Hirdetés
- Yettel topik
- Android alkalmazások - szoftver kibeszélő topik
- iPhone topik
- OnePlus 15 - van plusz energia
- Szívós, szép és kitartó az új OnePlus óra
- Motorola Edge 50 Neo - az egyensúly gyengesége
- Kezünkben a OnePlus 15 és az Oppo Find X9-ek
- Bluetooth-headsetekről általában
- Xiaomi 15T - reakció nélkül nincs egyensúly
- Apple iPhone 17 Pro Max – fennsík
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
- Milyen TV-t vegyek?
- AMD Ryzen 9 / 7 / 5 / 3 5***(X) "Zen 3" (AM4)
- Horgász topik
- Futás, futópályák
- Yettel topik
- Magga: PLEX: multimédia az egész lakásban
- D1Rect: Nagy "hülyétkapokazapróktól" topik
- Steam Deck
- Azonnali VGA-s kérdések órája
- AMD Ryzen 9 / 7 / 5 7***(X) "Zen 4" (AM5)
- További aktív témák...
- Samsung Galaxy S20 / 8/128GB / Kártyafüggetlen / 12HÓ Garancia
- Bomba ár! Lenovo ThinkPad X280 - i5-G8 I 8GB I 256SSD I 12,5" FHD Touch I HDMI I Cam I W11 I Gari!
- ÚJ HP Omen 16 - 16,1" FHD 144Hz - i5 13420H - 16GB - 512GB - RTX 4050 - Win11 - 3 év garancia
- Lenovo ThinkPad X1 Active Noise Cancellation fejhallgató
- Dell Precision 7560 Workstation i7-11850H 32GB RAM 512GB SSD Nvidia RTX A3000 6GB 1 év garancia
Állásajánlatok
Cég: Laptopszaki Kft.
Város: Budapest
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest



