我试图在每个时间戳处查找数据框中的列名，其值与同一时间戳的时间序列中的列名匹配。这是我的数据框:>>>dfcol5col4col3col2col11979-01-0100:00:001181.220328912.154923648.848635390.986156138.1858611979-01-0106:00:001190.724461920.767974657.099560399.395338147.7613521979-01-0112:00:001193.414510918.121482648.558837384.632475126.2543421979-01-0118:00:
我有带有take(5)顶行的SparkDataFrame，如下所示:[Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=1,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=2,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=3,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=4,value=638.55),Row(date=date
我有带有take(5)顶行的SparkDataFrame，如下所示:[Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=1,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=2,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=3,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=4,value=638.55),Row(date=date
假设一个给定的变量，它包含一个UNIX时间戳，但是它是秒还是毫秒格式是未知的，我想分配一个秒格式的变量例如:unknown=1398494489444#Thisismillisecondt=???更新:我知道如果不给出一些限制就无法判断，所以在这里current_ts-86400*365假设current_ts=当前unix时间戳 最佳答案 如果你convert以毫秒为单位的x位数的最大时间戳值，您会得到如下结果:9999999999999(13位)表示2286年11月20日星期六17:46:39UTC999999999999(12
假设一个给定的变量，它包含一个UNIX时间戳，但是它是秒还是毫秒格式是未知的，我想分配一个秒格式的变量例如:unknown=1398494489444#Thisismillisecondt=???更新:我知道如果不给出一些限制就无法判断，所以在这里current_ts-86400*365假设current_ts=当前unix时间戳 最佳答案 如果你convert以毫秒为单位的x位数的最大时间戳值，您会得到如下结果:9999999999999(13位)表示2286年11月20日星期六17:46:39UTC999999999999(12
我有一个View，它从CSV文件创建模型。我在模型类定义中添加了clean方法，但是在创建模型时不会调用它。这里是models.py的例子:classRun(models.Model):name=models.CharField(max_length=120)tested_build=models.ForeignKey('apps.Build')timestamp_start=models.DateTimeField()timestamp_end=models.DateTimeField()classCommonMeasurement(models.Model):timestamp=m
我有一个View，它从CSV文件创建模型。我在模型类定义中添加了clean方法，但是在创建模型时不会调用它。这里是models.py的例子:classRun(models.Model):name=models.CharField(max_length=120)tested_build=models.ForeignKey('apps.Build')timestamp_start=models.DateTimeField()timestamp_end=models.DateTimeField()classCommonMeasurement(models.Model):timestamp=m
我需要一个自纪元以来的毫秒(ms)时间戳。这应该不难，我确定我只是缺少一些datetime或类似的方法。实际上微秒(µs)粒度也很好。我只需要不到1/10秒的时间。示例。我有一个每750毫秒发生一次的事件，可以说它检查灯是打开还是关闭。我需要记录每项检查和结果并稍后查看，因此我的日志需要如下所示:...00250Lightison...01000Lightisoff...01750Lightison...02500Lightison如果我只有完整的第二个粒度，我的日志将如下所示:...00Lightison...01Lightisoff...01Lightison...02Lighti
我需要一个自纪元以来的毫秒(ms)时间戳。这应该不难，我确定我只是缺少一些datetime或类似的方法。实际上微秒(µs)粒度也很好。我只需要不到1/10秒的时间。示例。我有一个每750毫秒发生一次的事件，可以说它检查灯是打开还是关闭。我需要记录每项检查和结果并稍后查看，因此我的日志需要如下所示:...00250Lightison...01000Lightisoff...01750Lightison...02500Lightison如果我只有完整的第二个粒度，我的日志将如下所示:...00Lightison...01Lightisoff...01Lightison...02Lighti
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
