Der DateTime -Index eines Pandas -Datenframes hat Gruppen mit derselben DateTime (sie haben auch dieselbe ID -Nummer). Plus zusätzliches Problem, wie unten erläutert < /p>
Hier sind einige Börsenmärkte -Tick -Daten < /p>
2025-02-14 00:00:01.192429,6143.25,2,32178,6143.25,6143.50,271611387,C,43,01,2,14
2025-02-14 00:00:01.317655,6143.25,1,32179,6143.25,6143.50,271611388,C,43,01,2,14
2025-02-14 00:00:01.317655,6143.25,1,32180,6143.25,6143.50,271611388,C,43,01,2,14
2025-02-14 00:00:01.317655,6143.25,1,32181,6143.25,6143.50,271611388,C,43,01,2,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:23.891463,6143.50,1,32189,6143.50,6143.75,271611391,C,43,01,2,14
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2025-02-14 00:00:23.891463,6143.50,1,32191,6143.50,6143.75,271611391,C,43,01,2,14
2025-02-14 00:01:00.046733,6143.50,1,32192,6143.25,6143.50,271611392,C,43,01,1,14
< /code>
Wie Sie sehen können, gibt es mehrere Gruppen mit derselben DateTime (DateTime ist die erste Spalte) und auch die gleiche ID-Nummer (ID ist in der Spalte 7-te Spalte). < /p>
Ich möchte das kleinste Zeitinkrement (die Mikrosekunden) hinzufügen, wenn die Zeit gleich ist. < /p>
Dies kann getan werden Verwenden Sie: < /p>
ttt = df.groupby(df['id']).cumcount()
df.index += pd.to_timedelta(ttt,unit='us')
Das Problem besteht darin, dass der Unterschied zwischen 2 Gruppen mit der gleichen Zeit manchmal nur 1 Mikrosekunde beträgt. Br />2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
< /code>
Wenn ich den obigen Code ausführen würde, würde ich Folgendes erhalten: < /p>
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
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2025-02-14 00:00:20.222992,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
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2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
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2025-02-14 00:00:20.222993,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
< /code>
Dann hätte ich eine DateTime -Überlappung. Ich möchte das bekommen. Dann gibt es keine überlappende DateTime. < /P>
2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222992,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222993,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222994,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222995,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
2025-02-14 00:00:20.222996,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14
< /code>
Irgendwelche Ideen, wie man es erledigt? Danke
Der DateTime -Index eines Pandas -Datenframes hat Gruppen mit derselben DateTime (sie haben auch dieselbe ID -Nummer). Plus zusätzliches Problem, wie unten erläutert < /p> Hier sind einige Börsenmärkte -Tick -Daten < /p> [code]2025-02-14 00:00:01.192429,6143.25,2,32178,6143.25,6143.50,271611387,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:00:01.317655,6143.25,1,32179,6143.25,6143.50,271611388,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:00:01.317655,6143.25,1,32180,6143.25,6143.50,271611388,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:00:01.317655,6143.25,1,32181,6143.25,6143.50,271611388,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:23.891463,6143.50,1,32189,6143.50,6143.75,271611391,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:00:23.891463,6143.50,1,32190,6143.50,6143.75,271611391,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:00:23.891463,6143.50,1,32191,6143.50,6143.75,271611391,C,43,01,2,14 2025-02-14 00:01:00.046733,6143.50,1,32192,6143.25,6143.50,271611392,C,43,01,1,14 < /code> Wie Sie sehen können, gibt es mehrere Gruppen mit derselben DateTime (DateTime ist die erste Spalte) und auch die gleiche ID-Nummer (ID ist in der Spalte 7-te Spalte). < /p> Ich möchte das kleinste Zeitinkrement (die Mikrosekunden) hinzufügen, wenn die Zeit gleich ist. < /p> Dies kann getan werden Verwenden Sie: < /p> ttt = df.groupby(df['id']).cumcount() df.index += pd.to_timedelta(ttt,unit='us') [/code] Das [url=viewtopic.php?t=11587]Problem[/url] besteht darin, dass der Unterschied zwischen 2 Gruppen mit der gleichen Zeit manchmal nur 1 Mikrosekunde beträgt. Br />2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 < /code> Wenn ich den obigen Code ausführen würde, würde ich Folgendes erhalten: < /p> 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222992,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222993,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222992,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222993,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 < /code> Dann hätte ich eine DateTime -Überlappung. Ich möchte das bekommen. Dann gibt es keine überlappende DateTime. < /P> 2025-02-14 00:00:20.222990,6143.50,1,32182,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222991,6143.50,1,32183,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222992,6143.50,1,32184,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222993,6143.50,1,32185,6143.25,6143.50,271611389,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222994,6143.50,1,32186,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222995,6143.50,1,32187,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 2025-02-14 00:00:20.222996,6143.50,1,32188,6143.25,6143.50,271611390,C,43,01,1,14 < /code> Irgendwelche Ideen, wie man es erledigt? Danke
Ich versuche, die dp-Methode zu verwenden, um die beste Lösung zu finden. Der beste Code unten funktioniert nicht.
def max_reward_schedule(rewards, task_durations):
n = len(rewards)
m = len...
Ich experimentiere mit der Definition von DataClasses zum Enthaltenden von CTypes -Objekten. Ich habe drei Klassen definiert; Zwei davon werden als Attribute zum dritten verwendet:...
Ich schreibe eine Anwendung in Java, die über HTTPS eine Verbindung zu zwei Webservern herstellt. Einer erhielt ein Zertifikat, das über die Standardkette des Vertrauens vertraut ist, der andere...