- Elektromos rásegítésű kerékpárok
- sziku69: Szólánc.
- sziku69: Fűzzük össze a szavakat :)
- Luck Dragon: Asszociációs játék. :)
- mefistofeles: Az elhízás nem akaratgyengeség! 2 Ahogy én csinálom.......
- potyautas: Norvég nyár
- Kókuszdió: Tápegység – hova jutottunk 5 év alatt?
- GoodSpeed: Te hány éves vagy?
- Sub-ZeRo: Euro Truck Simulator 2 & American Truck Simulator 1 (esetleg 2 majd, ha lesz) :)
- sh4d0w: Árnyékos sarok
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
- Multimédiás / PC-s hangfalszettek (2.0, 2.1, 5.1)
- Vezeték nélküli fülhallgatók
- ASUS routerek
- Megkönnyítette az iPhone az androidos átköltözést
- Beköszönt a hajlítható telefonok aranykora
- Kifejezetten Mac-felhasználóknak szánja két új monitorát a BenQ
- Házimozi belépő szinten
- GTA V
- Elvonult a zimankó, de a hardverek nem mennek sehová
- Android alkalmazások - szoftver kibeszélő topik
- További aktív témák...
- Ryzen5 3700x 8core / GTX 1660 Super / SSD 500gb / HHD 2tb
- iPhone 13 mini 128GB silverlight független
- 15.gen! Intel Core ULTRA 9 285K (24mag!) +hűtött VRM-es Z890 lap! GAR/SZÁMLA (Te nevedre kiállítva)!
- Samsung Galaxy S23 Ultra 5G 256Gb Dual, kártya független, fehér színben
- Apple iphone 16 128Gb, kártya független, fehér színben
- Acer Chromebase All-in-One PC 23.8" Touchscreen
- 237 - Lenovo Legion Pro 5 (16ARX8) - AMD Ryzen 7 7745HX, RTX 4070
- LENOVO ThinkPad T470,14",FHD,i5-7200U,8GB DDR4,128GB SSD,WIN11, ÚJ akkumulátor, LTE KÁRTYA
- Alienware 17r4 olvass
- BESZÁMÍTÁS! Intel Core i7 4790 4 mag 8 szál processzor garanciával hibátlan működéssel
Állásajánlatok
Cég: Laptopműhely Bt.
Város: Budapest
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest


