import datetime
start = datetime.time(6, 30) # 6:30 утра
end = datetime.time(13, 30) # 13:30 дня
now = datetime.datetime.now().time()
if (start <= now <= end):
print("Work!")
whole_part = html.find('strong',class_='f_Strong').big.text
float_part = html.find('strong',class_='f_Strong').big.next_sibling.strip()
print(whole_part + float_part)
я читал про обработку неполных временных рядов - заполнение средним, интерполяция и так далее, но не знаю, стоит ли ими пользоваться - интервалы времени действительно очень большие, и данные зависят не только от времени.Вот здесь вы дело говорите. Неполные временные ряды заполняют, средними или медианным в зависимости от дистрибуции, иногда ближайшими значениями (в вашем случае слабо верится это имеет смысл), экстраполируют (тоже специфический кейс слабо верится это имеет смысл).
w_i = (1 - alpha)^i
для каждой ваше точки данных в пределах окна. Просто вы ищете математического решения там где его нет, это вопрос как правильно заполнить недостающие данные. df['updated'] = pd.to_datetime(df['updated'],errors='coerce' )
df['created'] = pd.to_datetime(df['created'],errors='coerce' )
df['resolved'] = pd.to_datetime(df['resolved'],errors='coerce')
import pandas as pd
#создаю такую же таблицу как у тебя
df = pd.DataFrame({
'Дата':['23-01-01','23-01-01','24-01-01','24-01-01'],
'Часы':['10:00','11:00','10:00','11:00'],
'Процент':[10.2,11.2,22.2,42.2],
'Опрошенных':[20,27,40,12]
})
#само решение
reshaped_df = df.pivot(index=['Дата'],columns='Часы',values=['Процент','Опрошенных'])\
.swaplevel(axis=1).T.reset_index()\
.pivot(index='Часы',columns='level_1')
reshaped_df.columns.names = ['Дата',None]
print(reshaped_df)
import io
import pandas as pd
excel_file = io.BytesIO()
excel_file.name = "table_excel.xlsx"
all_frames = []
for history in ads:
item_title = history.get("item_title")
item_price = history.get("item_price")
current_df = pd.DataFrame(
{
"Имя": [item_title],
"Цена": [item_price],
}
)
all_frames.append(currend_df)
final_df = pd.concat(all_frames, ignore_index=True)
final_df.to_excel(excel_file, encoding="utf-8", index=False)