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 …
Wenn Sie Datums- und Uhrzeitdaten in R importieren, werden Werte häufig als Zeichenfolgen importiert.
Der einfachste Weg, Zeichenfolgen in Datumsangaben in R zu konvertieren, ist die Funktion as.Date(), die die folgende Syntax verwendet:
as.Date(x, format)
wo:
Mit dem Befehl ?strftime in R können Sie eine vollständige Liste der Argumente anzeigen, die für das Datumsformat verwendet werden können. Die häufigsten sind jedoch:
Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele für die praktische Verwendung der Funktion as.Date() in der Praxis.
Der folgende Code zeigt, wie ein einzelner Zeichenfolgenwert in ein Datum konvertiert wird:
#String-Wert erstellen
x <- c("2021-07-24")
#String zu Datum konvertieren
new <- as.Date(x, format="%Y-%m-%d")
new
[1] "2021-07-24"
#Klasse der neuen Variablen prüfen
class(new)
[1] "Date"
Der folgende Code zeigt, wie ein Vektor von Zeichenfolgen in Datumsangaben konvertiert wird:
#Vektor von Strings erstellen
x <- c("2021-07-24", "2021-07-26", "2021-07-30")
#String auf Datum konvertieren
new <- as.Date(x, format="%Y-%m-%d")
new
[1] "2021-07-24" "2021-07-26" "2021-07-30"
#Klasse der neuen Variablen prüfen
class(new)
[1] "Date"
Der folgende Code zeigt, wie eine Dataframespalte von Zeichenfolgen in Datumsangaben konvertiert wird:
#Dataframe erstellen
df <- data.frame(day = c("2021-07-24", "2021-07-26", "2021-07-30"),
sales=c(22, 25, 28),
products=c(3, 6, 7))
#Ansichtsstruktur des Dataframes
str(df)
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ day : Factor w/ 3 levels "2021-07-24","2021-07-26",..: 1 2 3
$ sales : num 22 25 28
$ products: num 3 6 7
#Tag Variable zu Datum konvertieren
df$day <- as.Date(df$day, format="%Y-%m-%d")
#Neues Dataframe untersuchen
str(df)
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ day : Date, format: "2021-07-24" "2021-07-26" ...
$ sales : num 22 25 28
$ products: num 3 6 7
Der folgende Code zeigt, wie mehrere Dataframespalten von Zeichenfolgen in Datumsangaben konvertiert werden:
# Dataframe erstellen
df <- data.frame(start = c("2021-07-24", "2021-07-26", "2021-07-30"),
end = c("2021-07-25", "2021-07-28", "2021-08-02"),
products=c(3, 6, 7))
#Struktur des Dataframes anzeigen
str(df)
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ start : Factor w/ 3 levels "2021-07-24","2021-07-26",..: 1 2 3
$ end : Factor w/ 3 levels "2021-07-25","2021-07-28",..: 1 2 3
$ products: num 3 6 7
#Variablen start und end zu Datum konvertieren
df[,c('start', 'end')] = lapply(df[,c('start', 'end')],
function(x) as.Date(x, format="%Y-%m-%d"))
#Struktur des neuen Dataframes anzeigen
str(df)
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ start : Date, format: "2021-07-24" "2021-07-26" ...
$ end : Date, format: "2021-07-25" "2021-07-28" ...
$ products: num 3 6 7
Weitere Informationen zur in diesem Beispiel verwendeten Funktion lapply() finden Sie hier.
So sortieren Sie ein Dataframe nach Datum in R
So extrahieren Sie das Jahr vom Datum in R
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 …