Új hozzászólás Aktív témák

• cousin333 addikt

  #643

  #634 #82595328

  2016-05-12 18:14:23

  Új Válasz

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  

  cousin333

  addikt

  #634 #82595328

  #634 #82595328

  Ha konkrét teendőt is írsz, akkor talán kódot is tudok adni hozzá.

  Hát a konkrét teendő kb. ez :
  Megtanulni pythonul + grafikus felület + sql szerver. A program lefordítása win-re és linuxra.

  A viccet félretéve a kódot már megírtam, amit le akarok futtatni, csak be kellene ágyaznom ebbe a programba. A gondom az, hogy beolvasott sor dátumot is tartalmaz, amit a datetime modulnak át kellene adnom.
  A dátum ilyen formátumú lehet: 2016-01-01 vagy 2016.01.01
  A dtdate függvénynek pedig így kellene előállítanom: (2016,1,1). Na ezt nem tudom, egyelőre hogy kell. Bár gondolom splittel,

  if '-' in dátum
  spit1
  elif '.' in dátum
  spit2

  Igaz egyelőre azt sem tudom, hogy kell fájlba kiírni a végeredményt, de az menni fog, csak még nem jutottam el az anyagban odáig.

  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,56

  Ehhez 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+ bytes

  Látható, 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 56

  A 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