Hướng dẫn what is first () in python? - đầu tiên () trong python là gì?

Tập hợp con ban đầu của chuỗi thời gian gấu trúc

Hàm đầu tiên () (phương thức tiện lợi) được sử dụng để tập hợp các khoảng thời gian ban đầu của dữ liệu chuỗi thời gian dựa trên phần bù ngày.

Syntax:

Series.first(self, offset)

Parameters:

Trả về: tập hợp con - cùng loại với người gọisubset - same type as caller

Tăng: TypeError Nếu chỉ mục không phải là DateTimeIndex TypeError
If the index is not a DatetimeIndex

Thí dụ:

Mã Python-Pandas:

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts

Output:

              X
2019-02-09	1
2019-02-11	2
2019-02-13	3
2019-02-15	4

Example - Get the rows for the first 3 days:

Mã Python-Pandas:

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts.first('3D')

Output:

              X
2019-02-09	1
2019-02-11	2

              X
2019-02-09	1
2019-02-11	2
2019-02-13	3
2019-02-15	4

Lưu ý dữ liệu trong 3 ngày lịch đầu tiên được trả về, không phải là 3 ngày đầu tiên được quan sát trong bộ dữ liệu và do đó dữ liệu cho 2019-02-13 đã không được trả lại. Test Pandas objects contain the same elements
Next: Get the first n rows in Pandas series

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu phương pháp Python Pandas

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts

Dưới đây cho thấy cú pháp của phương pháp

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts

Cú pháp

DataFrame.first(offset)

Thông số

OFFSET: STR, DATEOFFSET hoặc DATEUTIL.RELATIDELTELTA. Độ dài bù của dữ liệu sẽ được chọn. Chẳng hạn, ‘1M, sẽ hiển thị tất cả các hàng có chỉ mục của chúng trong tháng đầu tiên.str, DateOffset, or dateutil.relativedelta. The offset length of the data that will be selected. For instance, ‘1M’ will display all the rows having their index within the first month.

Ví dụ: Nhận hàng BU bằng phương thức import numpy as np import pandas as pd i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D') ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i) ts 0

Ví dụ dưới đây cho thấy nhận được các hàng trong 3 ngày đầu tiên. Trong ví dụ dưới đây, dữ liệu cho 3

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts

import numpy as np
import pandas as pd
i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i)
ts

#importing pandas as pd
import pandas as pd
i = pd.date_range('2021-01-09', periods=4, freq='2D')
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}, index=i)
print("The DataFrame is")
print(df)
print(df.first('3D'))

Khi chúng tôi chạy chương trình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra sau.

DataFrame là 2021-01-09 1 2021-01-11 2 2021-01-13 3 2021-01-15 4 A 2021-01-09 1 2021-01-11 2
A
2021-01-09 1
2021-01-11 2
2021-01-13 3
2021-01-15 4
A
2021-01-09 1
2021-01-11 2

Ví dụ: Nhận các hàng bằng cách sử dụng phương thức import numpy as np import pandas as pd i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D') ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i) ts 0

Ví dụ dưới đây tương tự như cái trước ngoại trừ nó trả về hai ngày đầu tiên.

#importing pandas as pd
import pandas as pd
i = pd.date_range('2021-01-09', periods=4, freq='4D')
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}, index=i)
print("The DataFrame is")
print(df)
print(df.first('2D'))

Khi chúng tôi chạy chương trình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra sau.

DataFrame là 2021-01-09 1 2021-01-11 2 2021-01-13 3 2021-01-15 4 A 2021-01-09 1 2021-01-11 2
A
2021-01-09 1
2021-01-13 2
2021-01-17 3
2021-01-21 4
A
2021-01-09 1

Ví dụ: Nhận các hàng bằng cách sử dụng phương thức import numpy as np import pandas as pd i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D') ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i) ts 0

Ví dụ dưới đây tương tự như cái trước ngoại trừ nó trả về hai ngày đầu tiên.

#importing pandas as pd
import pandas as pd
i = pd.date_range('2021-01-01', periods=4, freq='1M')
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]}, index=i)
print("The DataFrame is")
print(df)
print(df.first('1M'))

Khi chúng tôi chạy chương trình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra sau.

DataFrame là 2021-01-09 1 2021-01-11 2 2021-01-13 3 2021-01-15 4 A 2021-01-09 1 2021-01-11 2
A
2021-01-31 1
2021-02-28 2
2021-03-31 3
2021-04-30 4
A
2021-01-31 1
2021-02-28 2

Ví dụ: Nhận các hàng bằng cách sử dụng phương thức import numpy as np import pandas as pd i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D') ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i) ts 0

Ví dụ dưới đây tương tự như cái trước ngoại trừ nó trả về hai ngày đầu tiên.

#importing pandas as pd
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
print(df.first('1M'))

Khi chúng tôi chạy chương trình, chúng tôi sẽ nhận được đầu ra sau.

DataFrame là 2021-01-09 1 2021-01-11 2 2021-01-13 3 2021-01-15 4 A 2021-01-09 1 2021-01-11 2

Ví dụ: Nhận các hàng bằng cách sử dụng phương thức import numpy as np import pandas as pd i = pd.date_range('2019-02-09', periods=4, freq='2D') ts = pd.DataFrame({'X': [1,2,3,4]}, index=i) ts 0

Ví dụ dưới đây tương tự như cái trước ngoại trừ nó trả về hai ngày đầu tiên.