盘点一道Pandas时间处理实战题目
IT共享之家
共 1099字,需浏览 3分钟
· 2022-07-23
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大家好,我是皮皮。
一、前言
前几天在Python白银交流群【此类生物】问了一道Pandas
处理的问题,如下图所示。
时间已经按时间大小排好序了,现在需要取每个月的第三个日期,也就是取每个月大小排名第三的日期。
二、实现过程
这里他自己给了一个解答,如下图所示:
确实好使!
后来【瑜亮老师】也给了一份代码,如下所示:
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-11-01 00:00:00', '2022-11-02 00:00:00', '2022-11-03 00:00:00', '2022-12-02 00:00:00', '2022-12-03 00:00:00', '2022-12-04 00:00:00', ]})
df['month'] = df['date'].astype('datetime64').dt.month
t = df.groupby('month', as_index=False)['date'].nth(2)
print(t)
顺利解决粉丝的问题。
如果有遇到问题,随时联系我解决,欢迎加入我的Python
学习交流群。
三、总结
大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道Pandas
时间处理的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【此类生物】提问,感谢【Ming】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【flag != flag】、【东哥】、【月神】、【dcpeng】、【冫马讠成】等人参与学习交流。
小伙伴们,快快用实践一下吧!如果在学习过程中,有遇到任何问题,欢迎加我好友,我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
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