Hirdetés
- Bírsággal karöltve kötelezi az Intelt a garancia betartására India
- Szabadalmi vita után bukta a német piacot az ASUS és az Acer
- Elképesztő sebességre képesek a Micron közelgő, PCI Express 6.0-os SSD-i
- Még ezüst is van a Pulsar és Vaxee közös egerének receptjében
- AMD vs Intel… hol a Harmadik?! – Elfeledett CPU-k
- Elképesztő sebességre képesek a Micron közelgő, PCI Express 6.0-os SSD-i
- Milyen monitort vegyek?
- Fejhallgató erősítő és DAC topik
- AMD Ryzen 9 / 7 / 5 7***(X) "Zen 4" (AM5)
- AMD vs Intel… hol a Harmadik?! – Elfeledett CPU-k
- Házimozi haladó szinten
- ThinkPad (NEM IdeaPad)
- AMD GPU-k jövője - amit tudni vélünk
- Milyen billentyűzetet vegyek?
- TCL LCD és LED TV-k
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
- Elképesztő sebességre képesek a Micron közelgő, PCI Express 6.0-os SSD-i
- Assetto Corsa Rally
- Telekom mobilszolgáltatások
- Posztapokalipszis és nosztalgia szegezett a képernyő elé
- iPhone topik
- Autós topik
- Okos Otthon / Smart Home
- Futás, futópályák
- LEGO klub
- Xiaomi 15T Pro - a téma nincs lezárva
- További aktív témák...
- ELADÓ Keychron K8 Aluminium Frame vezetéknélküli billentyűzet Keychron fa csuklótámasszal (+ajándék)
- MSI Vector 16 Gaming Laptop / RTX 4080 175W / i9-12900HX / 1TB SSD / 16GB DDR5 RAM /
- iPhone 15 GYÁRI 99%-os akkumulátor!!
- LG 48" OLED (OLED48B53LA) 4K AI Smart TV
- Gamer PC-Számítógép! Csere-Beszámítás! Ultra 5 245KF / RTX 5060 / 16GB RGB DDR5 / 1TB Nvme SSD
Állásajánlatok
Cég: Laptopműhely Bt.
Város: Budapest
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest



