- Hivatalos a OnePlus 13 startdátuma
- iPhone topik
- Okosóra és okoskiegészítő topik
- Honor 600 Lite - koffein nélkül
- Samsung Galaxy Watch8 - Classic - Ultra 2025
- Megérkezett a Samsung Galaxy A37 és Galaxy A57
- Fotók, videók mobillal
- Mától Huawei okosórákkal is lehet érintésmentesen fizetni
- Xiaomi 15T - reakció nélkül nincs egyensúly
- MIUI / HyperOS topik
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
- Formula-1
- Mikrotik routerek
- Crimson Desert
- 5.1, 7.1 és gamer fejhallgatók
- Mikrokontrollerek Arduino környezetben (programozás, építés, tippek)
- Kerékpárosok, bringások ide!
- Autós topik
- Luck Dragon: Asszociációs játék. :)
- Hivatalos a OnePlus 13 startdátuma
- Folyószámla, bankszámla, bankváltás, külföldi kártyahasználat
- További aktív témák...
- Samsung Galaxy A05s OEM LCD kijelző érintővel Fekete kerettel
- Nitro V17 AI ANV17-41 17.3" QHD IPS Ryzen 7 260 RTX 5060 16GB 512GB NVMe magyar vbill gar
- ÚJ Lenovo 40B0 ThinkPad Thunderbolt 4 Workstation Dock (300W) (40B0) 33 hónap gyári GARANCIA
- PC i5-7400 32GB RAM GTX 1650 1TB SSD be quiet! ház
- Samsung Galaxy A36 5G 6/128GB, Újszerű, Kártyafüggetlen, Töltővel, Dobozzal, 1 Év Garanciával!
- Nemzetközi csomagküldés olcsón EU akár 2800 Ft-tól CsomagExpress
- LG OLED65G49LS CSÚCS Ultra HD 4K 65" OLED TV!
- GAMER PC! i7-10700F / RTX 3070 / B460-Plus / 16GB DDR4 / SSD 512GB / BeszámítOK!
- Dell Core i5 - i7 - 8-10-11-12. gen. üzleti kategóriás notebookok számlával
- Lenovo ThinkPad L13 Gen 2 Yoga Ryzen3 5400U Refurbished - Garancia
Állásajánlatok
Cég: Laptopműhely Bt.
Város: Budapest


