python pandas取出一个df中20200101<t_date<20220101的所有数据

时间: 2024-03-09 19:45:53 浏览: 65
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pandas取出重复数据的方法

可以使用 Pandas 的 DataFrame 的 loc 方法来实现。假设你的数据框为 df，t_date 列存储了日期，可以按照如下方式选取符合条件的数据： ```python df.loc[(df['t_date'] > '2020-01-01') & (df['t_date'] < '2022-01-01')] ``` 其中，& 符号表示逻辑与，括号中的条件是两个比较运算符的结果，用于筛选 t_date 在指定范围内的数据行。需要注意的是，日期的格式需要与实际数据中的格式相同。如果数据中的格式不是标准日期字符串，需要先进行转换。
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请帮我把这段python代码转为sql命令，df对应表格common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels：# Assuming period_end_date data is in a pandas DataFrame called 'df' with a column called 'period_end_date' df['period_end_date'] = pd.to_datetime(df['period_end_date'], format='%Y%m%d') # Convert time column to datetime format df['year'] = df['period_end_date'].dt.year # Create a new column with the year df['last_entry'] = df.groupby('year')['period_end_date'].transform('max') == df['period_end_date'] # Create a new column indicating if the entry is the last for that year df['last_entry'] = df['last_entry'].astype(int) # Convert True/False to 1/0

SET last_entry = IF((SELECT MAX(period_end_date) FROM common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels WHERE YEAR(period_end_date) = t.year) = t.period_end_date, 1, 0) FROM common_goods.fund_...

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

其中，pd.date_range(day, periods=24, freq='H') 用于生成从 day 开始的 24 个小时的时间序列，pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range) 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引...

帮我检查一下python代码中的错误import cx_Oracle import pandas as pd import datetime # 用户输入查询日期 search_date = input("请输入查询日期（格式为yyyy-mm-dd）：") # 连接Oracle服务器 dsn = cx_Oracle.makedsn(host='10.12.191.22', port='1521', sid='nti') conn = cx_Oracle.connect(user='cwms', password='Nti56com', dsn=dsn) # 构建查询语句 sql = f"""select * from ( select * from WMS_B_SN_H t left join WMS_B_TASK_HIS q on t.container_id = q.container_id where (q.ref_doc_type = 'DocType_Replenish' or q.ref_doc_type = 'DocType_Retrieval') and q.create_date between to_date('{search_date} 00:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and to_date('{search_date} 23:59:59', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') union select * from Wms_b_Sn_h_His t left join WMS_B_TASK_HIS q on t.container_id = q.container_id where (q.ref_doc_type = 'DocType_Replenish' or q.ref_doc_type = 'DocType_Retrieval') and q.create_date between to_date('{search_date} 00:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and to_date('{search_date} 23:59:59', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') )""" # 查询数据 df = pd.read_sql_query(sql, conn) # 关闭数据库连接 conn.close() # 保存查询结果 filename = f"{search_date} WMS出库记录.xlsx" df.to_excel(filename, index=False) print(f"查询结果已保存在当前目录下的 {filename} 文件中。"){\rtf1}

1. 请确保cx_Oracle和pandas库已经安装好了。 2. 在连接Oracle服务器时，需要保证host、port和sid的值是正确的。 3. 在构建查询语句时，需要确保查询的表名和列名是正确的。 4. 在保存查询结果时，需要指定正确的...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv') # plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # print(df.describe()) dfnumby=df["FFP_DATE"] df1=dfnumby.dropna() plt.hist(df["FFP_DATE"],bins=np.arange(df["FFP_DATE"].min,df["FFP_DATE"].max,4),density=True) plt.title("各年份入会人数",fontsize=18) plt.xlabel("年份") plt.ylabel("入会人数")

这段代码导入了三个Python库：matplotlib.pyplot，numpy和pandas，并读取了一个名为air_data.csv的CSV文件。这个CSV文件的路径是C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data...读取后的数据被存在了一个名为df的pandas数据框中。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一列作为索引列。 3. df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['...

在不改变代码本意的前提下，用另一种方式重写代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\...

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

使用Python代码块的格式： import pandas as pd import numpy as np from sklearn....这段代码导入了必要的库，读取了一个csv文件并对其进行了预处理，最后将处理后的结果保存到了另一个csv文件中。

已提取股票的日行情清单到dataframe,名字DF，关键字为ts_code,trade_date，现在要将财报的数据净利润关键字income根据发布时间ann_date和财报季度时间end_date，dataframe名为Df_qua，将income同步赋值到每天的数据中，请问如何用python编程更快

您可以使用pandas的merge函数将DF和Df_qua按照ts_code、trade_date、ann_date和end_date进行合并，然后使用fillna函数将缺失值填充为，最后将income列的值同步赋值到每天的数据中。具体代码如下： merged_df = pd....

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)修改上述指标使在聚宽中运行

这段代码主要是用来模拟股票交易的，包含了读取股票数据、计算股票涨跌幅、买卖股票等功能。但是这段代码是使用 pandas 库，需要在聚宽中进行修改...最后，可以将以上代码整合到一个 Python 文件中，在聚宽中运行即可。

python只取年份_python pandas从datetime中提取年份 – df [‘year’] = df [‘date’]。年份不起作用...

这个方法将返回一个Series对象，其中包含所有日期列中的年份。 如果你只是想从一个datetime对象中提取年份，你可以使用以下代码： import datetime now = datetime.datetime.now() year = now.year 其中...

python df包括 trade_date，name，net_mf_amount数据， name有很多类，x轴是trade_date，y轴是net_mf_amount，绘制多条折线图，每一条代表一个name

在Python中，如果你有一个DataFrame df 包含trade_date, name 和 net_mf_amount 这三列数据，并且想按name类别为每一类分别画出trade_date 对应的net_mf_amount 的折线图，你可以使用matplotlib库结合...

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