Pandas将每个日期的n.lowest值计入新列
Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。针对你提到的问题，我们来逐步解答。
首先，我们需要了解Pandas中的几个关键概念：
- Pandas的数据结构：Pandas主要提供了两种数据结构，即Series和DataFrame。Series是一维标记数组，类似于带有标签的数组，而DataFrame是二维表格数据结构，类似于关系型数据库中的表格。
- n.lowest值：根据你的问题描述，n.lowest值指的是每个日期中的最小的n个值。
接下来，我们来解答如何将每个日期的n.lowest值计入新列：
- 首先，我们需要确保数据已经被加载到Pandas的DataFrame中。可以使用Pandas的read_csv()函数或其他相关函数来读取数据文件，并将其转换为DataFrame。
- 接下来，我们可以使用Pandas的groupby()函数按照日期进行分组。假设日期存储在名为"date"的列中，我们可以使用以下代码进行分组：
- 接下来，我们可以使用Pandas的groupby()函数按照日期进行分组。假设日期存储在名为"date"的列中，我们可以使用以下代码进行分组：
- 然后，我们可以使用apply()函数结合nlargest()函数来获取每个日期中的最小的n个值。假设我们要获取每个日期中的最小的3个值，并将它们计入新列"n_lowest"中，可以使用以下代码：
- 然后，我们可以使用apply()函数结合nlargest()函数来获取每个日期中的最小的n个值。假设我们要获取每个日期中的最小的3个值，并将它们计入新列"n_lowest"中，可以使用以下代码：
- 其中，'value'是存储数据的列名，nsmallest()函数用于获取最小的n个值。
- 最后，我们可以根据需要对新列进行进一步处理或分析。例如，可以使用Pandas的sort_values()函数对新列进行排序，或者使用其他相关函数进行统计分析。
至此，我们完成了将每个日期的n.lowest值计入新列的操作。
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希望以上回答能够满足你的需求，如果还有其他问题，请随时提问。
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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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我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘：
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
浏览 14提问于2018-02-28得票数 0
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我从中提取了一个Pandas DataFrame，日期为2009年9月至2018年10月，平均风速列的平均值为4.65。我正在接受一个挑战，在这个专栏的平均值需要为4.64的情况下，是否有一个健全的检查。如何修改该列的值，使该列的平均值变为4.64？对此是否有任何代码解决方案，或者必须手动执行吗？
浏览 4提问于2020-11-09得票数 0
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pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样，我可以使用group-by子句，其中group-by列是对时间列的函数调用。例如，要使用月份频率进行重采样，我可以编写如下SQL：
select count(*) from t group by month(myDate)
当涉及到周频率时，事情就有点不同了，因为DolphinDB没有像week这样的函数。此外，我希望在一周中的特定日期重新采样，例如，星期二。
浏览 1提问于2019-10-31得票数 0
我正在尝试从pandas列中提取任意格式的日期(日期是较长字符串的一部分)。
我已经在pandas之外找到了 answer，但我不确定如何在pandas专栏中使用它。
日期可以采用各种格式，例如：
footballer, born October 1989
footballer, born 1900s
footballer, born 29 December 1987
Brazilian footballer, born 1983
31/02/1901
16 May 2019
是否可以将任何日期格式和部分日期作为具有date类型的pandas列？
浏览 25提问于2019-07-13得票数 4
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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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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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这篇文章的目标是能够将列“开放日期”、“关闭日期”转换为时间戳格式
我尝试了这些链接的函数/例子，并取得了任何结果。
非常感谢任何关于如何这样做的想法/评论/例子。
列特征：
开放日期 datetime64ns和pandas.core.series.Series
关闭日期 datetime64ns和pandas.core.series.Series
最后，我使用了这些库
将熊猫作为pd导入
将numpy导入为np
从日期时间导入日期时间，日期，时间，时间增量
浏览 5提问于2021-11-23得票数 0
列A包含日期。B列是一个字符串。我想要计算所有单元格，其中A是这个月，B包含某个字符串。 这是我的方法：=COUNTIFS(B1:B; "Certain String"; MONTH(A1:A); MONTH(TODAY())) 不幸的是，这种方法不起作用。有什么想法吗？
浏览 30提问于2019-02-08得票数 1
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1回答
所以这在这里是一个比较常见的问题，但我还没有找到一个真正适合我特定需求的答案。我有两张桌子。其中一个是ProjectClosedDates的列表。另一个表是一个历经2025的日程表，其中包含行日期是否为周末的列，另一列是假日的日期。
我的最终目标是根据ProjectClosedDate找出日期，该日期后的5个工作日是什么日期。我的想法是，我将使用Calendar表并将其连接到自身，这样我就可以向日历表中插入一列，该列与行日期相差5个工作日。然后，我将基于ProjectClosedDate = RowDate将Project表连接到该表。
如果我只是要检查一条记录的实际业务日期表，我可以使用以下
浏览 0提问于2014-03-07得票数 0
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
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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2回答
我在熊猫的数据里有这样的数据：
In [1]: import pandas as pd
In [2]: toy = pd.DataFrame({'Date':['7/1/2018','7/2/2018','7/3/2018','7/4/2018','7/2/2018','7/3/2018','7/4/2018','7/5/2018'],
'A':[1,2,3,4,5,6,7,8],'B&
浏览 0提问于2018-07-09得票数 2
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我有一个以月份为整数的列和一个以daytime格式存储当前日期的变量。我需要创建一个更新了月份的列： df_final["Date"] = current_day.replace(month=df_final["Month"]) 但我得到以下错误： /venv/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/series.py", line 185, in wrapper
raise TypeError(f"cannot convert the series to {converter}")
Ty
浏览 12提问于2021-10-15得票数 0
我正在将金融电子表格转换为Pandas，这是一个经常出现的挑战。
在excel中，假设您有这样的计算:对于列0:n，该值取决于前一列，格式为Cell (row，column)：Cell(1，n) = (Cell(1，n-1)^2)*5。
显然，对于n=2，您可以在Pandas中创建一个计算列：
df[2] = (df[1]^2) *5
但对于30个这样的连锁店来说，这是行不通的。所以目前，我使用的是for循环。
total_columns_needed = list(range(0,100))
for i in total_columns_needed:
df[i] = (df[i-1
浏览 0提问于2015-09-02得票数 2
我们有带蜂巢转移台的湖房建筑。我想对这些数据进行处理，所以我选择我的数据作为Spark。
我想要完成的具体处理步骤是解析Spark中的日期列，这些列的格式非常奇怪：/Date(1582959943313)/，其中/Date(xx)/内的数字自纪元以来是毫秒。我认为通过转换我的Spark toPandas()，然后处理日期，我是很聪明的：
df_accounts = spark.sql("SELECT * FROM database.accounts")
df_accounts_pandas = df_accounts.toPandas()
df_accounts_pandas[
浏览 9提问于2022-11-15得票数 0
2回答
在使用Pandas创建的数据栏中，有一个列，即“date”，存储日期的值，即2012-10-8年，如何创建另一列，其中的每个条目存储对应日期条目的工作日。
换句话说，我想要两栏
date weekday
2012-10-8 Tuesday
工作日条目需要根据日期列计算。
浏览 0提问于2018-08-10得票数 1
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1回答
熊猫read_sql
、、、
我遇到了以下不规则性，并想分享我的解决方案。
我正在使用Pandas和SQLALCHEMY在Python中从Microsoft sql Server读取SQL表。有一列名为“发生时间”，格式如下："2017-01-01 01:01:11.000“。使用SQLAlchemy读取“发生时间”列，所有内容都以NaN的形式返回。我尝试在pandas.read_sql()方法中设置parse_date参数，但没有成功。
是否还有其他人在使用SQLAlchemy/Pandas从SQL表中读取日期时间列时遇到问题？
浏览 1提问于2017-07-20得票数 0
我在一个Pandas数据框中有一列，它有一个日期列，但日期时间和日期混合在一起，如下所示：
2020-05-20 00:00:00
2020-05-21 00:00:00
2020-05-22
2020-05-23
有没有办法将所有内容都转换为日期格式，如下所示：
2020-05-20
2020-05-21
2020-05-22
2020-05-23
浏览 21提问于2020-06-08得票数 0
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我用的是水晶报告10号。
在我的数据库中，我有每个日期的生产值。有一个日期列和一个qty列。在此运行报表时，报表上的日期与数据库中的日期相对应，但我希望报表显示每个日期，如果没有值，则为0。在报告中这样做可以吗？
日期是一个组字段，其详细信息被抑制。如果存在差异，则数值是放置在组标题中的详细信息的总和。
浏览 3提问于2011-02-25得票数 2
我有一个带有id列、日期列dt和一些可能包含0或1(或根本没有值)的二进制列的Pandas。
import pandas as pd
import datetime
# initialize list of lists
data = [
['A', None, None, 0, 0, datetime.date(2020,5,1)],
['A', 1, None, 0, 1, datetime.date(2020,5,2)],
['A', None, 1, 0, 0, datetime.date(2020,5,3
浏览 1提问于2020-07-03得票数 1
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我有一个巨大的CSV文件(3.5GB，每天都在变大)，它有正常的值，还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示，其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda；Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
浏览 0提问于2018-06-22得票数 3
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我有一个sav文件，其中有一个%m/%d/%Y字符串格式的datetime列。当我在pd.read_spss()中阅读它时，它似乎没有任何与日期时间相关的参数，它的结尾看起来像是unix时间，只不过几个世纪后，它将具有独特的值，包括13778726400、13841884800等等。
然而，当我将读列输入pd.to_datetime时，它并不被解释为我所期望的日期，而是在1970年最初的unix日期之后几秒钟：
pd.to_datetime(df.col)
0 1970-01-01 00:00:13.778726400
1 1970-01-01 00:00:13.8417
浏览 4提问于2022-03-14得票数 0
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我有一个pandas dataframe，它包含一个非数字值的列。如何将它们转换为整型/浮点型。
eq：
Col1 Col2
Lip_GD 267
Gly_hy_68 467
Hint_2 628
Jac+Jac 339
Lip_GD 234
Jac+Jac 267
当我将这些数据读入pandas数据帧时，我将如何将列1转换为int？
浏览 4提问于2015-11-26得票数 3
1回答
我有一个Pandas，其中一列(Reservation_Dt_Start)表示日期范围的开始，另一列(Reservation_Dt_End)表示日期范围的结束。
与其每一行都有一个日期范围，不如展开每一行，使其具有与日期范围中的日期一样多的记录，而每一行表示其中的一个日期。
有关示例输入和所需输出，请参见下面的两张图片。
下面的代码片段有效！！但是，对于输入表中的每250行，运行需要1秒。由于我的输入表的大小为120,000,000行，这段代码将需要大约一周的时间运行。
pd.concat([pd.DataFrame({'Book_Dt': row.Book_Dt,
浏览 0提问于2018-12-06得票数 4
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熊猫动态日期、时间、周开始
、、、、
我试图在我的熊猫数据中创建一个动态日期时间函数，以识别“日期”列中的值，并让我知道“周”列中的各个星期开始。
开始一周的日期总是星期一，但如果周又延长到另一个月，则例外。
如果它确实蔓延到另一个月，周结束日期将是一周开始月份的最后一天。
新的一个月的第一个月将代表一个星期开始的日期溢出，周结束将仍然是周日。
我很难将下面创建的函数合并到Pandas dataframe中：
def week(rawdate):
dt = datetime.strptime(rawdate, '%m/%d/%Y')
currentweek
浏览 6提问于2015-07-17得票数 2
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1回答
我希望将循环中生成的表中的列附加到dataframe中。我本来希望用pandas.merge来完成这个任务，但它似乎并不适合我。
我的代码：
from datetime import date
from datetime import timedelta
import pandas
import numpy
import pyodbc
date1 = date(2017, 1, 1) #Starting Date
date2 = date(2017, 1, 10) #Ending Date
DateDelta = date2 - date1
DateAdd = DateDelta.day
浏览 1提问于2017-05-03得票数 0
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1回答
我能够搜索到显示此错误消息的“原因”的建议，但不知道如何解决它-
每次尝试通过连接两个现有列中的字符串值来向pandas数据帧添加新列时，我都会遇到这个问题。
例如：
wind['timestamp'] = wind['DATE (MM/DD/YYYY)'] + ' ' + temp['stamp']
如果第一个项目和第二个与‘’合并的项目都是单独的dataframe/series，那么它就会起作用。
这些尝试是将日期和时间合并到同一列中，以便它们被pandas库识别为日期时间戳。
我不确定是我错误地使用了这个命令，还是panda
浏览 1提问于2018-08-22得票数 5
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我有一个关于pandas.core.frame.DataFrame结构的问题。我有两列，分别是valid['Close']和valid['Predictions']。但是在左边仍然有一个名为Date的列，我无法访问它。但问题是，我现在想添加包含未来日期的新行。如何做到这一点？该表如下所示：
Close Predictions
Date
2018-12-20 10611.10 10802.74
... ... ...
2021-09-24
浏览 3提问于2021-09-24得票数 0
4回答
我的数据库中有一个表(tbl_MatterItem)，用于跟踪项目的发送和接收日期。如果尚未发送或接收，则值为NULL。我有另一个链接到的表(tbl_Matter)，以获取该特定项目的BillingLawyer。
BillingLawyer ItemSent ItemReceived
------------- -------- ------------
Alison 09/09/09 NULL
Alison 10/10/10 NULL
Alison 11/11/11
浏览 0提问于2011-06-24得票数 1
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我想读取csv，日期在列中，但日期在列中的格式不同。
具体地说，有些日期是"dd/mm/yyyy“格式，有些是"4####”格式(excel 1900日期系统，序列号表示自1900/1/1以来经过的天数)。
有没有办法使用read_csv或pandas.to_datetime将列转换为datetime？
我尝试过使用不带参数的pandas.to_datetime，但无济于事。
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
返回
ValueError: year 42613 is out of range
假设它可
浏览 2提问于2021-06-29得票数 1
1回答
如何将常量值列附加到没有标头的pandas数据帧中？我想在末尾追加这一列。
有了headers，我可以用的方式来做：
df['new'] = pd.Series([0 for x in range(len(df.index))], index=df.index)
浏览 1提问于2017-02-27得票数 5
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我有一个数据表，其中issue_d是一个日期列，其值存储在一种格式-11-12月单击列中的任何单元格，日期为2018年11月12日。
但是在读取csv文件时，issue_d将作为12月11日到12月11日导入。年份不会被进口。
如何获得格式为- d/m/y的issue_d列？
我试过的密码-
import pandas
data=pandas.read_csv('Project_data.csv')
print(data)
检查issue_d列: data'issue_d‘结果：
0 11-Dec
1 11-Dec
2 1
浏览 0提问于2018-06-25得票数 1
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工作信息 我有两个不同的数据源，所以我在数据工厂中创建了一个数据流，其中对于第一个数据(A)集，我正在进行一些转换并加载到接收器中，在另一个数据集(B)中，类似地执行一些转换并加载到另一个接收器中。 问题 现在我有一些要求，第一个数据集(A)中有日期列DT_COLUMN_A(11-04-2020 01:17:40)，需要与第二个数据集(B)中的日期列DT_COLUMN_B(01-01-2020 16:32:00)进行比较，并将比较后的输出作为列存储在第二个数据集(B)中。 因此，我需要数据集A的date列的min和max (日期范围)，将其应用于数据集B的date列的min和max，并找到A
浏览 23提问于2020-08-25得票数 0
我需要将可为空的整型日期值('YYYYMMDD')读取到pandas，然后将此pandas数据帧保存为Date32Day格式，以便Athena Glue Crawler分类器将该列识别为日期。下面的代码不允许我将列保存到pandas中的parquet： import pandas as pd
dates = [None, "20200710", "20200711", "20200712"]
data_df = pd.DataFrame(dates, columns=['date'])
data_df['
浏览 32提问于2020-07-14得票数 3
import pandas
import datetime
file = "BT_Schedule_04_27_2020_PM.xlsx"
df = pandas.read_excel(file, sheet_name="BT Schedule")
today = datetime.date.today()
ttudates = df["TTU Date"]
site = df["BLC ID"]
for date in ttudates:
if date == today:
print(date) 这就
浏览 28提问于2020-04-28得票数 0
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我正在尝试通过读取两个CSV文件来计算最大股价和最新日期(今天)-使用pandas max()函数。然而，从CSV文件‘关闭/最后’列之一返回的最大值似乎是不可信的。
<code>A0</code>
我得到的答案是: Max close AAPL (‘$99.99'，’12/31/2019年‘) Max close IBM (’$215.8'，‘12/31/2019年’)
显然，最大值高于99.99美元，而且日期已经过时。
我也更新了pandas库。然而，这个错误仍然存在。这里的任何帮助都将不胜感激。
CSV文件AAPL包含如下数据(示例)：<co
浏览 16提问于2020-03-15得票数 0
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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
我有一个csv和一些列，包括‘日期’和‘时间’。我阅读csv并将“日期”和“时间”列设置为索引。
import pandas as pd
data_file = 'data.csv'
data = pd.read_csv(data_file, parse_dates=[['Date', 'Time']], index_col='Date_Time', dayfirst=True)
这样，“日期”和“时间”栏就会被删除。我的目标是留住他们。
另一种方法是：
import pandas as pd
data_file = 'd
浏览 1提问于2014-08-31得票数 2
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我有一个DataFrame，其中YEAR、END_DAY和END_MONTH的列是整数，我需要为START_DAY和START_MONTH设置新的列。开始日期应该比前一行中的结束日期晚一天(第一行的START_DAY和START_MONTH都应该等于1)。
我的问题是，我无法让pandas创建一个日期列，然后我可以将时间增量应用到该列。这是我令人讨厌的一句话：
aws['END_DATE'] = pandas.to_datetime(aws['YEAR'],
aws['END_MO
浏览 2提问于2014-12-09得票数 0
1回答
我有一些非规范化的数据，我试图取消这些列的支点，我希望你们都能帮助我找到最好的方法。我使用多个union语句完成了这个任务，但我希望做的是创建一个动态查询，当更多的列被添加到表中时，这个查询可以一遍又一遍地完成。我的数据如下所示：(数字列贯穿50)
| Code | Desc | Code_0 | Desc_0| Period| 1 | 2 | 3 | 4 |
|-------|-------|--------|-------|-------|---------|--------|---------|----------|
| NULL
浏览 1提问于2014-08-14得票数 3
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1回答
因此，我有一个employee表，其中包含自开始以来所有employee的数据。在数据中，我有我需要的所有数据。我有员工的开始日期、结束日期(如果没有，则为null)，还有部门的名称，如果部门发生了变化，则该特定员工有一个新的行，其中包含一个新的部门值，以及两个名为"DepValidFrom“和"DepValidto”的列，它们的日期格式决定了当前员工在该特定部门的时间段。 我的目标是进入一个矩阵，一个所有部门的列表，以行为行，以年和月为列，以该部门当时的雇员数量为值。我有所有的数据，但我找不到确切的方法来编写我的PowerBI度量，甚至是SQL查询。 所以..。我正在尝试将
浏览 25提问于2020-09-24得票数 0
我有一个320000行18列的DataFrame。其中两列是项目开始日期和项目结束日期。我只是想添加一个列与项目的持续时间，以天为单位。
df['proj_duration'] = df['END_FORMATED'] - df['START_FORMATED']
数据是从Server导入的。
日期已形成(Yyyy)。
当我运行上面的代码时，我会得到以下错误：
回溯(最近一次调用)：
pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64中的"pandas_libs\tslibs\time
浏览 0提问于2020-07-24得票数 0
回答已采纳
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
我可能走错路了。我正在寻找大约100家英国医院的邮政编码。我有一个电子表格(all_all)在英国的医院/诊所/等的总数(14,000)和他们的地址和邮政编码。
在这100家医院中，我每年都有一个手术活动的数据(脊柱)，医院名称重复了2817行。
spine.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2818 entries, 0 to 2817
Data columns (total 7 columns):
index_col 2818 non-null float64
fyea
浏览 1提问于2019-12-09得票数 1
回答已采纳
我有以下数据帧
我想添加两列“季度期间的统计总数”( "stat“的总值，没有应用参数分解)和”季度总数的百分比“--这将显示比例是如何随着时间的推移而变化的，并构建一个总和为100%的堆叠图
不幸的是，我在用"pandas方式“计算”季度统计总数“时遇到了麻烦。我最终逐个单元格地迭代数据帧，这感觉像是一个次优解，然后将一列除以另一列，得到%
for elements in df.index:
df.ix[elements,3] = df[df['period']==df.ix[elements,0]]['stat'].su
浏览 2提问于2016-08-16得票数 2
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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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我正在处理一些玻璃钻孔温度数据，该数据由大约1000行乘700列组成。垂直索引是深度(即，当您向下移动时，数组深度增加)，列标题是日期时间值(即，当您沿着数组向右移动时，您将在时间上向前移动)。 我正在寻找一种方法来平均列中的所有温度取决于日期采样率。例如，较早的日期时间间隔为10分钟，而较晚的日期时间间隔为6小时。 如果能够将采样作为输入，并基于该采样率提取数据，这将是一件好事，这样我就可以看到哪一个效果最好。 如果我选择比方说3小时采样，如果间隔超过3小时，这将被忽略，并且在这种情况下不会对数据进行任何更改(即，10分钟的日期时间间隔是平均的，但6小时的日期时间间隔不受影响)。 所有这些
浏览 13提问于2019-10-14得票数 0
在python中，我有一个Pandas dataframe (df)，可以在下面进行复制。
import pandas as pd
data = [['2021-09-12', 'item1', 'IL', 5], ['2021-09-12', 'item2', 'CA', 7], ['2021-08-13', 'item2', 'CA', 8], ['2021-06-12', 'item3', 'NY'
浏览 1提问于2021-09-21得票数 1
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