df['year'] = df['D'].apply(str).str[:4]什么意思

时间: 2023-11-09 16:04:54 浏览: 128
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802.3df-2024

这行代码是针对一个 Pandas DataFrame 中的一列 'D' 进行操作，将 'D' 列中的每个元素先转换为字符串类型，然后取字符串的前四个字符，也就是年份部分，最后将得到的年份赋值给新添加的一列 'year'。 例如，如果 'D' 列中的某个元素为 '2021-06-01'，那么该行代码的操作将会将其转换为字符串类型，并且取出前四个字符（即 '2021'），并将其赋值给新添加的 'year' 列。
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from datetime import datetime def date_process(x): year = int(str(x)[:4]) month = int(str(x)[4:6]) day = int(str(x)[6:8]) if month < 1: month = 1 date = datetime(year, month, day) return date df['regDate'] = df['regDate'].apply(date_process) df['creatDate'] = df['creatDate'].apply(date_process) df['regDate_year'] = df['regDate'].dt.year df['regDate_month'] = df['regDate'].dt.month df['regDate_day'] = df['regDate'].dt.day df['creatDate_year'] = df['creatDate'].dt.year df['creatDate_month'] = df['creatDate'].dt.month df['creatDate_day'] = df['creatDate'].dt.day df['car_age_day'] = (df['creatDate'] - df['regDate']).dt.days#二手车使用天数 df['car_age_year'] = round(df['car_age_day'] / 365, 1)#二手车使用年数

这是一段代码，用于处理日期数据和计算二手车...最后，通过计算'df['creatDate']'和'df['regDate']'的差值，并使用.dt.days方法计算出使用天数。另外，使用round函数计算出使用年数，并将其存储在'car_age_year'列中。

#创建新特征 from datetime import datetime def date_process(x): year = int(str(x)[:4]) month = int(str(x)[4:6]) day = int(str(x)[6:8]) if month < 1: month = 1 date = datetime(year, month, day) return date df['regDate'] = df['regDate'].apply(date_process) df['creatDate'] = df['creatDate'].apply(date_process) df['regDate_year'] = df['regDate'].dt.year df['regDate_month'] = df['regDate'].dt.month df['regDate_day'] = df['regDate'].dt.day df['creatDate_year'] = df['creatDate'].dt.year df['creatDate_month'] = df['creatDate'].dt.month df['creatDate_day'] = df['creatDate'].dt.day df['car_age_day'] = (df['creatDate'] - df['regDate']).dt.days df['car_age_year'] = round(df['car_age_day'] / 365, 1) 这个代码中的dt代表什么，为什么能这样用

例如，df['regDate'].dt.year表示从df['regDate']列中提取年份。 通过使用.dt属性，可以直接在DataFrame或Series对象上使用日期时间相关的方法，而不需要额外导入其他库。这使得操作日期时间数据变得更加方便...

详细解释以下代码：# 第二题 import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx') # 将季度数据转换为年度数据 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) df['年份'] = df['日期'].dt.year df['长期负债'] = df['长期负债合计'] # 处理缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) df['实际控制人性质'].fillna(method='bfill', inplace=True) # 将 float 类型的缺失值转换为字符串类型的缺失值 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: str(x)) # 定义函数，处理实际控制人性质列 def process_control(x): control_list = x.split(',') return control_list[0] # 对实际控制人性质列应用函数 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(process_control) df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index() df_grouped = df_grouped[['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债', '资产负债率']] df_grouped = df_grouped.fillna(df_grouped.mean()) # 输出到新文件 df_grouped.to_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a2.xlsx', index=False)

4. 处理缺失值：使用每列的均值填充数值型的缺失值，使用后一个非缺失值填充字符串型的缺失值。 5. 定义一个函数 process_control()，用于处理实际控制人性质列，将其转换为一个列表并取第一个元素。 6. 对实际...

import pandas as pd import numpy as np # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('stockdata.xlsx',parse_dates=['日期']) df['行业代码'] = pd.to_numeric(df['行业代码'], errors='coerce') # 将日期列转换为日期类型，然后提取年份 df.set_index('日期', inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df['年份'] = df.index.year # 使用均值法将季度数据转换为年度数据 #yearly_df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df[['行业代码','实质控制人性质']] = df['行业代码','实质控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df = df.groupby(['行业代码','实际控制人性质']).first().reset_index() #arr = np.array(['实际控制人性质']) #first_value = arr[0] # 填充缺失值 df = df.fillna(df.mean()) # 按要求选择需要的列股票代码、年份、实际控制人性质、行业代码、短期负债、长期负债合计、资产负债率 #yearly_df = yearly_df[['股票代码','年份','实际控制人性质','行业代码','短期负债','长期负债','资产负债率']] df = df[['股票代码','年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债合计','资产负债率']] # 若一个企业拥有多个实际控制人及行业代码时，以第一个数值为准 #df = df.groupby('行业代码','实际控制人性质').first().reset_index() # 将年份设置为最后一个季度的年份 #df['年份'] = df.groupby('股票代码')['年份'].transform('max') # 将结果写入 Excel 文件 df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

df[['行业代码', '实际控制人性质']] = df['行业代码,实际控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df.drop(columns=['行业代码,实际控制人性质'], inplace=True) # 对于一个企业拥有多个...

我的代码运行后出现这样的错误TypeError: 'int' object is not iterable，我的代码是import pandas as pd df = pd.read_excel('stockdata.xlsx', dtype={'股票代码': 'str', '实际控制人性质': 'object'}) df['年份'] = pd.DatetimeIndex(df['日期']).year # 将逗号去除并填充空白单元格为0 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].str.replace(',', '').fillna(0) # 将多个值拆分并选择第一个值 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: x.split('，')[0] if any(char.isdigit() for char in x) else x).astype(float) # 根据需要填充的列进行分组，然后使用ffill和bfill填充缺失值 df = df.groupby(['股票代码', '年份', '行业代码']).apply(lambda x: x.ffill().bfill()).reset_index(drop=True) # 对所有列执行均值聚合操作 df = df.groupby(['股票代码', '年份', '行业代码']).mean().reset_index() # 重新排序列的顺序 df = df[['股票代码', '年份', '行业代码', '实际控制人性质', '短期负债', '长期负债合计', '资产负债率']] # 使用均值填充所有缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 对剩余缺失值执行向后填充操作 df.fillna(method='bfill', inplace=True) # 将数据保存到 Excel 文件中 df.to_excel('a2.xlsx', index=False, encoding='utf-8')，请帮我修改一下

df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].str.replace(',', '').fillna(0) # 将多个值拆分并选择第一个值 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: x.split('，')[0] if any(char....

df = pd.read_excel('stockdata.xlsx', dtype={'股票代码': 'str', '实际控制人性质': 'object'}) df['年份'] = pd.DatetimeIndex(df['日期']).year # 将逗号去除并填充空白单元格为0 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].str.replace(',', '').fillna(0) # 将多个值拆分并选择第一个值 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].str.split('，').str[0].fillna(0) # 将字符串类型转换为浮点数类型 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].astype(float) # 根据需要填充的列进行分组，然后使用ffill和bfill填充缺失值 df = df.groupby(['股票代码', '年份', '行业代码']).apply(lambda x: x.ffill().bfill()).reset_index(drop=True) # 对所有列执行均值聚合操作 df = df.groupby(['股票代码', '年份', '行业代码']).mean().reset_index() # 重新排序列的顺序 df = df[['股票代码', '年份', '行业代码', '实际控制人性质', '短期负债', '长期负债合计', '资产负债率']] # 使用均值填充所有缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 对剩余缺失值执行向后填充操作 df.fillna(method='bfill', inplace=True) # 将数据保存到 Excel 文件中 df.to_excel('a2.xlsx', index=False, encoding='utf-8')，我的代码运行后有几个实际控制人性质单元格没有选取三个数字的第一个，而是采用了均值填充法，请帮我修改一下

df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].str.replace(',', '').fillna(0) # 将多个值拆分并选择第一个值 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: x.split('，')[0] if any(char....
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raise NotNumError(df.iloc[i]['region'], df.iloc[i]['year'], df.iloc[i]['month'], df.iloc[i]['day']) df.fillna(df.mean(), inplace=True) check_data(df) 以上就是基于pandas实现数据分析和可视化的...

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任选两个城市，从天气后报网（只需要给出示例代码）：获取某一年的历史天气信息，包括每天最高气温、最低气温、天气状况、风向等，完成以下功能： （1）将获取的数据信息存储到csv格式的文件中，文件命名为”城市名称.csv”,其中每行数据格式为“日期，最高温，最低温，天气，风向”； （2）在数据中增加“平均温度”一列，其中：平均温度=（最高温+最低温）/2，在同一张图中绘制两个城市一年平均气温走势折线图； （3）统计两个城市各类天气的天数，并绘制条形图进行对比； （4）统计这两个城市每个月的平均气温，绘制折线图； （5）统计出这两个城市一年中，平均气温在10~25度，风力小于5级的天数； （6）自定义标准，分析这两个城市适合旅游的季节。

df["季节"] = df["日期"].apply(lambda x: "春季" if x.month in [3, 4, 5] else ("夏季" if x.month in [6, 7, 8] else ("秋季" if x.month in [9, 10, 11] else "冬季"))) season_count = df.groupby("季节")....

定义国有企业和非国有企业LSR的求取函数，已知： LSR（国有）=短期负债+0.5*长期负债 LSR（非国有）=短期负债+0.4*长期负债 提示：国有企业强制假定包含以下几种企业（实际控制人性质为：1100，2000，2100，2120）；非国有企业强制假定为其他剩余所有类型。同一个企业有多个实际控制人取值时，以第一个数值为准。

df['实际控制人'] = df['实际控制人'].str.split(';').str[0] df['行业代码'] = df['行业代码'].str.split(';').str[0] def calculate_lsr(row): if row['实际控制人'] in ['1100', '2000', '2100', '2120']: ...

python绘制有农历的日历图4-6月份

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