Как изменить дату и время на числовое отбрасывание 0s в конце [дубликат]
Это действительно зависит от того, что вы подразумеваете под равенством.
Этот метод будет проверять, что два словаря содержат одинаковые ключи с одинаковыми значениями (при условии, что оба словаря используют один и тот же IEqualityComparer & lt; TKey & gt; )
public bool CompareX & lt; TKey, TValue & gt; (Dictionary & lt; TKey, TValue & gt; dict1, Dictionary & lt; TKey, TValue & gt; dict2) {if (dict1 == dict2) return true; if ((dict1 == null) || (dict2 == null)) return false; if (dict1.Count! = dict2.Count) возвращает false; var valueComparer = EqualityComparer & lt; TValue & gt; .Default; foreach (var kvp in dict1) {TValue value2; if (! dict2.TryGetValue (kvp.Key, out value2)) return false; if (! valueComparer.Equals (kvp.Value, value2)) return false; } return true; } 5 ответов
Для этого вам понадобится 0.11 (0.11rc1 отсутствует, окончательная ошибка на следующей неделе)
In [9]: df = DataFrame([ Timestamp('20010101'), Timestamp('20040601') ])
In [10]: df
Out[10]:
0
0 2001-01-01 00:00:00
1 2004-06-01 00:00:00
In [11]: df = DataFrame([ Timestamp('20010101'),
Timestamp('20040601') ],columns=['age'])
In [12]: df
Out[12]:
age
0 2001-01-01 00:00:00
1 2004-06-01 00:00:00
In [13]: df['today'] = Timestamp('20130419')
In [14]: df['diff'] = df['today']-df['age']
In [16]: df['years'] = df['diff'].apply(lambda x: float(x.item().days)/365)
In [17]: df
Out[17]:
age today diff years
0 2001-01-01 00:00:00 2013-04-19 00:00:00 4491 days, 00:00:00 12.304110
1 2004-06-01 00:00:00 2013-04-19 00:00:00 3244 days, 00:00:00 8.887671
Вам нужно, чтобы этот нечетный пример применялся в конце, потому что еще не полная поддержка сканеров timedelta64 [ns] (например, как мы используем Timestamps сейчас для datetime64 [ns], начиная с 0.12)
-
1Спасибо Jeff очень полезно, я не знал о методе item (). Мне удалось сделать это с 0.10 – luckyfool 19 April 2013 в 13:59
-
2Великий! Вот несколько рецептов и ссылка на новые документы (в 0.11), pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/cookbook.html#miscellaneous – Jeff 19 April 2013 в 14:33
Не уверен, что вам все еще нужно, но в Pandas 0.14 я обычно использую метод .astype ('timedelta64 [X]') http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries. html (преобразование частоты)
df = pd.DataFrame([ pd.Timestamp('20010101'), pd.Timestamp('20040605') ])
df.ix[0]-df.ix[1]
Возвраты:
0 -1251 days dtype: timedelta64[ns](df.ix[0]-df.ix[1]).astype('timedelta64[Y]')Возвраты:
0 -4 dtype: float64Надеюсь, что это поможет
-
1Это отлично поработало. Я перешел в
DдляY, чтобы получить дни. – fantabolous 5 November 2014 в 02:50 -
2Я просто искал Google и нашел этот вопрос. Моя проблема в том, что я использовал что-то похожее, как ответ Джеффа для моего фреймворка. Тем не менее, у меня есть миллион строк, поэтому применять их довольно медленно. Использование
.astype('timedelta64[D]')- способ более быстрый (около 200x) – Eric B 4 May 2017 в 14:44
Давайте укажем, что у вас есть серия pandas с именем time_difference, которая имеет тип numpy.timedelta64 [ns]
. Один способ извлечения только дня (или любого другого желаемого атрибута) заключается в следующем:
just_day = time_difference.apply(lambda x: pd.tslib.Timedelta(x).days)
Эта функция используется, потому что объект numpy.timedelta64 не имеет атрибута 'days'.
Используя тип Панды Timedelta , доступный с v0.15.0, вы также можете сделать:
In[1]: import pandas as pd
In[2]: df = pd.DataFrame([ pd.Timestamp('20150111'),
pd.Timestamp('20150301') ], columns=['date'])
In[3]: df['today'] = pd.Timestamp('20150315')
In[4]: df
Out[4]:
date today
0 2015-01-11 2015-03-15
1 2015-03-01 2015-03-15
In[5]: (df['today'] - df['date']).dt.days
Out[5]:
0 63
1 14
dtype: int64
-
1– Sean_Calgary 21 September 2018 в 17:28
Для преобразования любого типа данных в дни просто используйте Timedelta (). days:
pd.Timedelta(1985, unit='Y').days
84494