df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) late_members3 = df[df3['入会时间'] > '2022-04-01 14:30:00'] late_members3.to_excel('late_members3.xlsx', index=False) total_members3 = len(df3) late_members_count3 = len(late_members3) normal_members_count3 = total_members3 - late_members_count3 c3 = pd.read_excel("path/to/late_members3.xlsx") display(c3)应该如何修改

时间: 2024-03-03 17:50:03 浏览: 64
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Python库 | nely-df3d-0.59.tar.gz

在这段代码中，第一行将 "df3" 的 "入会时间" 列转换为 datetime 格式，但是在第二行中使用了 "df" 而不是 "df3"，这会导致该行代码无法正确执行。因此，需要将第二行中的 "df" 改为 "df3"。以下是修改后的代码： ``` df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) late_members3 = df3[df3['入会时间'] > '2022-04-01 14:30:00'] late_members3.to_excel('late_members3.xlsx', index=False) total_members3 = len(df3) late_members_count3 = len(late_members3) normal_members_count3 = total_members3 - late_members_count3 c3 = pd.read_excel("path/to/late_members3.xlsx") display(c3) ```
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df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) late_members3 = df3[df3['入会时间'] > '2022-04-01 14:30:00'] late_members3.to_excel('late_members3.xlsx', index=False) total_members3 = len(df3) late_members_count3 = len(late_members3) normal_members_count3 = total_members3 - late_members_count3 c3 = pd.read_excel("path/to/late_members3.xlsx") display(c3)哪里有错误

df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) late_members3 = df3[df3['入会时间'] > '2022-04-01 14:30:00'] late_members3.to_excel('late_members3.xlsx', index=False) total_members3 = len(df3) late_...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' ...

筛选出会议时间小于70分钟的参会者 # 首先读取时间列和姓名列 df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df['退会时间']) # 计算参会时间 df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间'] df['time_diff_minutes'] = df3['time_diff'].dt.total_seconds() / 60 # 筛选出参会时间小于70分钟的参会者 absentees33 = df['time_diff_minutes'] < 70 # 统计旷课人数并绘制饼图 import matplotlib.pyplot as plt absentees_count33 = len(absentees33) presentees_count33 = len(df3) - absentees_count33 counts = [absentees_count33, presentees_count33] labels = ['旷课', '正常参加'] plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('会议参加情况统计') plt.show()怎么修改代码

df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df3['退会时间']) # 计算参会时间 df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间'] df3['time_diff_minutes'] = df3...

def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类...

# 首先读取时间列和姓名列 df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df3['退会时间']) # 计算参会时间 df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间'] df3['time_diff_minutes'] = df3['time_diff'].dt.total_seconds() / 60 # 筛选出参会时间小于70分钟的参会者 absentees33 = df3['time_diff_minutes'] < 70 # 统计旷课人数并绘制饼图 absentees_count33 = len(df3[absentees33]) presentees_count33 = len(df3) - absentees_count33 counts = [absentees_count33, presentees_count33] labels = ['kk', 'zccj'] plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('tjqk') plt.show()# 将数值按照不同分数段进行分类 bins = [0, 60, 120, 160, 180] labels = ['不合格', '合格', '良好', '优秀'] df['类别'] = pd.cut(df['分数'], bins=bins, labels=labels) # 统计每个类别的数量 count = df.groupby('类别')['分数'].count() # 绘制柱状图 plt.bar(count.index, count.values) plt.title('分数分布') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('数量') plt.show()这段代码怎么改

df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df3['退会时间']) # 计算参会时间 df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间'] df3['time_diff_minutes'] = df3...

df1=pd.DataFrame(crsp_daily_rets) df2=pd.DataFrame(c_VIX_and_VXO) df3=pd.DataFrame(c_FF3_daily) ###尝试以date为键连接三表，但是连接前需要先统一三表中的日期形式

merged_df = pd.concat([df1.set_index('Date'), df2.set_index('Date'), df3.set_index('Date')], axis=1).reset_index() 或者使用pd.merge()，确保on='Date'参数正确设置。 记得在实际操作前备份原始...

运行def invboxcox(y,lmbda): if lmbda == 0: return(np.exp(y)) else: return(np.exp(np.log(lmbda*y+1)/lmbda))df3 = df[['value']] date_list = [datetime(2016, 4, 30), datetime(2016, 5, 31), datetime(2016, 6, 30), datetime(2016, 7, 31), datetime(2016, 8, 31), datetime(2016, 9, 30), datetime(2016, 10, 31), datetime(2016, 11, 30), datetime(2016,12, 31)] future = pd.DataFrame(index=date_list, columns= df_month.columns) df3 = pd.concat([df3, future]) df3['forecast'] = invboxcox(best_model.predict(start=0, end=121), lmbda) plt.figure(figsize=(15,7)) df3.value.plot() df3.forecast.plot(color='r', ls='--', label='Predicted Weighted_Price') plt.legend() plt.title('Bitcoin exchanges, by months') plt.ylabel('mean USD') plt.show()出现__new__() got an unexpected keyword argument 'start'的报错怎么改

df3['forecast'] = invboxcox(best_model.predict(start=121, end=131, dynamic=True), lmbda) 其中，start和end被替换为了start_date和end_date，并且加上了dynamic=True参数，表示使用动态预测。...

from datetime import datetime, timedelta # 将时间字符串转换为分钟数 def convert_to_minutes(time_str): time_obj = datetime.strptime(str(time_str), "%H:%M:%S") total_minutes = time_obj.hour * 60 + time_obj.minute + round(time_obj.second/60) return total_minutes # 将时间列中的所有时间字符串转换为分钟数 df3['累计参会时长'] = df3['累计参会时长'].apply(convert_to_minutes) # 输出转换后的DataFrame print(df44)怎么改

如果是这样的话，您可以使用print(df3.to_string(index=False))来输出转换后的DataFrame，这将输出DataFrame的所有列（包括索引）并且不显示索引。如果您只希望输出指定列，可以使用以下方式： python print...

df2=df2.sample(10000) AttributeError: 'ExcelFile' object has no attribute 'sample'

要解决这个错误，可以检查代码中是否将字符串对象正确转换为日期格式，例如使用datetime模块的相关函数进行转换。 引用中提到了另一个错误：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'concat'。这个...

ax.set_title(df['name'].iloc[0])

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['date'] = df['date'].apply(mdates.date2num) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['date'], df['close'], label='Close') ax.plot(df['date'], df['open'], ...

df3[df3['InvoiceDate'] == '2011-12-09'] 为什么返回的是空的DataFrame

df3['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(df3['InvoiceDate']) df3[df3['InvoiceDate'] == '2011-12-09'] 在这个例子中，我们使用了Pandas的to_datetime()函数将'InvoiceDate'列中的日期字符串转换为日期类型。...

df1有下单时间，门店编码，各门店门店人数，各个订单的金额字段。现需要计算出每个门店的一周营业额除以每个门店的员工数，请写出Python代码

df1['下单时间'] = pd.to_datetime(df1['下单时间']) df1['日期'] = df1['下单时间'].dt.date 2. 按门店和日期分组，计算每个门店每天的总营业额和总员工数。 python df2 = df1.groupby(['门店编码', '日期'...

python中，有两个读取的csv表格文件，然后两个表中均有2010/7/30这种时间格式需要进行对比，最后筛选出时间一样的内容，并将两个表格同一时间的值单独重新放在一个列表中，这个核心代码能否写一下

df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间']) df1.set_index('时间', inplace=True) df2.set_index('时间', inplace=True) 然后，使用join方法将两个DataFrame对象合并成一个新的DataFrame对象，根据时间列的...

pandas 时间格式转换

在上述代码中，我们使用pd.to_datetime()函数将字符串转换为日期时间对象，然后使用dt.strftime()函数将日期时间对象格式化为年/月/日格式。最后，将转换后的结果赋值给原始DataFrame的'Wk'列。 另外，还可以使用as...
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