pandas pandas 是数据处理的利器,非常方便进行表格数据处理,用过的人应该都很清楚,没接触的可以自行查阅pandas 官网. 需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题,需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差,之前有用过 dataframe 的 diff 函数,但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作,即结果为当前行减去上一行的差值,所以直观的以为时间字段无法进行此项操作.于是我使用了最原始的方式,循环遍历 dataframe 每一行,逐行求时间差,将其存入数组中…

Mysql 里格式 时间字段的函数 DATE_FORMAT unix_timestamp - 墨墨修行的日志 - 网易博客http://jjuanxi.blog.163.com/blog/static/175274197201121011310826/…

SQLite中的时间日期函数 这是我学习SQLite时做的笔记,参考并翻译了Chris Newman写的<SQLite>中的<Working with Dates and Times>一文中的部分内容. SQLite包含了如下时间/日期函数:datetime().......................产生日期和时间date()...........................产生日期time()...........................产生时间strftime…

python中datetime模块非常好用,提供了日期格式和字符串格式相互转化的函数strftime/strptime 1.由日期格式转化为字符串格式的函数为: datetime.datetime.strftime() 2.由字符串格式转化为日期格式的函数为: datetime.datetime.strptime() 3.两个函数都涉及日期时间的格式化字符串,列举如下: %a 星期几的简写;如 星期三为Web %A 星期几的全称;如 星期三为Wednesday %b 月份的简写; 如4月份为Ap…

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(…

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp…

pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数 period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列. eg: 有这样一个DataFrame数据: import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({ 'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'b': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] }) print data1 a b 0 0 9 1 1 8…

pandas DataFrame的 applymap() 函数可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15] }) def add_one(x): return x + 1 print df.applymap(add_one) a b c 0 2 11 6 1 3 21 11 2…

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 add one row in a pandas.DataFrame -DataFrame添加行 https://stackoverflow.com/questions/107159…

首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右.每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果. 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json().json_normalize().DataFrame(eval(pan…

pandas目录 思维导图 1 简介 DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一,也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一. 2 认识DataFrame结构 DataFrame 一个表格型的数据结构,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串.整型或者浮点型等.其结构图示意图,如下所示: 表格中展示了某个销售团队个人信息和绩效评级(rating)的相关数据.数据以行和…

MySQL支持的分区类型一共有四种:RANGE,LIST,HASH,KEY.其中,RANGE又可分为原生RANGE和RANGE COLUMNS,LIST分为原生LIST和LIST COLUMNS,HASH分为原生HASH和LINEAR HASH,KEY包含原生KEY和LINEAR HASH.关于这些分区之间的差别,改日另写文章进行阐述. 最近,碰到一个需求,要对表的时间字段(类型:datetime)基于天进行分区.于是遍历MySQL官方文档分区章节,总结如下: 实现方式 主要是以下几种: 1.…

一.获取系统时间函数 1.1.获取当前完整时间 select now(); select current_timestamp; 1.2.获取当前日期 select currnt_date: 1.3.获取当前时间 select current_time; 二.时间的计算 2.1 两年后 select now() + interval '2 years'; select now() + interval '2 year'; select now() + interval '2 y'; select…

python_way day18 html-day4 1.Django-路由系统   - 自开发分页功能 2.模板语言:之母板的使用 3.SQLite:model(jDango-ORM) 数据库时间字段插入的方法 一.Django-路由系统 当我们访问django web框架时django给我们提供了一套路由系统,通过不同的url对应不同的函数(django内部循环匹配,只要有匹配上的就去找对应的函数名,匹配就结束了.) 图示: urls   ->  views 创建django程序: proj…

在PHP网站开发中,Mysql数据库设计中日期时间字段必不可少,由于Mysql日期函数输出的日期格式与PHP日期函数之间的日期格式兼容性不够,这就需要根据网站实际情况使用Mysql或PHP日期转换函数进行日期格式的转换.从开发便捷的角度来说,涉及到大量日期计算时使用UNIX时间戳格式进行日期计算或保存是非常好的开发习惯,UNIX时间戳有利于PHP与Msyq之间进行日期时间的格式转换,下面我就介绍一些常用的Mysql日期函数,以方便大家在PHP开发中进行日期转换. Mysql日期格式函数DATE_…

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i…

把pandas dataframe转为list方法 先用numpy的 array() 转为ndarray类型,再用tolist()函数转为list…

Pandas DataFrame数据的增.删.改.查 https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551 #删除列 df_2 = df_1.drop(columns=['deptNo','routeNo']).copy() del df_2['trp_vehicleType'] #列名变更 df_3 = df_2.rename(columns={'dingdanNo':'订单号', 'createTime':'建单时间'})…

lienhua342014-09-16 1 文件的时间 每个文件都有三个时间字段,如表 1 所示. 表 1: 文件的三个时间字段 说明 字段 st_atime 文件数据的最后访问时间 st_mtime 文件数据的最后修改时间 st_ctime i 节点状态的最后更改时间 最后修改时间是文件内容最后一次被修改的时间.更改状态时间是该文件的 i 节点最后一次被修改的时间. 2 utime 函数 utime 函数提供了对文件最后访问时间和最后修改时间的更改功能. #include <utime.h>…

from:https://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/76713387 How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas-DataFrame按行迭代 https://stackoverflow.com/questions/16476924/how-to-iterate-over-rows-in-a-dataframe-in-pandas http://stackoverflow.com/que…

Ref: Pandas Tutorial: DataFrames in Python Ref: pandas.DataFrame Ref: Pandas:DataFrame对象的基础操作 Ref: Creating, reading, and writing reference pandas.DataFrame() pandas.Series() pandas.read_csv() pandas.DataFrame.shape pandas.DataFrame.head pandas.read_…

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Get list from pandas DataFrame column headers - Pandas 获取列名 https://stackoverflow.com/ques…

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first', inplace='True') pandas.Series.duplicated(self, keep='first')…

相信有很多人收这个问题的困扰,如果你想一次性在pandas.DataFrame里添加几列,或者在指定的位置添加一列,都会很苦恼找不到简便的方法:可以用到的函数有df.reindex, pd.concat 我们来看一个例子: df 是一个DataFrame, 如果你只想在df的后面添加一列,可以用下面的方法: 但是如果你想一次性添加两列级以上,你可能会用通样的办法 df[['D','E']] == None ,结果报错如下: 所以接下来我想介绍两种认为比较简便的方法 (1)第一个方法是利用pd.c…

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFram…

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看…

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①.把其他格式的数据整理到DataFrame中: ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行. 1. 字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame…

一: 下面这条语句查出来的count值 .  查询类型ID(category_id)为18的,今天插入的数据数, created_on: 为数据表中一字段 datetime类型, 记录此条数据添加的时间 category_id :为数据表中一字段 Int类型, 今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天(dateTime 类型不试用) SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) )…

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149(博主录制) 1    数据切片选取1.1    pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行1.1.1     功能说明             有时候我们只需要数据集中的一部分,并不需要全部的数据.这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样.pandas中自带有抽样的方法. 功能相似:…

read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下. read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_na…