<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen zwischen zwei Zeitstempeln in einem Pandas-DataFrame auszuw\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Bei dieser Syntax wird davon ausgegangen, dass tstamp<\/b> bereits \u00fcber einen datetime-Typ verf\u00fcgt.<\/span><\/p>\n Wenn nicht, k\u00f6nnen Sie die folgende Syntax verwenden, um sie in eine Datums-\/Uhrzeitspalte zu konvertieren:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber Verk\u00e4ufe in einem Einzelhandelsgesch\u00e4ft enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir m\u00f6chten nur die Zeilen zwischen den folgenden beiden Zeitstempeln ausw\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dazu die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur die Zeilen zwischen den beiden von uns angegebenen Zeitstempeln ausgew\u00e4hlt werden.<\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass Sie Zeilen nach Zeitstempel ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, indem Sie nur einen Datumswert verwenden.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnten wir den folgenden Code verwenden, um alle Zeilen mit einem Zeitstempel gr\u00f6\u00dfer als 27.10.2022 auszuw\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur Zeilen ausgew\u00e4hlt werden, deren Wert in der tsamp-<\/strong> Spalte nach dem 27.10.2022 liegt.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie DateTime in Pandas in ein Datum<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen zwischen zwei Zeitstempeln in einem Pandas-DataFrame auszuw\u00e4hlen: df[(df[‚ tstamp ‚] > ‚ 2022-10-25 04:30:00 ‚) & (df[‚ tstamp ‚] < ‚ 2022-10-27 11:00:00 ‚)] Bei dieser Syntax wird davon ausgegangen, dass tstamp bereits \u00fcber einen datetime-Typ verf\u00fcgt. Wenn nicht, k\u00f6nnen Sie die folgende Syntax verwenden, um […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[(df[' tstamp<\/span> '] > ' 2022-10-25 04:30:00<\/span> ') &<\/span> (df[' tstamp<\/span> '] < ' 2022-10-27 11:00:00<\/span> ')]\n<\/strong><\/pre>\n df[' tstamp<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' tstamp<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Pandas DataFrame-Zeilen nach Zeitstempel ausw\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' tstamp<\/span> ': ['2022-10-25 04:00:00', '2022-10-25 11:55:12',\n '2022-10-26 02:00:00', '2022-10-27 10:30:00',\n '2022-10-27 14:25:00', '2022-10-28 01:15:27'],\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n tstamp sales\n0 2022-10-25 04:00:00 18\n1 2022-10-25 11:55:12 22\n2 2022-10-26 02:00:00 19\n3 2022-10-27 10:30:00 14\n4 2022-10-27 14:25:00 14\n5 2022-10-28 01:15:27 11\n<\/strong><\/pre>\n\n
#convert timestamp column to datetime dtype\n<\/span>df[' tstamp<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' tstamp<\/span> '])\n\n#select rows between two timestamps\n<\/span>df[(df[' tstamp<\/span> '] > ' 2022-10-25 04:30:00<\/span> ') &<\/span> (df[' tstamp<\/span> '] < ' 2022-10-27 11:00:00<\/span> ')]\n\n\ttstamp sales\n1 2022-10-25 11:55:12 22\n2 2022-10-26 02:00:00 19\n3 2022-10-27 10:30:00 14<\/strong>\n<\/pre>\n #convert timestamp column to datetime dtype\n<\/span>df[' tstamp<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' tstamp<\/span> '])\n\n#select rows with timestamp after 2022-10-27\n<\/span>df[df[' tstamp<\/span> '] > ' 2022-10-27<\/span> ']\n\n\ttstamp sales\n3 2022-10-27 10:30:00 14\n4 2022-10-27 14:25:00 14\n5 2022-10-28 01:15:27 11<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So konvertieren Sie Spalten in Pandas in DateTime<\/a>
So sortieren Sie einen Pandas DataFrame nach Datum<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"