python用lambda函数比较两个输入的大小,并利用datetime库按照如下格式显示当前时间。
时间: 2024-05-04 08:15:29 浏览: 25
好的,这是使用 lambda 函数比较两个输入的大小并利用 datetime 模块显示当前时间的代码:
```
import datetime
# 比较两个输入的大小
max_num = lambda x, y: x if x > y else y
a = int(input('请输入第一个数:'))
b = int(input('请输入第二个数:'))
print('较大的数为:', max_num(a, b))
# 显示当前时间
now = datetime.datetime.now()
print('当前的时间是:', now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
```
希望能帮到你!接下来有什么问题,可以直接问我。
相关问题
用python的pandas库写一个提取时间戳序列所对应的某个变量取值的函数
### 回答1:
可以使用如下Python代码:import pandas as pddef extract_values(timestamp_sequence, variable):
df = pd.DataFrame(timestamp_sequence, columns=['timestamp'])
df['value'] = df['timestamp'].map(lambda x: variable[x])
return df['value']
### 回答2:
可以使用pandas库中的loc或者iloc方法来提取时间戳序列所对应的某个变量取值。
下面是一个使用pandas库编写的提取时间戳序列所对应的某个变量取值的函数的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例的DataFrame
data = {'时间戳': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
'变量A': [10, 20, 30, 40],
'变量B': [100, 200, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data)
def extract_value_by_timestamp(df, timestamp, variable):
# 将时间戳列转换为datetime类型
df['时间戳'] = pd.to_datetime(df['时间戳'])
# 使用loc方法根据时间戳和变量名提取对应的变量取值
value = df.loc[df['时间戳'] == timestamp, variable].values[0]
return value
# 测试函数
timestamp = pd.to_datetime('2022-01-02')
variable = '变量B'
value = extract_value_by_timestamp(df, timestamp, variable)
print(f"时间戳 {timestamp} 对应的 {variable} 取值为:{value}")
```
运行上述代码,将会输出以下结果:
```
时间戳 2022-01-02 00:00:00 对应的 变量B 取值为:200
```
这个函数接受一个DataFrame、一个时间戳和一个变量名作为参数,返回该时间戳对应的变量取值。首先,将时间戳列转换为datetime类型,然后使用loc方法根据时间戳和变量名提取对应的变量取值。
### 回答3:
可以使用pandas库中的DataFrame来处理时间戳序列和变量取值。下面是一个示例代码,用于提取时间戳序列所对应的某个变量取值的函数:
```python
import pandas as pd
def extract_value(timestamps, values, target_timestamp):
# 创建一个包含时间戳和变量取值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'timestamp': timestamps, 'value': values})
# 将时间戳列设为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)
# 根据目标时间戳提取变量取值
target_value = df.loc[target_timestamp, 'value']
return target_value
```
在上述代码中,我们首先通过传入两个列表`timestamps`和`values`来创建一个包含时间戳和变量取值的DataFrame。然后,我们将时间戳列设为索引,以方便通过时间戳进行提取操作。最后,通过`df.loc[target_timestamp, 'value']`可以提取出目标时间戳`target_timestamp`所对应的变量取值。
示例用法:
```python
timestamps = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']
values = [10, 20, 30]
target_timestamp = '2021-01-02'
result = extract_value(timestamps, values, target_timestamp)
print(result) # 输出:20
```
在这个示例中,时间戳序列为`['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']`,对应的变量取值为`[10, 20, 30]`。我们要提取的目标时间戳为`'2021-01-02'`,最后提取到的变量取值为`20`。
用今天的日期减某列中每个时间,使用apply(lambda x:
假设你有一个 Pandas 数据框 `df`,其中包含一个名为 `some_date` 的列,该列包含日期。你想要用今天的日期减去该列中的每个日期,可以使用 `apply` 方法和 `lambda` 函数来实现。
首先,导入 `datetime` 模块和 Pandas 库:
```python
import datetime
import pandas as pd
```
然后,使用 `apply` 方法和 `lambda` 函数来计算日期差值:
```python
df['days_since_today'] = df['some_date'].apply(lambda x: (datetime.date.today() - x).days)
```
这个语句将计算 `some_date` 列中每个日期与今天日期之间的天数差值,并将结果存储在新列 `'days_since_today'` 中。其中,`lambda` 函数接受一个日期对象 `x`,并返回该日期与今天日期之间的天数差值。
你可以根据需要修改列名和函数来适应你的实际情况。需要注意的是,使用 `lambda` 函数可能会使代码难以阅读和调试,所以应该在适当的情况下使用。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)