解释stringr::str_c, strptime
时间: 2024-05-12 12:16:30 浏览: 14
stringr::str_c是R语言中的一个字符串函数,用于将多个字符串连接成一个字符串。例如:
```r
stringr::str_c("Hello", " ", "world!")
# Output: "Hello world!"
```
strptime是R语言中的一个日期时间函数,用于将字符型日期时间转换为R语言中的日期时间格式。例如:
```r
strptime("2022-01-01 12:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# Output: "2022-01-01 12:00:00"
```
其中,第一个参数表示待转换的字符型日期时间,第二个参数表示字符型日期时间的格式。在上面的例子中,"%Y-%m-%d %H:%M:%S"表示年-月-日 时:分:秒的格式。
相关问题
帮我优化一下这段python代码 import datetime class error: def __init__(self, log_path): pass self.log_path = log_path self.port = port self.end_time = end_time self.start_time = start_time def network_error(self, log_path: str, port: str, end_time: float, start_time: float = 0): with open(log_path, 'r') as f: for line in f.readlines(): log_time_str = line.split()[0] # 就看第一个是不是时间,如何是是时间戳的话看下要不要转 datetime_object = datetime.datetime.strptime( log_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') log_time = datetime_object.timestamp() if start_time <= log_time <= end_time: if port in line: return True def no_finf_element(self, log_path: str, end_time: float, start_time: float = 0): with open(log_path, 'r') as f: for line in f.readlines(): log_time_str = line.split()[0] # 就看第一个是不是时间,如何是是时间戳的话看下要不要转 datetime_object = datetime.datetime.strptime( log_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') log_time = datetime_object.timestamp() if start_time <= log_time <= end_time: if 'no such element' in line: return True def error_judge(self): if network_error(self.log_path, self.port, self.end_time, self.start_time) == True and no_finf_elemen(self.log_path, self.end_time, self.start_time) == True: pass # 不执行重跑 else: pass # 执行重跑
以下是对代码的优化建议:
1. class error 中的 __init__ 方法中有一个无用的 pass,可以删除。
2. class error 中的 network_error 和 no_finf_element 方法中有相同的代码,可以将重复代码提取出来,写成一个私有方法,然后在这两个方法中调用。
3. network_error 和 no_finf_element 方法中的循环读取文件的方式不够高效,可以使用 readline() 方法替换 readlines() 方法,每次只读取一行,这样可以减少内存占用。
4. network_error 和 no_finf_element 方法中可以使用 with open(log_path, 'r') as f: 的方式打开文件,这样可以自动关闭文件,避免忘记关闭导致的资源泄漏。
5. 在 error_judge 方法中,if network_error(...) == True 可以简写成 if network_error(...):
6. 在 error_judge 方法中,if no_finf_elemen(...) == True 应该是 if no_finf_element(...) == True:
下面是优化后的代码:
```python
import datetime
class error:
def __init__(self, log_path, port, end_time, start_time=0):
self.log_path = log_path
self.port = port
self.end_time = end_time
self.start_time = start_time
def _check_error(self, log_path, end_time, start_time, error_str):
with open(log_path, 'r') as f:
line = f.readline()
while line:
log_time_str = line.split()[0]
datetime_object = datetime.datetime.strptime(log_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
log_time = datetime_object.timestamp()
if start_time <= log_time <= end_time:
if error_str in line:
return True
line = f.readline()
return False
def network_error(self):
return self._check_error(self.log_path, self.end_time, self.start_time, self.port)
def no_finf_element(self):
return self._check_error(self.log_path, self.end_time, self.start_time, 'no such element')
def error_judge(self):
if self.network_error() and self.no_finf_element():
pass # 不执行重跑
else:
pass # 执行重跑
```
def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)
这段代码存在几个问题:
1. `pd.read_excel()` 方法需要传入完整的文件路径,你只传入了相对路径 `'data/s.xlsx'`,需要根据实际情况修改为文件的完整路径。
2. `df.iterrows()` 返回的是一个元组,第一个元素是索引值,第二个元素是该索引对应的 Series 对象。因此,在循环中需要使用 `i[1]` 而不是 `i`。
3. `ds` 变量未初始化,需要先赋值为一个 DataFrame 对象。
4. `ds.concat()` 方法需要传入一个 DataFrame 对象,而不是一个元组或 Series 对象。可以使用 `pd.DataFrame(i[1]).T` 将 Series 对象转换为行向量的 DataFrame 对象,再通过 `pd.concat()` 方法将其添加到 `ds` 中。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
def is_valid_date(date_str):
try:
datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
return True
except ValueError:
return False
if __name__ == '__main__':
df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx')
df = pd.DataFrame(df)
ds = pd.DataFrame()
for i in df.iterrows():
if is_valid_date(i[1]['合同到期时间']):
ds = pd.concat([ds, pd.DataFrame(i[1]).T])
print(ds)
```
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