Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
- a1, a2 …: Die …
Wir können die Funktion DATEDIF() verwenden, um die Differenz zwischen zwei Daten in Google Tabellen zu berechnen.
Diese Funktion verwendet die folgende Syntax:
=DATEDIF(start_date, end_date, unit)
wo:
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion verwenden, um die Differenz zwischen zwei Daten in Google Tabellen zu berechnen.
Das folgende Bild zeigt, wie die Differenz (in Tagen) zwischen zwei Daten berechnet wird:
Dies sagt uns, dass zwischen dem 1.1.2018 und dem 1.2.2021 1.127 volle Tage liegen.
Das folgende Bild zeigt, wie die Differenz (in Monaten) zwischen zwei Daten berechnet wird:
Das folgende Bild zeigt, wie die Differenz (in Jahren) zwischen zwei Daten berechnet wird:
Das folgende Bild zeigt, wie die Differenz (in Jahren und Monaten) zwischen zwei Daten berechnet wird:
Die Differenz zwischen Start- und Enddatum beträgt 3 Jahre und 1 Monat.
In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in Google Tabellen ausführen:
So vergleichen Sie zwei Spalten in Google Tabellen
Google Tabellen: So summieren Sie mehrere Blätter
Google Tabellen: So verwenden Sie SUMIF mit mehreren Spalten
Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
Häufig möchten Sie möglicherweise nur die Anzahl der Zeilen in einem pandas-DataFrame zählen, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Glücklicherweise ist dies mit der folgenden grundlegenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:
sum(df …