資料結構
網路
RDBMS
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化學
生物
數學
英語
經濟
心理學
社會研究
時尚研究
法律研究Python – 如何檢查 Pandas 中缺少日期
要檢查缺少的日期，首先，讓我們設定一個帶有日期記錄的列表字典，即我們示例中的購買日期 −
# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']}現在，從上述列表字典中建立一個數據框架 −
dataFrame = pd.DataFrame(d)
接下來，將其設定為索引 −
dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')使用 to_datetime() 將字串轉換為 DateTime 物件 −
dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)
顯示範圍內的剩餘日期 −
k = pd.date_range( start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);
示例
以下是程式碼 −
import pandas as pd
# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }
# creating dataframe from the above dictionary of lists
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print"DataFrame...\n",dataFrame
# Date_of_purchase set as index
dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')
# using to_datetime() to convert string to DateTime object
dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)
# remaining dates displayed as output
print("\nDisplaying remaining dates from a range of dates...")
k = pd.date_range(start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);
print(k);輸出
這將產生以下輸出 −
DataFrame... Car Date_of_purchase 0 BMW 2020-10-10 1 Lexus 2020-10-12 2 Audi 2020-10-17 3 Mercedes 2020-10-16 4 Jaguar 2020-10-19 5 Bentley 2020-10-22 Displaying remaining dates from a range of dates... DatetimeIndex(['2020-10-11', '2020-10-13', '2020-10-14', '2020-10-15', '2020-10-18', '2020-10-20', '2020-10-21'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
更新於：09-Sep-2021
1 千次瀏覽
廣告