如何在python代码中更改pd.DateOffset中的参数？
How to change the parameter in pd.DateOffset in python code?
我有两种不同类型的数据。第一个数据帧以小时为单位，第二个数据帧以分钟为单位。所以，我需要分别提前24小时和30分钟预测这个数据。但是我无法使我创建的函数适用于两种数据框。
比方说，我想将我的数据集划分为训练数据集和测试数据集。
如果我的数据以小时为单位，我需要使用函数hours
def split_data(df, tend):
train=df[:index-pd.DateOffset(hours=1)]
test=df[index:index+pd.DateOffset(hours=tend-1)]
如果我的数据在几分钟内，我需要使用函数minutes
def split_data(df, tend):
train=df[:index-pd.DateOffset(minutes=1)]
test=df[index:index+pd.DateOffset(minutes=tend-1)]
我已经尝试过忽略时间函数，但是未能拆分为分钟和小时数据
def split_data(df, tend):
train=df[:index-pd.DateOffset(1)]
test=df[index:index+pd.DateOffset(tend-1)]
我希望该函数可以在两种数据帧上工作，我也尝试分配该函数，但失败了。
我认为您需要使用关键字参数来传递多个值，如下所示：
ts = pd.Timestamp('2017-01-01 09:10:11')
ts
Timestamp('2017-01-01 09:10:11')
ts + pd.DateOffset(months=3)
Timestamp('2017-04-01 09:10:11')
ts + pd.DateOffset(days=3)
Timestamp('2017-01-04 09:10:11')
custom_args = {"days":1, "hours":3} # pass variable number of arguments
ts + pd.DateOffset(**custom_args)
Timestamp('2017-01-02 12:10:11')
custom_args = {"days":1, "hours":0}
ts + pd.DateOffset(**custom_args)
Timestamp('2017-01-02 09:10:11')
custom_args = {"days":1, "hours":0, "minutes":0}
ts + pd.DateOffset(**custom_args)
Timestamp('2017-01-02 09:10:11')
对于你的情况，你可以这样试试：
def split_data(df, tend, custom_args, unit="hours"): # or unit can be minutes
custom_args[unit] = 1
train=df[:index-pd.DateOffset(**custom_args)]
custom_args[unit] = tend - 1
test=df[index:index+pd.DateOffset(**custom_args)]
custom_args = {"hours":0, "minutes":0, "minutes":0} # you can specify more arguments based on your requirements.
split_data(df, tend, custom_args, unit="hours")
要查看您可以传递的所有参数，请查看此 link https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.tseries.offsets.DateOffset.html
我有两种不同类型的数据。第一个数据帧以小时为单位，第二个数据帧以分钟为单位。所以，我需要分别提前24小时和30分钟预测这个数据。但是我无法使我创建的函数适用于两种数据框。
比方说，我想将我的数据集划分为训练数据集和测试数据集。
如果我的数据以小时为单位，我需要使用函数hours
def split_data(df, tend):
train=df[:index-pd.DateOffset(hours=1)]
test=df[index:index+pd.DateOffset(hours=tend-1)]
如果我的数据在几分钟内，我需要使用函数minutes
def split_data(df, tend):
train=df[:index-pd.DateOffset(minutes=1)]
test=df[index:index+pd.DateOffset(minutes=tend-1)]
我已经尝试过忽略时间函数，但是未能拆分为分钟和小时数据
def split_data(df, tend):
train=df[:index-pd.DateOffset(1)]
test=df[index:index+pd.DateOffset(tend-1)]
我希望该函数可以在两种数据帧上工作，我也尝试分配该函数，但失败了。
我认为您需要使用关键字参数来传递多个值，如下所示：
ts = pd.Timestamp('2017-01-01 09:10:11')
ts
Timestamp('2017-01-01 09:10:11')
ts + pd.DateOffset(months=3)
Timestamp('2017-04-01 09:10:11')
ts + pd.DateOffset(days=3)
Timestamp('2017-01-04 09:10:11')
custom_args = {"days":1, "hours":3} # pass variable number of arguments
ts + pd.DateOffset(**custom_args)
Timestamp('2017-01-02 12:10:11')
custom_args = {"days":1, "hours":0}
ts + pd.DateOffset(**custom_args)
Timestamp('2017-01-02 09:10:11')
custom_args = {"days":1, "hours":0, "minutes":0}
ts + pd.DateOffset(**custom_args)
Timestamp('2017-01-02 09:10:11')
对于你的情况，你可以这样试试：
def split_data(df, tend, custom_args, unit="hours"): # or unit can be minutes
custom_args[unit] = 1
train=df[:index-pd.DateOffset(**custom_args)]
custom_args[unit] = tend - 1
test=df[index:index+pd.DateOffset(**custom_args)]
custom_args = {"hours":0, "minutes":0, "minutes":0} # you can specify more arguments based on your requirements.
split_data(df, tend, custom_args, unit="hours")
要查看您可以传递的所有参数，请查看此 link https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.tseries.offsets.DateOffset.html