Pandas를 사용하여 Excel 스타일 날짜 변환
데이터 구문 분석의 맥락에서 Excel 스타일의 날짜/시간이 포함된 XML 파일을 접할 수 있습니다. 십진수로 표현되는 형식입니다. Python용 다목적 데이터 조작 라이브러리인 Pandas는 이러한 숫자 값을 표준 날짜/시간 객체로 변환하기 위한 간단한 솔루션을 제공합니다.
변환 프로세스:
Excel- Pandas를 사용하여 날짜 스타일을 날짜/시간 객체로 변환하려면 다음 단계를 따를 수 있습니다.
- 만들기 Excel 스타일 날짜의 TimedeltaIndex: pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d')를 사용하여 날짜의 숫자 표현에서 TimedeltaIndex를 생성합니다.
- TimedeltaIndex를 스칼라 날짜/시간에 추가: 기준점을 나타내는 스칼라 날짜/시간에 TimedeltaIndex를 추가합니다. Excel 스타일 날짜의 경우 이 기준점은 1900-01-01입니다.
코드 예:
import datetime as dt import pandas as pd df = pd.DataFrame({'date': [42580.333333, 10023]}) df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)
이 프로세스는 숫자 날짜를 변환합니다. 시간대 정보를 보존하면서 datetime 객체로 변환합니다(만약 모두).
추가 참고 사항:
Excel 버전에 따라 숫자 날짜의 기준점이 다를 수 있습니다. 1900-01-01 이후에 출시된 Excel 버전의 경우 참조 지점은 1899-12-30입니다(제공된 예에서 알 수 있음). 날짜를 생성하는 데 사용된 Excel 버전을 기반으로 적절한 참조 지점을 고려하는 것이 중요합니다.
위 내용은 Pandas는 어떻게 Excel 스타일 날짜를 Python 날짜/시간 개체로 변환할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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