पायथन - पंडों में लापता तिथियों की जांच कैसे करें

छूटी हुई तारीखों की जाँच करने के लिए, सबसे पहले, हम सूची का एक शब्दकोश सेट करते हैं, जिसमें तारीख के रिकॉर्ड होते हैं, यानी हमारे उदाहरण में खरीद की तारीख -

# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
   'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']}

अब, सूचियों के उपरोक्त शब्दकोश से एक डेटाफ़्रेम बनाएँ -

dataFrame = pd.DataFrame(d)

इसके बाद, इसे इंडेक्स के रूप में सेट करें -

dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')

स्ट्रिंग को डेटटाइम ऑब्जेक्ट में बदलने के लिए to_datetime() का उपयोग करें -

dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)

शेष तिथियों को एक श्रेणी में प्रदर्शित करें -

k = pd.date_range( start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
   'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }

# creating dataframe from the above dictionary of lists
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print"DataFrame...\n",dataFrame

# Date_of_purchase set as index
dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')

# using to_datetime() to convert string to DateTime object
dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)

# remaining dates displayed as output
print("\nDisplaying remaining dates from a range of dates...")
k = pd.date_range(start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);

print(k);

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

DataFrame...
         Car    Date_of_purchase
0       BMW           2020-10-10
1     Lexus           2020-10-12
2      Audi           2020-10-17
3  Mercedes           2020-10-16
4    Jaguar           2020-10-19
5   Bentley           2020-10-22

Displaying remaining dates from a range of dates...
DatetimeIndex(['2020-10-11', '2020-10-13', '2020-10-14', '2020-10-15',
   '2020-10-18', '2020-10-20', '2020-10-21'],
   dtype='datetime64[ns]', freq=None)