@krista
Модуль pandas предоставляет много возможностей для работы с датами и временем, используя класс datetime.datetime.
Ниже приведены несколько примеров:
1 2 3 4 5 6 7 |
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 'value': [1, 2, 3]}) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) print(df) |
Вывод:
1 2 3 4 |
date value 0 2022-01-01 1 1 2022-01-02 2 2 2022-01-03 3 |
1 2 |
df['day_of_week'] = df['date'].dt.day_name() print(df) |
Вывод:
1 2 3 4 |
date value day_of_week 0 2022-01-01 1 Saturday 1 2022-01-02 2 Sunday 2 2022-01-03 3 Monday |
1 2 3 4 |
start = pd.to_datetime('2022-01-01') end = pd.to_datetime('2022-01-10') mask = (df['date'] >= start) & (df['date'] <= end) print(df.loc[mask]) |
Вывод:
1 2 3 4 |
date value day_of_week 0 2022-01-01 1 Saturday 1 2022-01-02 2 Sunday 2 2022-01-03 3 Monday |
1 2 3 |
import datetime as dt df['time_diff'] = df['date'].diff() / dt.timedelta(days=1) print(df) |
Вывод:
1 2 3 4 |
date value day_of_week time_diff 0 2022-01-01 1 Saturday NaN 1 2022-01-02 2 Sunday 1.0 2 2022-01-03 3 Monday 1.0 |
Здесь мы создали новый столбец, который показывает разницу в днях между текущей датой и предыдущей датой.