pandas 日期一年前

你可以使用 pandas 库中的 `pd.DateOffset` 和 `pd.Timestamp` 函数来计算一年前的日期。示例代码如下：

import pandas as pd

# 获取当前日期
current_date = pd.Timestamp.now()

# 计算一年前的日期
one_year_ago = current_date - pd.DateOffset(years=1)

# 输出结果
print("当前日期：", current_date)
print("一年前的日期：", one_year_ago)

输出结果：

当前日期： 2022-01-04 11:08:17.545187
一年前的日期： 2021-01-04 11:08:17.545187

注意，这里的一年前是指相对于当前日期的前一年，而不是指去年的同一天。如果你需要计算去年的同一天，可以使用 `one_year_ago.replace(year=one_year_ago.year-1)`。

相关问题

编写程序，在当前文件夹中生成饭店营业额文件data.csv，包括“日期”和“销量”两个字段一年的数据； 使用pandas读取文件data.csv中的数据，删除缺失值； 使用matplotlib生成折线图，反映饭店的营业情况，按月份进行统计，找出相领两个月的最大涨幅，最后按季度统计一年营业数据，使用matplotlib生成饼状图。

好的，以下是针对您的问题的具体解答：

1. 生成 data.csv 文件的 Python 代码如下：

import random
import csv

# 生成年份数据
year_data = []
for month in range(1, 13):
    for day in range(1, 29):
        date = f'2022-{month:02d}-{day:02d}'
        sales = random.randint(10000, 50000)
        year_data.append((date, sales))

# 写入 CSV 文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['日期', '销量'])
    writer.writerows(year_data)

2. 使用 pandas 读取 data.csv 文件，并删除缺失值的代码如下：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除缺失值
df = df.dropna()

3. 使用 matplotlib 生成折线图，并找出相邻两个月的最大涨幅的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 按月份统计销售额
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.strftime('%m')
month_sales = df.groupby(['月份'])['销量'].sum()

# 生成折线图
x = np.arange(len(month_sales))
plt.plot(x, month_sales)
plt.xticks(x, month_sales.index)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')

# 找出相邻两个月的最大涨幅
max_increase = 0
for i in range(1, len(month_sales)):
    increase = month_sales.iloc[i] - month_sales.iloc[i-1]
    if increase > max_increase:
        max_increase = increase
print('相邻两个月的最大涨幅为：', max_increase)

最后，使用 matplotlib 生成饼状图，并按季度统计一年营业数据的代码如下：

# 按季度统计销售额
df['季度'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.quarter
quarter_sales = df.groupby(['季度'])['销量'].sum()

# 生成饼状图
labels = ['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度']
plt.pie(quarter_sales, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('一年营业数据按季度统计')
plt.show()

import re import pandas as pd jx=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx",sheet_name='进项发票信息') jx1=jx.loc[jx['发票状态']=='有效发票'] jx1['开票日期'] = pd.to_datetime(jx1['开票日期']) 怎么依次提取 开票日期 中 2016年 到 2020年 中每一年出现的最小和最大的月份

要依次提取`jx1`中开票日期中201年到2020年中每一年出现的最小和最大的月份，你可以按年份进行分组后，使用`groupby`和`agg`函数来计算每个年份的最小和最大月份。

首先，确保`jx1['开票日期']`列已经被正确地解析为日期类型，你已经使用了`pd.to_datetime`方法进行转换。

接下来，你可以使用`dt.year`属性从日期中提取年份，并将其保存在新的列`年份`中：

jx1['年份'] = jx1['开票日期'].dt.year

然后，你可以使用`groupby`函数按照`年份`列进行分组，并使用`agg`函数计算每个分组的最小和最大月份：

result = jx1.groupby('年份')['开票日期'].agg(['min', 'max'])

最后，你可以打印出结果，其中包含每个年份的最小和最大月份：

print(result)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

jx = pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx", sheet_name='进项发票信息')
jx1 = jx.loc[jx['发票状态'] == '有效发票']

jx1['开票日期'] = pd.to_datetime(jx1['开票日期'])
jx1['年份'] = jx1['开票日期'].dt.year

result = jx1.groupby('年份')['开票日期'].agg(['min', 'max'])
print(result)

这样，你将获得每个年份的最小和最大月份的结果。请注意，这里假设`jx1['开票日期']`列已经被正确地解析为日期类型，如果在执行`pd.to_datetime`方法时遇到问题，请检查日期数据的格式是否正确，并做适当的调整。