Giả sử bạn có một khung dữ liệu với dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả cho dữ liệu bị cắt ngắn là,
before truncate: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 after truncate: Id time_series 1 2 2020-01-12
Giải pháp
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ làm theo các bước dưới đây -
-
Xác định khung dữ liệu.
-
Tạo hàm date_range bên trong start =’01 / 01/2020 ’, period =10 và gán freq =‘ W ’. Nó sẽ tạo mười ngày từ ngày bắt đầu nhất định đến ngày bắt đầu hàng tuần tiếp theo và lưu trữ nó dưới dạng df [‘time_series’].
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
periods=10,
freq='W') -
Áp dụng hàm df.truncate () bên trong một số giá trị chỉ mục như trước =’01 / 01/2020 ’, sau =’10 / 02/2020’ và kết quả là lưu trữ nó,
result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')
Ví dụ
Hãy xem cách triển khai bên dưới để hiểu rõ hơn -
import pandas as pd
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
periods=10,
freq='W')
print(df)
result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')
print(result) Đầu ra
before truncate: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 after truncate: Id time_series 1 2 2020-01-12