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2
回答
Python
pandas
-
timeseries
合并
两个
具有
不同
时间
戳
的
df
,
并用
最后
的
值
重新
填充
丢失
的
时间
戳
、
、
我有
两个
数据集:
df
1 =旧数据,保存为.csv文件,并使用
pandas
加载,结构如下:
df
1: Date Open High Low=
pandas
格式
的
新数据,结构相同,但
时间
戳
不同
:
df
2: Date Open High Low Close Volume 0 2019中有一些<
浏览 21
提问于2019-12-16
得票数 0
1
回答
如何在
python
中根据最近
的
时间
戳
左连接
两个
不同
长度
的
数据帧而不
丢失
任何行?
、
、
、
、
我想根据
时间
戳
合并
两个
数据帧。
两个
数据帧中
的
时间
戳
并不完全相同。我想根据最近
的
时间
戳
将右边
的
数据帧和左边
的
数据帧
合并
,并在
时间
戳
超出容限
的
地方使用NaN。如果我使用
pandas
of of(),我会
丢失
所有超出容差限制
的
行。
df</
浏览 13
提问于2020-11-26
得票数 0
1
回答
将
Pandas
时间
序列数据集
合并
为数值上最近
的
索引、完全外部连接、聚合列到最大
值
、
、
、
、
我有
两个
时间
序列,它们有重叠
的
事件,但都有
不同
的
事件,而另一个则不包含。重叠事件
的
时间
戳
是接近
的
,但不能保证相等。我希望
合并
这
两个
数据集,以便在事件重叠时取
两个
max_val列
的
最大
值
,并将
合并
集中
的
不同
事件与最初设置
的
max_val保持在一起。我使用过各种merge_aso
浏览 2
提问于2019-10-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
连接/
合并
两个
pandas
数据帧和
填充
、
我有
两个
pandas
数据帧,每个都有不规则
的
时间
序列数据。我还想为通过连接过程添加
的
任何“新”行向前
填充
frame2
的
其他列。我该怎么做呢?我试过了:但这只会留下一个
具有
匹配
时间
浏览 1
提问于2014-11-14
得票数 7
回答已采纳
1
回答
字母表时刻表,填写缺少
的
日期
时间
,
填充
量为0
、
、
目前,如果您从字母表下载数据,我会得到损坏
的
时间
戳
。我也有以下一些条件: ohlc
的
缺失日期
时间
值
将从上一次
时间
戳
中提取,因此04:45 ohlc将只是04:30
的
数据。对于创建
的
缺失行,卷为0。为了在未来
的
加载中
具有
一致性,我喜欢指定开始和结束日期
时间
。因此,假设这只股票是AAPL,我想要0415到0930,在未来我希望TSLA也有类似于AAPL.
的</
浏览 2
提问于2022-09-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
Pandas
结合了
时间
戳
列和read_csv中
的
fillna
、
、
、
、
正如您所看到
的
,并不是每行都有
时间
戳
。没有
时间
戳
的
每一行都来自与其上有
时间
戳
的
最近行相同
的
1秒间隔。 我正在尝试做3件事: 1.组合Date和Time列以获得单个
时间
戳
列。2.将该列转换为以秒为单位。3.
填充
空单元格以
具有
适当
的
时间
戳
。期望
的
最终结果是一个数组,每一行都有<e
浏览 0
提问于2014-11-30
得票数 2
1
回答
用
不同
时间
戳
的
大熊猫索引
合并
2数据
、
、
、
、
我有
两个
不同
时间
戳
和
不同
长度
的
数据。第一个Dataframe,
df
,有1054行,如下所示:第二个Dataframe,
df
_temp,有2629行,如下所示:我不知道从哪里开始。
时间
戳
几乎接近,我知道如何将数据格式与类似的索引
合并
,而不是这个索引。任何帮助都将不胜感激。谢谢!
df
_merged=pd.concat([
df
,
df</e
浏览 3
提问于2021-10-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pandas
将多个列组合到数组中
的
结果是ValueError
、
、
、
我想将Dataframe
的
多个列
合并
为一个,包含这些列
的
数组。(row[collist1]), axis=1) 除非我想保存
时间
戳
数组(之前只是简单地保存为text[]),否则没有什么可抱怨
的
。我得到
的
时间
戳
的
格式不好,所以使用了pd.to_datetime(
df
‘timestamps’),因为Postgresql更喜欢使用ISO-Timestamps (试图将其保存在timestamp[]列中co
浏览 21
提问于2017-01-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
Dataframe计算
具有
不同
TimeStamp
的
行之间
的
TimeDifference
、
、
、
、
我想确定
Python
Pandas
DataFrame中
不同
行之间
的
增量
时间
。几行可以有相同
的
时间
戳
。然后,增量
时间
应该是指
最后
一个
不同
的
时间
。12 5 | 25 | 12 我使用
的
是:
d
浏览 16
提问于2019-09-16
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何更改列中
的
日期?
、
、
、
我对潘达斯有意见,
Python
。我有几行有
不同
的
日期,其中日期是字符串。这里我们看到二月有
两个
不同
的
日子,28和29。我只对这个月感兴趣。不管他们是哪一天,只要是同一天,
最后
一天更好。我不能删减和只保留"2016-02“,因为我以后需要
的
是这一天。我可以转换它
的
时间
戳
,如果它变得更容易。
df
["DATE"] =
pandas
.to_
浏览 5
提问于2017-11-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将
具有
不同
日期
的
两个
DataFrames
合并
为一个
具有
升序
时间
线
的
one
、
我希望将
具有
不同
日期
的
两个
不同
的
Pandas
.DataFrame组合成一个
时间
序列,其中索引中
的
每个迭代都是来自任何一个原始
df
的
时间
戳
,而另一个则实际上是它
的
最后
一个
时间
戳
的
.ffill()。作为一个人为
的
例子:
df
_a = [
浏览 11
提问于2020-03-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
U-SQL +
Pandas
Merge_asof
、
、
、
我是第一次使用Azure Data Lake Analytics,我不确定如何像
python
中
的
熊猫那样
合并
2个数据集。我正在
合并
两个
具有
不同
时间
戳
的
数据集,但如果它们在特定
的
时间
跨度内,我需要将它们排成一行。这在
python
中是直接
的
。
python
代码示例:
pandas
.merge_asof(trades,
浏览 0
提问于2018-09-18
得票数 2
3
回答
Algo问题:迭代多个
时间
序列
假设我有N个
时间
序列叫做S_1,S_2,.S_N :我所说
的
时间
序列
的
意思是(示意性
的
) values::Vector{T}end
具有
与N个
时间
序列
的
浏览 2
提问于2019-07-30
得票数 1
2
回答
熊猫在“b”栏前后直接使用“a”栏
的
平均细胞数
、
、
、
我有一个
时间
序列数据集,GPS每隔一秒钟就会
丢失
一次。 如果'AV‘列中
的
所有单元格都使用相同
的
方
浏览 1
提问于2020-08-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
向数据框添加
具有
更新
时间
的
列
、
、
、
我是
python
的
新手,我正在使用
pandas
库。我有一个名为COMBO
的
数据框架,它将5个
不同
的
excel电子表格组合成一个主电子表格。我想在
最后
添加一个新
的
列,显示我组合电子表格
的
时间
和
时间
,但我很难做到这一点。我得到一个错误: TypeError:无法连接非NDFrame对象。这是我到目前为止尝试过
的
:import
浏览 0
提问于2018-01-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
时间
戳
边界之间
填充
Pandas
列
、
、
、
']) 我们希望过滤数据帧以仅保留特定
时间
的
值
。我试着使用:
df
=
df
.fillna(method='ffill') 这种方法
的
问题是,我只需要将这个
填充
应用于start (
填充
观察
时间
框架
的
内部),但我不想在"End“之后
填充
。我
的
第一个想法是创建另一组
时间
戳
,它将获取会话结束
的</
浏览 12
提问于2020-10-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
向
TimeSeries
中添加异源DataFrame
、
、
、
目标当前进展 交易数据已使用解析
的
日期
时间
索引read_csv()读入read_csv()中。问题是,没有<em
浏览 1
提问于2012-12-21
得票数 6
回答已采纳
1
回答
汇总节拍数据以打开高、低、关闭与
时间
无关
的
数据
、
、
我想将存储在熊猫数据帧中
的
节拍数据
合并
为开放
的
高低位关闭格式,但与
时间
无关,而是每100个节拍聚合。之后,我将使用matlibplot将它们显示在烛台图中。我已经使用一个
具有
两个
值
的
pandas
数据集解决了这个问题:
时间
戳
和价格。
时间
戳
已经有了
pandas
日期格式,所以我使用它:
df
["TIMESTAMP"
浏览 1
提问于2018-09-11
得票数 1
1
回答
如何处理任意
时间
序列数据
的
收集和分析(数据流挖掘)
、
、
、
、
在我们
的
黑客空间,我们有几个环境传感器和事件跟踪器(如#连接
的
设备,加热,酒吧交易等)它定期输出
timeseries
数据。当前平台
的
输出由unix
时间
戳
+
值
/事件组成。对于每个探针,这些测试
的
时间
间隔是
不同
的
。 以集成
的
方式处理实
值
浏览 2
提问于2016-11-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
pandas
与最近
的
分钟
合并
、
、
我只想在±1分钟间隔内
合并
两个
数据帧。下面是包含示例数据集
的
name_
df
:A 2/19/2019 17:16:15C 2/19/2019/2019 17:19:27 这是我试图实现
的
,但这个方法遗漏了一分钟内另一边
的
一些行
浏览 0
提问于2019-02-20
得票数 0
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