- Apple MacBook
- Milyen Android TV boxot vegyek?
- AMD Navi Radeon™ RX 6xxx sorozat
- AMD Ryzen 9 / 7 / 5 9***(X) "Zen 5" (AM5)
- Idén lesz tíz éves az AMD Socket AM4 foglalat
- Intel Core i5 / i7 / i9 "Alder Lake-Raptor Lake/Refresh" (LGA1700)
- A jövőben egy új foglalat több CPU-generációt is kiszolgál majd az Intelnél
- Otthoni IPTV megvalósítási lehetőségek?
- Fejhallgató erősítő és DAC topik
- HDD probléma (nem adatmentés)
Új hozzászólás Aktív témák
-
cousin333
addikt
válasz
#82595328
#634
üzenetére
Az első pár dologban nem tudok kellően segíteni, de legalább a programot nem is kell lefordítani...

A leírtak alapján továbbra is a pandas modult favorizálnám, mivel nagyon sokrétűen használható. Hogy a példádnál maradjak:
- képes beolvasni a csv és más strukturált fájlokat
- beolvasásnál meg lehet mondani, hogy melyik oszlop(ok) tartalmaznak dátumot (pl. akár akkor is, ha az év, hónap, nap és idő 4 külön oszlopban szerepel)
- a dátum értelmezéséhez megadható saját függvény, de az ésszerűség határain belül képes értelmezni őket. Például az alábbi tesztfájlt gond nélkül beolvassa:
Szam,Datum,Szoveg,Pont
11,2016-01-01,Valami,12
21,2016-03-05,Masik, 23
31,2016-1-5,Harmadik,34
41,2016-feb-8,Negyedik,48
51,2016.08.12,Otodik,56Ehhez csak az alábbi kódot használtam:
import pandas as pd
data = pd.read_table('D:\\pandas_test.txt', sep=',', parse_dates=[1])Az eredmény pedig egy Pandas.DataFrame objektum lesz:
>>> data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 4 columns):
Szam 5 non-null int64
Datum 5 non-null datetime64[ns]
Szoveg 5 non-null object
Pont 5 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), int64(2), object(1)
memory usage: 240.0+ bytesLátható, hogy a Datum oszlop típusa datetime64. A beolvasott táblázat valahogy így néz ki (A legelső oszlop az index, amit jelen esetben ő maga generált):
>>> print(data)
Szam Datum Szoveg Pont
0 11 2016-01-01 Valami 12
1 21 2016-03-05 Masik 23
2 31 2016-01-05 Harmadik 34
3 41 2016-02-08 Negyedik 48
4 51 2016-08-12 Otodik 56A dt.date függvényednek szükséges formátumot is könnyen előállíthatod:
>>> x = data['Datum']
>>> x.dt.date.values
array([datetime.date(2016, 1, 1), datetime.date(2016, 3, 5),
datetime.date(2016, 1, 5), datetime.date(2016, 2, 8),
datetime.date(2016, 8, 12)], dtype=object)Ezt már megetetheted a függvényeddel. De igazából nem is biztos, hogy kell, hiszen az oszlop már dátum formátumú.
Új hozzászólás Aktív témák
- Kerékpárosok, bringások ide!
- Apple MacBook
- Milyen Android TV boxot vegyek?
- Xiaomi 17 Ultra - jó az optikája
- Kipukkadt a videós AI lufi? A Sora elkaszálása csak a kezdet
- AMD Navi Radeon™ RX 6xxx sorozat
- Samsung Galaxy S25 - végre van kicsi!
- AMD Ryzen 9 / 7 / 5 9***(X) "Zen 5" (AM5)
- Samsung Galaxy S24 Ultra - ha működik, ne változtass!
- One otthoni szolgáltatások (TV, internet, telefon)
- További aktív témák...
- Nvidia Quadro és AMD FirePro kártyák - számla, 6 hó gar.
- Honor X8 128GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
- ÁRGARANCIA!Épített KomPhone i7 14700KF 32/64GB RAM RTX 5080 16GB GAMER PC termékbeszámítással
- Keresünk iPhone 13/13 Mini/13 Pro/13 Pro Max
- AKCIÓ! Intel Core i7 4790K 4 mag 8 szál processzor garanciával hibátlan működéssel
Állásajánlatok
Cég: Laptopműhely Bt.
Város: Budapest


