pandas
日期
时间
直播预告
5月28日(星期六)21:00,主题:《pandas案例和答疑》。访问B站账号「盖若com」预约,开播会通知提醒。可提前准备好提问问题。
看过来
《Pandas 教程》 持续更新中,可作为 pandas 入门进阶课程、pandas 中文手册、用法大全,配有案例讲解和速查手册。提供建议、纠错、催更等加作者微信: sinbam(备注:pandas教程)和关注公众号「盖若」ID: gairuo。查看更新日志。
![]() |
本教程作者所著新书《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》(ISBN:9787111685456)已由机械工业出版社出版上市,各大电商平台有售,欢迎:查看详情并关注购买。 |
编写中。
todo:
# 前一年
df.assign(ago_1y=lambda m: m.day.apply(lambda x: x - pd.DateOffset(years=1)))
# 指定格式转为日期
df['p_day'] = pd.to_datetime(df.p_day, format='%Y%m%d', errors='ignore')
# 去年今日移动,实现同比
df['Previous'] = df.groupby([df['p_day'].dt.month,df['p_day'].dt.day])['qty'].shift()
👏 读后有收获给站长打赏 >>
无「盖若」授权,请勿以任何形式转载,公众号:gairuo
Copyright © 2019 - 2022
Gairuo.com All Rights Reserved v7.2.0.0403
京公网安备11010502033395号
京ICP备15019454号-4