服务高端网站建设,小程序官方示例,如何推广公司网站,互联网公司排名100强营收多少案例 51: 日期时间过滤
知识点讲解
当你的 DataFrame 包含 datetime 类型的列时#xff0c;你可以基于日期时间条件过滤数据。这在处理时间序列数据时特别有用。
日期时间过滤: 使用布尔索引#xff0c;可以根据日期时间条件过滤数据。
示例代码
# 准备数据和示例代码的…案例 51: 日期时间过滤
知识点讲解
当你的 DataFrame 包含 datetime 类型的列时你可以基于日期时间条件过滤数据。这在处理时间序列数据时特别有用。
日期时间过滤: 使用布尔索引可以根据日期时间条件过滤数据。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果用于案例 51# 示例数据
data_datetime_filtering {Date: pd.date_range(start2023-01-01, periods5, freqD),Values: [10, 20, 30, 40, 50]
}
df_datetime_filtering pd.DataFrame(data_datetime_filtering)# 日期时间过滤
filtered_dates df_datetime_filtering[df_datetime_filtering[Date] 2023-01-03]df_datetime_filtering, filtered_dates
在这个示例中我们选择了日期大于或等于 ‘2023-01-03’ 的所有行。
示例代码运行结果
原始 DataFrame (df_datetime_filtering): Date Values
0 2023-01-01 10
1 2023-01-02 20
2 2023-01-03 30
3 2023-01-04 40
4 2023-01-05 50日期时间过滤后的数据 (filtered_dates): Date Values
2 2023-01-03 30
3 2023-01-04 40
4 2023-01-05 50这个结果展示了如何基于日期时间条件过滤数据。此类过滤对于时间序列分析和数据预处理至关重要。
