मान लीजिए, आपके पास दी गई श्रृंखला से पहले और अंतिम तीन दिनों के लिए समय श्रृंखला और परिणाम है,
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
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एक श्रृंखला को परिभाषित करें और इसे डेटा के रूप में संग्रहीत करें।
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प्रारंभ तिथि के अंदर pd.date_range() फ़ंक्शन को '2020-01-01' और अवधि =5, freq ='2D' के रूप में लागू करें और इसे time_series के रूप में सहेजें
time_series = pd.date_range('2020-01-01', periods = 5, freq ='2D') -
date.index =time_series सेट करें
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data.first('3D') का उपयोग करके पहले तीन दिन प्रिंट करें और इसे पहले_दिन के रूप में सहेजें
first_day = data.first('3D') -
data.last('3D') का उपयोग करके पिछले तीन दिनों को प्रिंट करें और इसे last_day के रूप में सहेजें
last_day = data.last('3D') उदाहरण
आइए एक बेहतर समझ पाने के लिए निम्नलिखित कोड की जाँच करें -
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