मान लें कि आपके पास समय श्रृंखला डेटा के साथ एक डेटाफ़्रेम है और काटे गए डेटा का परिणाम है,
before truncate: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 after truncate: Id time_series 1 2 2020-01-12
समाधान
इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे -
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डेटाफ़्रेम परिभाषित करें।
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प्रारंभ ='01/01/2020', अवधि =10 के अंदर date_range फ़ंक्शन बनाएं और freq ='W' असाइन करें। यह दी गई आरंभ तिथि से अगले साप्ताहिक प्रारंभ तिथियों तक दस तिथियां उत्पन्न करेगा और इसे df['time_series'] के रूप में संग्रहीत करेगा।
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
periods=10,
freq='W') -
कुछ इंडेक्स मानों के अंदर df.truncate() फ़ंक्शन को पहले ='01/01/2020', बाद में ='10/02/2020' के रूप में लागू करें और इसे परिणाम के रूप में संग्रहीत करें,
result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')
उदाहरण
आइए एक बेहतर समझ प्राप्त करने के लिए नीचे दिए गए कार्यान्वयन को देखें -
import pandas as pd
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
periods=10,
freq='W')
print(df)
result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')
print(result) आउटपुट
before truncate: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 after truncate: Id time_series 1 2 2020-01-12