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相信大家对SAS、Python、R、MATLAB,SQL并不陌生,以上五种语言已经逐渐或已经普遍应用于数据分析行业日常工作中。甚至在北美银行、金融等行业,工具语言的选择中已经出现了SAS向Python和R转移的趋势。所以,要想混迹数据分析圈,只会Excel或者只会一种工具语言是远远不够的。
AIdatatool不仅提供各工具语言的独立知识内容,还提供任意两种语言的对比学习。我们将通过ADT课堂推送的形式每周与大家分享知识与热点,助力您的职业生涯。
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第十三讲 DateFunctions-month and day between
在日常工作中,时间变量普遍存在于各个数据中,在分析数据的时候可能需要计算两个日期之间所相差的日数或者月数来支持论点。所幸,五种语言都有相对应的简单命令,在此我们以简单的实例呈现给大家。
#month between:
Python: df['Check Point 2'].dt.to_period('M') - df['Check Point 1'].dt.to_period('M')
SAS: intck('month',CheckPoint1, CheckPoint2 )
R: $months_between
Matlab: months(df.Check_Point1, df.Check_Point2)
MySQL: TIMESTAMPDIFF(month, checkpoint1, checkpoint2) AS months
#day between:
Python: df['Check Point 2'].dt.to_period('D') - df['Check Point 1'].dt.to_period('D')
SAS: intck('day',CheckPoint1, CheckPoint2 )
R: $days_between
Matlab: datenum(df.Check_Point2) - datenum(df.Check_Point1)
MySQL: TIMESTAMPDIFF(day, checkpoint1, checkpoint2) AS days
数据导入
输入:
SAS
code:
result:
Python
code:
result:
R
code:
result:
MATLAB
code:
result:
SQL
code:
result:
year and month between
输入:
Python
code:
result:
#month between
#day between
SAS
code:
result:
R
code:
result:
#month between
#day between
MATLAB
code:
result:
#month between
#day between
SQL
code:
result:
#month between
#day between
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