<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per confrontare le date tra due colonne in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Metodo 1: aggiungi una nuova colonna al DataFrame che visualizza il confronto delle date<\/strong><\/span><\/p>\n Questo particolare esempio aggiunge una nuova colonna chiamata met_due_date<\/strong> che restituisce True o False a seconda che la data nella colonna comp_date<\/strong> sia precedente alla data nella colonna due_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n Metodo 2: filtra DataFrame in base al confronto delle date<\/strong><\/span><\/p>\n Questo particolare esempio filtra il DataFrame per mantenere solo le righe la cui data nella colonna comp_date<\/strong> \u00e8 precedente alla data nella colonna due_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascuno di questi metodi nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come aggiungere una nuova colonna denominata met_due_date<\/strong> che restituisce True o False a seconda che la data nella colonna comp_date<\/strong> sia precedente alla data nella colonna due_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n Per ogni riga nel DataFrame, la nuova colonna met_due_date<\/strong> indica se la data nella colonna comp_date<\/strong> \u00e8 precedente alla data nella colonna due_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo vedere che l’Attivit\u00e0 A aveva una data di scadenza il 15\/04\/2022 e una data di completamento il 14\/04\/2022.<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 la data di completamento era precedente alla data di scadenza, il valore della colonna met_due_date<\/strong> \u00e8 True.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come filtrare DataFrame per contenere solo righe la cui data nella colonna comp_date<\/strong> \u00e8 precedente alla data nella colonna due_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n Il nuovo DataFrame \u00e8 stato filtrato per contenere solo righe la cui data nella colonna comp_date<\/strong> \u00e8 precedente alla data nella colonna due_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come creare un intervallo di date in Pandas<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per confrontare le date tra due colonne in un DataFrame panda: Metodo 1: aggiungi una nuova colonna al DataFrame che visualizza il confronto delle date df[‘ met_due_date ‘] = df[‘ comp_date ‘] < df[‘ due_date ‘] Questo particolare esempio aggiunge una nuova colonna chiamata met_due_date che restituisce True o […]<\/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[' met_due_date<\/span> '] = df[' comp_date<\/span> '] <<\/span> df[' due_date<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n df_met_due_date = df[df[' comp_date<\/span> '] <<\/span> df[' due_date<\/span> ']]<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' task<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D'],\n ' due_date<\/span> ': ['4-15-2022', '5-19-2022', '6-14-2022', '10-24-2022'],\n ' comp_date<\/span> ': ['4-14-2022', '5-23-2022', '6-24-2022', '10-7-2022']})\n\n#convert due_date and comp_date columns to datetime format\n<\/span>df[[' due_date<\/span> ', ' comp_date<\/span> ']] = df[[' due_date<\/span> ', ' comp_date<\/span> ']]. apply<\/span> (pd. to_datetime<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n task due_date comp_date\n0 A 2022-04-15 2022-04-14\n1 B 2022-05-19 2022-05-23\n2 C 2022-06-14 2022-06-24\n3 D 2022-10-24 2022-10-07<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 1: aggiungi una nuova colonna al DataFrame che visualizza il confronto delle date<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create new column that shows if completion date is before due date\n<\/span>df[' met_due_date<\/span> '] = df[' comp_date<\/span> '] <<\/span> df[' due_date<\/span> ']\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n task due_date comp_date met_due_date\n0 A 2022-04-15 2022-04-14 True\n1 B 2022-05-19 2022-05-23 False\n2 C 2022-06-14 2022-06-24 False\n3 D 2022-10-24 2022-10-07 True\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: filtra il DataFrame in base al confronto delle date<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#filter for rows where completion date is before due date\n<\/span>df_met_due_date = df[df[' comp_date<\/span> '] <<\/span> df[' due_date<\/span> ']]\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (df_met_due_date)\n\n task due_date comp_date\n0 A 2022-04-15 2022-04-14\n3 D 2022-10-24 2022-10-07<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come convertire il timestamp in data\/ora in Pandas<\/a>
Come calcolare la differenza tra due date nei panda<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"