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
- Sok garis asztali gép! ( 7950X3D, Nito+ 9070XT, 32 GB , 1 TB, 850 80+Platinum ) + LG OLED monitor
- IPhone 12 Pro 128GB gyári független Silver új akku
- Apple watch Series 9 45mm stainless steel bontatlan! 1 év Apple jótállás
- Apple watch Series 10 46mm cellular jet black bontatlan 1 év Apple JÓTÁLLÁS AKCIÓ!
- Szép állapotú iPad Pro M1 256GB wifi + cellular. Kijelző karcmentes. Kamera résznél mintha lenne egy
- Fotó állvány eladó
- BESZÁMÍTÁS! SAPPHIRE B650M R7 8700F 16GB DDR5 512GB SSD RTX 4060Ti 8GB Zalman S2 TG ADATA 600W
- Samsung Galaxy A33 5G / 6/128GB / Kártyafüggetlen / 12Hó Garancia /
- Akciós kisWorkstation! Dell Precision 3570 i7-1255U 4.7GHz / 32GB / 1000GB / Quadro T550 4GB FHD 15"
- BASEUS Compact Quick Charger 2xUSB USB-C PD 3A 30W fekete
Állásajánlatok
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest
Cég: Laptopszaki Kft.
Város: Budapest


