重庆分公司,新征程启航
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这需求折腾了我半天..
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import time
import datetime as datetime
def late_time(time2):
# 先获得时间数组格式的日期
#time2是外部传入的任意日期
now_time = datetime.datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')
#如需求是当前时间则去掉函数参数改写 为datetime.datetime.now()
threeDayAgo = (now_time - datetime.timedelta(days =30))
# 转换为时间戳
timeStamp =int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))
# 转换为其他字符串格式
otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d")
return otherStyleTime
a = late_time("2019-3-30")
print(a)# 打印2018-02-28
range()函数的用法如下:
(1)range(stop)
创建一个(0,stop)之间的整数序列,步长为1。
(2)range(start,stop)
创建一个(start,stop)之间的整数序列,步长为1。
(3)range(start,stop,step)
创建一个[start,stop)之间的整数序列,步长为step。
参数介绍:
start:表示从返回序列的起始编号,默认情况下从0开始。
stop:表示生成最多但不包括此数字的数字。
step:指的是序列中每个数字之间的差异,默认值为1。
range()是Python的内置函数,在用户需要执行特定次数的操作时使用它,表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型(List,string等)。
简单的来说,range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量,用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。
用python读取excel中的一列数据步骤如下:
1、首先打开dos命令窗,安装必须的两个库,命令是:pip3 install xlrd;Pip3 install xlwt。
2、准备好excel。
3、打开pycharm,新建一个excel.py的文件,首先导入支持库import xlrdimport xlwt。
4、要操作excel,首先得打开excel,使用open_workbook(‘路径’),要获取行与列,使用nrows(行),ncols(列),获取具体的值,使用cell(row,col).value。
5、要在excel里写入值,就要使用write属性,重点说明写入是用到xlwt这个支援库,思路是先新建excel,然后新建页签B,然后将一组数据写入到B,最后保存为excel.xls。
Python没有这样的函数,但是可以巧妙解决:
import os
mxdPath=r"F:\res\高程点.txt"
fpa=open(mxdPath)
indexx=0
for linea in fpa.readlines():
indexx=indexx+1
linea=linea.replace("\n","")
print linea
if indexx ==50:
break
fpa.close()
首先打开文本文档或者其他类型的文档;
设置一个参数用来控制读取的行数;
开始遍历,获取数据;
当大于等于行数时,跳出循环。
loc中的数据是列名,是字符串,所以前后都要取;iloc中数据是int整型,所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ,划重点, 标签!标签!标签!
loc[1] 选择行标签是1的(从0、1、2、3这几个行标签中)
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别,其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据,loc[:,0:1],还是标签,注意,如果列标签是个字符,比如'a',loc['a']是不行的,必须为loc[:,'a']。
但如果行标签是'a',选取这一行,用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通过行号获取行数据,划重点,序号!序号!序号!
iloc[0:1],由于Python默认是前闭后开,所以,这个选择的只有第一行!
如果想用标签索引,如iloc['a'],就会报错,它只支持int型。
ix——结合前两种的混合索引,即可以是行序号,也可以是行标签。
如选择prize10(prize为一个标签)的,即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数(DataFrame)
python导入re模块后构造正则表达式即可截取相应字符串。
这里明显是截取数字-数字-数字
中文
\d-\d-\d
[\u4e00-\u9fa5]+