Я знаю его 3 года слишком поздно, но, может быть, он может помочь кому-то другому, потому что я нашел что-то подобное, кроме библиотеки времени и времени, что не совсем то же самое, что и просьбы здесь.
ive сделал что-то подобное для немецкого часового пояса, это немного сложно из-за летнего времени и високосных лет, когда у вас есть 366 дней.
ему может потребоваться небольшая работа с функцией isDaylightSavingTimeInGermany, разные временные интервалы изменяются в разное время перехода на летнее время.
в любом случае, посмотрите эту страницу: https://github.com/zerkotin/german-timezone-converter/wiki
основными методами являются: convertLocalDateToGermanTimezone convertGermanDateToLocalTimezone
ive прилагает усилия к документированию, поэтому он не будет настолько запутанным.
Есть несколько способов сделать это, я буду управлять несколькими из них.
Нарезка является мощным методом в python и принимает аргументы как data[start:stop:step]
в вашем случае, если вы просто хотите получить первые 800 копий, а ваш фрейм данных назван как train
для входных объектов и [ 115] для функций вывода вы можете использовать
X_train = train[0:800]
X_test = train[800:]
y_train = Y[0:800]
y_test = Y[800:]
Функция Iloc связана с фреймом данных и связана с индексом. Если ваш индекс числовой, то вы можете использовать
[ 111] Если вам просто нужно разделить данные на две части, вы можете даже использовать df.head()
и df.tail()
, чтобы сделать это,
X_train = train.head(800)
X_test = train.tail(200)
y_train = Y.head(800)
y_test = Y.tail(200)
Есть и другие способы сделать это тоже Я бы порекомендовал использовать первый метод, так как он распространен среди нескольких типов данных, а также будет работать, если вы работали с массивом numpy. Чтобы узнать больше о нарезке, я бы предложил вам оформить заказ. Понимание обозначения среза здесь объясняется для списка, но работает почти со всеми формами.