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Python –パンダで欠落している日付を確認する方法


不足している日付を確認するには、最初に、日付レコードを含むリストの辞書を設定します。つまり、この例では購入日-

# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
   'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']}

次に、上記のリストの辞書からデータフレームを作成します-

dataFrame = pd.DataFrame(d)

次に、インデックスとして設定します-

dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')

to_datetime()を使用して、文字列をDateTimeオブジェクトに変換します-

dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)

残りの日付を範囲内に表示-

k = pd.date_range( start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);

以下はコードです-

import pandas as pd

# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
   'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }

# creating dataframe from the above dictionary of lists
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print"DataFrame...\n",dataFrame

# Date_of_purchase set as index
dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')

# using to_datetime() to convert string to DateTime object
dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)

# remaining dates displayed as output
print("\nDisplaying remaining dates from a range of dates...")
k = pd.date_range(start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);

print(k);

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame...
         Car    Date_of_purchase
0       BMW           2020-10-10
1     Lexus           2020-10-12
2      Audi           2020-10-17
3  Mercedes           2020-10-16
4    Jaguar           2020-10-19
5   Bentley           2020-10-22

Displaying remaining dates from a range of dates...
DatetimeIndex(['2020-10-11', '2020-10-13', '2020-10-14', '2020-10-15',
   '2020-10-18', '2020-10-20', '2020-10-21'],
   dtype='datetime64[ns]', freq=None)

  1. Python-PandasDataFrameのサブセットを選択する方法

    以下は、MicrosoftExcelで開いたCSVファイルの内容であるとしましょう- 最初に、CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードします- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") サブセットを選択するには、角かっこを使用します。括弧内の列に言及し、データセット全体から単一の列をフェッチします- dataFrame['Car'] 例 以下はコードです- import pandas as pd # Load data fr

  2. Python-棒グラフでPandasDataFrameをプロットする方法

    CSVファイルの内容は次のとおりです-        Car Reg_Price 0      BMW 2000 1    Lexus 1500 2     Audi 1500 3   Jaguar 2000 4  Mustang 1500 必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp CSVファ