パンダオフセットをPython日付に変換する方法は？
日付オブジェクトからパンダを引くと、パンダのタイムスタンプオブジェクトが得られます。このオブジェクトは、文字列形式の日付またはDateオブジェクト（標準のPython日付）に変換できます。または、日時ライブラリのtimedeltaオブジェクトを使用できます。
from pandas.tseries.frequencies import to_offset
import pandas as pd
dt = pd.to_datetime('2018-01-04') - to_offset("5D")
print(type(dt)) これにより、出力が得られます-
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
これを特定の形式の文字列に変換するには、strftime関数を使用できます。これをDateオブジェクトに変換するには、このオブジェクトでdate（）関数を使用できます。
from pandas.tseries.frequencies import to_offset
import pandas as pd
dt = pd.to_datetime('2018-01-04') - to_offset("5D")
print(dt.strftime('%Y-%m-%d'))
print(dt.date())
print(type(dt.date())) これにより、出力が得られます-
2017-12-30 2017-12-30 <class 'datetime.date'>
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JS日付をPython日付オブジェクトに変換する方法は？
AJAXリクエストやIPCメッセージ（nodejs上）などのネットワーク接続を介して送信する場合は、主にJavascriptの日付をPythonの日付オブジェクトに変換する必要があります。この表現は文字列形式になり、任意の形式で送信することを選択できます。 strptime関数を使用して、文字列を解析してPythonの日付オブジェクトに戻すことができます。日付と時刻のオブジェクトを送受信するISO8061のような標準化された方法があります。この場合、簡単な例を考えると、少しわかりやすくなります。 例 import datetime # The string that you get from
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日付パンダデータフレームごとに集計してプロットする方法は？
日付パンダデータフレームごとに集計してプロットするには、次の手順を実行できます- ステップ 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 データフレームdfを作成します 、2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ。 日付パンダデータフレームごとに集計された値を取得します。 dfをプロットします （ステップ3） kind =barを使用 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib