मान लें, आपके पास टाइम सीरीज है और दिए गए सीरीज से पहले और अंतिम तीन दिनों का परिणाम:
first three days: 2020-01-01 Chennai 2020-01-03 Delhi Freq: 2D, dtype: object last three days: 2020-01-07 Pune 2020-01-09 Kolkata Freq: 2D, dtype: object
इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे:
समाधान
एक सीरीज परिभाषित करें और इसे डेटा के रूप में स्टोर करें।
pd.date_range() फ़ंक्शन लागू करें, start date को '2020-01-01', periods=5, freq='2D' पर सेट करें और इसे time_series के रूप में सेव करें
time_series = pd.date_range('2020-01-01', periods=5, freq='2D')
data.index = time_series सेट करें
data.first('3D') का उपयोग करके पहले तीन दिन प्रिंट करें और इसे first_day के रूप में सेव करें
first_day = data.first('3D')
data.last('3D') का उपयोग करके अंतिम तीन दिन प्रिंट करें और इसे last_day के रूप में सेव करें
last_day = data.last('3D')
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:
import pandas as pd
data = pd.Series(['Chennai', 'Delhi', 'Mumbai', 'Pune', 'Kolkata'])
time_series = pd.date_range('2020-01-01', periods=5, freq='2D')
data.index = time_series
print("time series:\n", data)
first_day = data.first('3D')
print("first three days:\n", first_day)
last_day = data.last('3D')
print("last three days:\n", last_day)
आउटपुट
time series: 2020-01-01 Chennai 2020-01-03 Delhi 2020-01-05 Mumbai 2020-01-07 Pune 2020-01-09 Kolkata Freq: 2D, dtype: object first three days: 2020-01-01 Chennai 2020-01-03 Delhi Freq: 2D, dtype: object last three days: 2020-01-07 Pune 2020-01-09 Kolkata Freq: 2D, dtype: object