मान लीजिए आपके पास टाइम सीरीज डेटा के साथ एक डेटाफ्रेम है और ट्रंकेटेड 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 −
एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें।
start='01/01/2020', periods = 10 और freq = 'W' असाइन करके date_range फंक्शन बनाएं। यह दिए गए प्रारंभ 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() फंक्शन लागू करें जैसे before='01/01/2020', after='10/02/2020' और इसे result के रूप में संग्रहीत करें,
result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')
उदाहरण
बेहतर समझ 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
