dataframe中某一列为日期字符串形式，间隔5个取一次值,最后不足5个直接取末尾的值

在Pandas DataFrame中，如果你有一个列是日期字符串格式，想要每五个日期取一次值，并处理不足五次的情况，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要将日期列转换为datetime对象以便于处理。可以使用`pd.to_datetime()`函数完成这个转换。

import pandas as pd

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

2. 然后，你可以使用`groupby`和`shift(-n)`方法，其中`-n`表示滞后n个位置。这里`n=4`表示取每个组的最后一个值（即第五个），因为取完四个之后还有剩余的就是最后一行。

new_df = df.groupby(pd.Grouper(key='date_column', freq='5D'))['your_column'].last().reset_index()

这里的`freq='5D'`指定了频率为每5天。

3. 如果数据不够五个周期，`last()`方法会自动返回剩余的所有值。

如果需要对不足五次的部分单独处理，可以在`groupby`后添加条件判断：

if len(group) < 5:
    # 处理不足五个的数据逻辑
    new_values = ...  # 根据实际需求填充或计算缺失值
else:
    new_values = group.iloc[-5:].values

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df.loc[df['col_name'] == 'char_value', ['col1', 'col2']]

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dataframe中某一列格式为cal_date 20210104 20210105 20210106 20210107 20210108 20210111 20210112 20210113,间隔3个依次放在元组中,最后不足三个直接取末尾的值

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1. 首先，你需要导入pandas库：

import pandas as pd

2. 然后，创建一个Series或列表存储原始数据：

data = ['20210104', '20210105', '20210106', '20210107', '20210108', '20210111', '20210112', '20210113']

3. 使用`pd.to_datetime`将字符串转换为日期对象，并创建一个GroupBy对象按每3个一组进行分组：

dates = pd.to_datetime(data)
grouped = dates.groupby(dates.shift().ne(dates).cumsum())

4. 最后，将结果转换为元组列表，如果最后一个组不满3个，就只取这组：

result = [tuple(grp) for name, grp in grouped]
if len(result[-1]) < 3:
    result[-1] = result[-1] + ('202101' + str(max(map(int, data.split('2021')[1])))[:4],)

result

这将返回一个包含元组的列表，其中每个元组代表了连续的三天日期。