pandas 计算前一天

要使用pandas计算前一天的日期，可以使用`datetime`模块和`timedelta`函数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 获取当前日期
current_date = datetime.now().date()

# 计算前一天的日期
previous_date = current_date - timedelta(days=1)

# 将日期转换为pandas的日期格式
previous_date_pd = pd.to_datetime(previous_date)

print(previous_date_pd)

这将打印出前一天的日期，以pandas的日期格式显示。你可以根据需要进一步处理这个日期。

相关问题

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)`。

pandas计算张三每天交易总额的增幅，也就是每天交易总额减去前一天的交易总额，程序运行后输出前5天的结果，格式如下

假设我们有一个名为`df`的`DataFrame`，其中包含张三的交易记录，那么可以按照如下方式计算每天的交易总额增幅：

import pandas as pd

# 计算每天的交易总额
df['total'] = df.groupby('date')['amount'].transform('sum')

# 计算每天的交易总额增幅
df['increase'] = df['total'] - df['total'].shift(1)

# 输出前5天的结果
print(df.head(5)[['date', 'total', 'increase']])

其中，`groupby('date')['amount'].transform('sum')`用于按照日期分组计算每天的交易总额，`df['total'].shift(1)`用于获取前一天的交易总额，从而计算每天的交易总额增幅。最后，使用`head(5)`方法输出前5天的结果，仅包含日期、交易总额和交易总额增幅三列。