引的熊猫系列，就像这个图像"target"，"Lastnewjob"，"experienceGroup“。这是pandas.core.series.series类型。我想把它转换成一个数据帧(第二张图)，其中"experienceGroup“值将是列名，而"target"，"Lastnewjob”仍然是列。
我想要查看的数据帧
使用groupby获取序列的代码。
Job=df.groupby(['target','last_new_job'])['
浏览 1提问于2021-01-26得票数 0
2回答
根据标签的索引获取数据的子集
、、、、
我有雅虎金融公司的数据
import pandas as pd
import yfinance
ticker = yfinance.Ticker("INFY.NS")
df = ticker.history(period = '1y')
print(df)
这给了我df
如果我具体说
date = "2021-04-23"
I需要df的子集，其索引标签为行的前2天，日期为的第1天。
重要的是，我们不能在使用日期字符串之前&之后计算，因为df可能没有一些日期，而是要根据索引打印行。例如，在df中，没有"2021-04-21
浏览 3提问于2021-05-03得票数 1
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假设我希望用线性插值重新索引一个时间序列到一个预定义的索引，其中新旧索引之间没有一个索引值是共享的。例如
# index is all precise timestamps e.g. 2018-10-08 05:23:07
series = pandas.Series(data,index)
# I want rounded date-times
desired_index = pandas.date_range("2010-10-08",periods=10,freq="30min")
教程/API建议这样做的方法是reindex，然后使用interpo
浏览 2提问于2018-10-08得票数 5
回答已采纳
1回答
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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我有一个熊猫DataFrame我想经常查询(射线通过一个API)。我试图加快它的装载，但它需要大量的时间(3+s)把它变成熊猫。对于我的大多数数据集，它是快速的，但这个不是。我猜是因为其中90%是字符串。
[742461 rows x 248 columns]
它在磁盘上大约是137 on。为了消除磁盘速度这一因素，我将.parq文件放置在tmpfs挂载中。
现在我试过：
pyarrow/parquetReading 用pyArrow Parquet (read_table)阅读，然后把它扔给熊猫(读到桌子上是即时的，但使用to_pandas需要3s)，玩了几乎所有我在pyArrow上能想到的
浏览 8提问于2020-05-28得票数 4
我有一个Pandas数据帧，索引/标签是日期。我只想知道开始日期(第一项)和结束日期(最后一项)。做到这一点的最好方法是什么？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2014-05-12得票数 3
1回答
我试图用熊猫来表示一些3D数据，但对此我一点也不知道。我知道这可以用numpy来做，我认为使用熊猫应该不难，因为它更容易建立索引。到目前为止，我得到的是：
import numpy as np
import pandas as pd
date=[2015, 2016, 2017]
interval=np.arange(-10,11)
elevation=np.arange(0.0,3.25,0.25)
df=pd.DataFrame(index=interval, columns=elevation)
df的结果如下所示。注意，我在上面的可变日期中有一个年表。我希望表示存储在dataFram
浏览 0提问于2018-07-09得票数 1
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要将多个变量传递给一个普通的python函数，您只需编写如下代码：
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时，我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列，如下所示：
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
浏览 2提问于2015-05-22得票数 6
我浏览了有关Pandas中的分层索引的。我尝试测试其中的示例，以创建一个具有分层索引的空数据帧：
In [5]: df = pd.DataFrame()
In [6]: df.columns = pd.MultiIndex(levels = [['first', 'second'], ['a', 'b']], labels = [[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]])
但是，它会抛出一个错误：
ValueError Traceback (most r
浏览 1提问于2017-04-04得票数 11
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仅过滤当月数据集
、、、
我有一个dataset，它的列包含日期(例如09/17/20)作为对象。我想要根据当前月份filter我的所有行。 import pandas as pd
import datetime as dt
from datetime import datetime
df = pd.read_csv("dataset.csv", dtype="unicode")
now = datetime.now()
df['month_start'] = pd.to_datetime(df['month_start'], format
浏览 12提问于2020-09-17得票数 3
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1回答
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
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