首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

scd2 pandas dataframe中的python查询-在from_date和to_date之间查找

在pandas DataFrame中进行查询,可以使用条件筛选来实现。对于scd2类型的数据,我们可以使用from_date和to_date两个列来表示有效期范围。要在from_date和to_date之间查找数据,可以使用以下方法:

  1. 首先,导入pandas库并读取数据到DataFrame中:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 使用条件筛选来查找在from_date和to_date之间的数据:
代码语言:txt
复制
# 设置查询条件
from_date = '2022-01-01'
to_date = '2022-12-31'

# 使用条件筛选查找数据
result = df[(df['from_date'] <= to_date) & (df['to_date'] >= from_date)]

在上述代码中,我们使用了两个条件来筛选数据。第一个条件是df['from_date'] <= to_date,表示from_date列的值小于等于给定的to_date值。第二个条件是df['to_date'] >= from_date,表示to_date列的值大于等于给定的from_date值。通过使用逻辑与运算符&将两个条件组合在一起,可以得到在from_date和to_date之间的数据。

  1. 最后,可以打印或进一步处理查询结果:
代码语言:txt
复制
# 打印查询结果
print(result)

以上代码将打印在from_date和to_date之间的数据。

对于pandas DataFrame中的查询,还可以使用其他条件筛选方法,如使用query()函数或使用布尔索引。根据具体的需求和数据结构,选择合适的方法进行查询。

关于pandas DataFrame的更多信息和用法,请参考腾讯云文档中的相关链接:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pythonpandasDataFrame对行操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...7 8 data.ix[data.a 5,3] Out[30]: three 13 Name: d, dtype: int32 data.ix[data.b 6,3:4] #选择'b'列中大于6所第...4列,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所第3-5(不包括5)列 Out[32]: c d three...12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.4K30

牛客网数据库实战题解题思路及答案

last_namefirst_name以及对应部门编号dept_no 请你查找所有已经分配部门员工last_namefirst_name以及dept_no,也包括暂时没有分配具体部门员工 drop... 不等于 思路:根据dept_no关联dept_emp表dept_manager表即可找出其对应manager信息,where条件中使用筛选出本身是经理数据即可。...manager员工比manager员工还高员工薪水,查询查询出员工manager及其薪资即可,where条件中就是非manager员工非manager员工比其manager薪资还高员工 select...对于创建视图中 SELECT 语句指定存在以下限制: 用户除了拥有 CREATE VIEW 权限外,还具有操作涉及基础表其他视图相关权限。 SELECT 语句不能引用系统或用户变量。...MySQL不允许查询同时删除表数据(不能一边查一边把查表删了) 删除是一个范围,子查询查出非最小即可 delete from titles_test where id not in (

60120
  • 根据时间获取周数

    2 方法 利用datatime 函数,设计一个calculate函数接受初始时间与截止时间 代码清单 1 import datetimedef calculate_weeks(from_date, to_date...): delta = to_date - from_date # 计算天数差距转换成周数结果 return int(delta.days / 7)# 示例用法:计算2019年1月1日至今有多少周...在这段代码,我们定义了一个名为calculate_weeks函数,它接受两个日期作为输入,并返回这两个日期之间周数。...首先,我们利用to_datefrom_date计算出天数差距,然后除以7以得到相应周数。最后,我们打印出计算结果。...示例用法,我们定义了开始日期from_date为2019年1月1日,并将结束日期to_date设置为当前日期。我们调用calculate_weeks函数,然后打印输出结果。

    24040

    【精选】使用Cryptory分析影响加密货币价格因素(区块链系列3)

    安装 cryptor可以PyPiGitHub上使用,因此很容易运行pip install cryptory在你command line/shell。 下一步是将包装加载到工作环境。...事实上,所有的加密方法都会返回一个pandas dataframe。这很方便,因为它允许你使用常见pandas技术来处理输出。...你可以从Quandl api(https://www.quandl.com/tools/python获得类似的数据(我打算将quandl API调用集成到cryptory)。...这是更广泛加密趋势一部分,大多数币经历了前所未有的收益。 领先是比特币,价格11月15日12月15日之间涨了两倍。...pandas帮助下,我们可以将比特币相对于某些特定股票指数进行可视化操作。 该图显示如果你1月3日投资,你将收到回报。由于比特币涨幅最大(> 10倍回报),客观上它是最好投资。

    1.4K80

    手把手教你搭建一个 Python 连接数据库,快速取数工具

    Oracle 数据库驱动,通过使用所有数据库访问模块通用数据库 API 来实现 Oracle 数据库查询更新 Pandas 是基于 NumPy 开发,为了解决数据分析任务模块,Pandas...本文主要介绍一下 Pandas read_sql_query 方法使用 1:pd.read_sql_query() 读取自定义数据,返还DataFrame格式,通过SQL查询脚本包括增删改查。...params:向sql脚本传入参数,官方类型有列表,元组字典。用于传递参数语法是数据库驱动程序相关。...2:pd.read_sql_table() 读取数据库表,返还DataFrame格式(通过表名) import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,...扩展模块,相当于 python Oracle 数据库驱动,通过使用所有数据库访问模块通用数据库 API 来实现 Oracle 数据库查询更新。

    1.4K30

    通过一条简单SQL 来理解MYSQL解析SQL过程

    ,今天就从一条MYSQL查询语句入手,看看我们还能挖掘点什么?...是的,就是我们平时不觉得一条普通语句,其实经理一个“漫长”过程,能提取结果。 那我们来一段段看,到底发生了什么。...并且可以让我们理解那些 “文章” 告诉我们SQL 语句执行顺序到底对不对。...下面标志清楚JOIN 字段之间关联性, 并且很清楚标志清楚依赖两个表,并且也告知了 JOIN 方式 NESTED_LOOP 方式,从 employees 中选一条,与salaries 所有记录进行一对一比对...下面就开始展示计划了,从下面的信息,我们语句判断查询方式走主键,并且走EQ 方式,不使用 MYSQL mrr (不知道什么是MRR 可以百度一下) ?

    78540

    sql筛选第一条记录

    问题描述 我们现在有一张表titles,共有4个字段,分别是emp_no(员工编号),title(职位),from_date(起始时间),to_date(结束时间),记录是员工某个时间段内职位名称,...image.png 通过查询出来最大from_date取筛选最近一条职位信息。...语法 功能:原有表基础上加上一个根据条件排序伪列。...我们之前问题里面提到了一个emp_no会对应多条职位信息,然后对于每个emp_no记录进行一个降序排列,接下来我们只需要把上面的结果当成一个子查询然后筛选rank = 1 就好了。...---- 综上,如果各位目前使用是Oracle,推荐各位使用方法二: 方法二容错率高,如果titles表里面有两条记录emp_nofrom_date都是一样,方法一就会报错了,单条子查询返回多行;

    1.3K20

    使用递归神经网络-长短期记忆(RNN-LSTM)预测比特币以太币价格

    把机器学习深度学习模型通过各种方法运用到证券市场或加密货币市场研究是非常有趣。 我认为构建单点预测模型来探索深度学习时间序列数据(如,证券价格数据)应用是一个不错入手方法。...先决条件开发环境 开始下面的内容之前,你可能需要掌握Python基本编程技巧,机器学习基础知识,特别是深度学习相关知识。 如果你还不具备这些知识,建议先浏览这篇文章。...具有一个隐藏层两个输出简单感知器神经网络 而递归神经网络则是用来解决那些数据与时序相关问题。它通过把前一个隐藏状态输出,循环输入到感知器,作为当前输入一起进入网络进行处理。...创建输入样本并对其进行01范式化 创建训练样本测试样本集目标输出,并对其进行01范式化 将数据转换为 Numpy 数组以供模型使用 数据清理部分已经我们加载数据时中完成了。...在下面的代码,你可以找到相关必要功能: def merge_data(a, b, from_date=merge_date): """ a: first DataFrame b: second

    1.3K20

    【干货】RNN-LSTMKeras实现:以预测比特币以太坊价格为例(附代码)

    ▌先决条件开发环境 ---- ---- 假设你已经拥有Python一些编程技能,并具备机器学习基本知识,尤其是深度学习。 如果没有,请查看这篇文章快速浏览。...我选择Colab,因为环境设置简单性以及免费GPU使用,这使得训练时间变得非常重要。 以下是如何在Google云端硬盘设置使用colab教程。...我们案例,我们将做下面的工作,并作为我们预处理一部分: 数据清理,填补缺失数据点 合并多个数据通道。Bitcoin Ethereum一个数据框。...计算价格波动并将其添加为新列 删除不必要列 按照日期升序对我们数据进行排序 拆分数据用于训练测试 创建输入样本并在01之间进行归一化 创建训练测试集目标输出并将其归一化到0-1之间 将我们数据转换为...numpy数组以供我们模型使用 数据清理部分已经我们加载数据第一个函数完成了。

    12.9K90

    MySQL练习十五:查询员工部门领导编号自身编号

    获取所有的员工员工对应经理,如果员工本身是经理的话则不显示,以上例子如下: [C23E2BE72621CF021B0A53D9F763989B] 数据表: 表结构 drop table if exists...` ( `dept_no` char(4) NOT NULL, `emp_no` int(11) NOT NULL, `from_date` date NOT NULL, `to_date` date...,部门领导编号又在部门表,这时候直接去查询到部门就可以得到部门信息,从而可以得到部门领导编号。...2、考虑到如果员工属于部门领导数据不查询出来,针对这种数据做一个过滤即可。...LEFT JOIN dept_manager m ON e.dept_no = m.dept_no WHERE e.emp_no m.emp_no 此题在牛客网上存在一点争议,推荐写法根据评论,原题上是有考虑在职不在职情况

    3.2K20

    升级MySQL5.7,开发不得不注意

    基于前期调研朋友反馈,与开发相关主要有两点: sql_mode MySQL 5.6,其默认值为"NO_ENGINE_SU BSTITUTION",可理解为非严格模式,譬如,对自增主键插入空字符串...但在MySQL 5.7,其就调整为了严格模式,对于上面这个,其不会提示warning,而是直接报错。 分组求最值 分组求最值某些写法MySQL5.7得不到预期结果,这点,相对来说比较隐蔽。...这里,对之前提到,MySQL 5.7不再兼容实现方式也做了个测试,没有任何索引情况下,其稳定在0.7s(性能并不弱,怪不得有人使用),而同等情况下,方法1稳定在0.5s(哈,MySQL 5.6...但与方法1不同是,其无法通过索引进行优化。 从执行计划上看, 方法1, 先将group by结果放到临时表,然后再将该临时表作为驱动表,来dept_emp表进行关联查询。...所以,对于分组求最值需求,建议使用方法1,其不仅符合SQL规范,查询性能上也是最好,尤其是联合索引情况下。

    60910

    MySQL练习十二:查找所有已经分配部门员工last_namefirst_name以及dept_no

    employees表简况如下: 2DD8A8D108E674BCB32D6E32B03492C1 有一个部门表,dept_emp简况如下: 4BF7C729BECEE5D9215DF0C0B22855A0 请你查找所有已经分配部门员工...last_namefirst_name以及dept_no,未分配部门员工不显示,以上例子如下: 92EDD0ECE3222E00AE2F555AC9153034 数据表:表结构 drop table...INSERT INTO employees VALUES(10004,'1954-05-01','Chirstian','Koblick','M','1986-12-01'); 解题思路: 此题是查询已经分配部门员工信息...,我们则直接去部门员工信息表查找到那些员工已经分配了部门。...查询到也已经分配了部门员工编号,我们则根据编号直接到员工信息表查找员工信息。 由于是查询已经分配了部门信息员工,部分员工也没有分配部门,则不查询出来。我们则使用inner连接方式。

    84950

    MySQL 示例数据库大全

    前言:我们练习 SQL 时,总会自己创造一些测试数据或者网上找些案例来学习,其实 MySQL 官方提供了好几个示例数据库, MySQL 学习、开发实践具有非常重要作用,能够帮助初学者更好地理解应用...employees: 这是一个经典员工管理数据库,用于展示基本数据库设计 SQL 查询,适用于练习 JOIN 操作、分组统计、子查询等 SQL 技能,以及理解数据库设计实体关系。...salaries:记录了员工薪资信息,包含 emp_no(员工编号)、salary(薪水)、from_date(开始日期) to_date(结束日期)字段。...titles:记录了员工职位信息,包含 emp_no(员工编号)、title(职位名称) from_date(开始日期)及 to_date(结束日期)字段。...总结:本篇文章介绍了几个 MySQL 官方示例数据库,对于初学者而言还是很有帮助,可以练习 SQL 文件执行、SQL 查询、以及数据库各对象之间关联等等。

    15510

    MySQL练习四:查询已经分配部门员工姓名部门编号

    表简况如下: [2DD8A8D108E674BCB32D6E32B03492C1] 有一个部门表,dept_emp简况如下: [4BF7C729BECEE5D9215DF0C0B22855A0] 请你查找所有已经分配部门员工...last_namefirst_name以及dept_no,未分配部门员工不显示,以上例子如下: [92EDD0ECE3222E00AE2F555AC9153034] 数据表: 表结构 drop table...; INSERT INTO employees VALUES(10004,'1954-05-01','Chirstian','Koblick','M','1986-12-01'); 解题思路: 此题是查询已经分配部门员工信息...,我们则直接去部门员工信息表查找到那些员工已经分配了部门。...查询到也已经分配了部门员工编号,我们则根据编号直接到员工信息表查找员工信息。 由于是查询已经分配了部门信息员工,部分员工也没有分配部门,则不查询出来。我们则使用inner连接方式。

    1.6K30

    大数据ETL实践探索(7)---- 使用python 进行oracle 全库数据描述性及探索性逆向分析

    Oracle 12C引入了CDB与PDB新特性,ORACLE 12C数据库引入多租用户环境(Multitenant Environment),允许一个数据库容器(CDB)承载多个可插拔数据库(PDB...比如合作伙伴将全库共享,我们如何第一时间通过数据了解合作伙伴业务情况设计呢。我想可以通过这样手段,首先有一个大致认识,接下来就是进一步看看样例数据样子了。...数据库查询管理 #!...最后用pandas 保存为excel 方便查看 以下脚本主要有两大功能: 各个表数据列缺失值统计(采样缺失值,如采样10000条) 从各个表获取数据样例 #!...缺失值层次聚类分析,内在逻辑上面类似,不过是用了不同算法及展现形式。 missingno.dendrogram(pdf) ?

    77820

    pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据?

    今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构一些常见用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合dict,所以我们想要查询某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...逻辑表达式 numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200行,可以直接在方框写入查询条件df['score'] > 200。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc逻辑索引pandas当中用法,这也是pandas数据查询最常用方法,也是我们使用过程当中必然会用到内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。...曾经原本还有一个ix方法,可以兼顾ilocloc功能,既可以索引查询也可以行号查询。但是可惜是,pandas最新版本当中这个方法已经被废弃了。

    13.1K10
    领券