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西安鲲之鹏网络信息技术有限公司从2010年开始专注于Web(网站)数据抓取领域。致力于为广大中国客户提供准确、快捷的数据采集相关服务。我们采用分布式系统架构,日采集网页数千万。我们拥有海量稳定高匿HTTP代理IP地址池,可以有效获取互联网任何公开可见信息。
您只需告诉我们您想抓取的网站是什么,您感兴趣的字段有哪些,你需要的数据是哪种格式,我们将为您做所有的工作,最后把数据(或程序)交付给你。
数据的格式可以是CSV、JSON、XML、ACCESS、SQLITE、MSSQL、MYSQL等等。
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发布时间:2020-05-11 来源:西安鲲之鹏官微
【经验分享】Pandas日期范围查询
目的:查询CSV中某列值大于某个日期的记录。
(1)使用Pandas的to_datetime()方法,将列类型从object转为datetime64。
df[u'合同签订日期'] = pd.to_datetime(df[u'合同签订日期'], format=u'%Y年%m月%d日')
注意要设置format参数,指定原始数据的时间日期格式。转换完成后可以查看dtypes属性确认,如附图1所示。参考:https://stackoverflow.com/questions/36848514/how-to-define-format-when-use-pandas-to-datetime
(2)查询日期大于2018年1月1日的记录。
df[df[u'合同签订日期'] >= pd.Timestamp(2018, 1, 1)]
结果如附图2所示,参考:https://stackoverflow.com/questions/36104500/pandas-filtering-and-comparing-dates
目的:查询CSV中某列值大于某个日期的记录。
(1)使用Pandas的to_datetime()方法,将列类型从object转为datetime64。
df[u'合同签订日期'] = pd.to_datetime(df[u'合同签订日期'], format=u'%Y年%m月%d日')
注意要设置format参数,指定原始数据的时间日期格式。转换完成后可以查看dtypes属性确认,如附图1所示。参考:https://stackoverflow.com/questions/36848514/how-to-define-format-when-use-pandas-to-datetime
(2)查询日期大于2018年1月1日的记录。
df[df[u'合同签订日期'] >= pd.Timestamp(2018, 1, 1)]
结果如附图2所示,参考:https://stackoverflow.com/questions/36104500/pandas-filtering-and-comparing-dates
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