Question

我有像这样的大熊猫DataFrame ..

order_id buyer_id item_id                time        
   537       79      93 2016-01-04 10:20:00    
   540      191      93 2016-01-04 10:30:00    
   556      251      82 2016-01-04 13:39:00  
   589      191     104 2016-01-05 10:59:00   
   596      251      99 2016-01-05 13:48:00    
   609       79     106 2016-01-06 10:39:00    
   611      261      97 2016-01-06 10:50:00   
   680       64     135 2016-01-11 11:58:00  
   681      261     133 2016-01-11 12:03:00    
   682      309     135 2016-01-11 12:08:00

我想让所有buyer_ids在6th jan 2016之前出现，而不是在6th Jan 2016

之后出现

所以，它应该返回buyer_id 79

我在Python中正在关注。

df.buyer_id[(df['time'] < '2016-01-06')]

这将在2016年6月6日之前将所有买家ID退回给我，但如果在6月1日之后不存在则如何检查该条件？请帮忙

Answer 1

IIUC您可以使用RequestQueue queue = Volley.newRequestQueue(getContext()); String str_url = getEditText().getText().toString(); str_url = s; // Request a string response from the provided URL. StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.GET, s, new Response.Listener<String>() { @Override public void onResponse(String response) { // Display the first 500 characters of the response string. Intent intent = new Intent(getContext(), LoginActivity.class); getContext().startActivity(intent); // mTextView.setText("Response is: "+ response.substring(0,500)); } }, new Response.ErrorListener() { @Override public void onErrorResponse(VolleyError error) { setDialogMessage("That didn't work!"); } }); // Add the request to the RequestQueue. queue.add(stringRequest);方法来实现您想要的目标：

isin

Answer 2

您可以使用：

df.groupby('buyer_id').apply(lambda x: True if (x.time < '01-06-2016').any() and not (x.time > '01-06-2016').any() else False)

buyer_id
64     False
79     False
191     True
251     True
261    False
309    False
dtype: bool

如何在日期

2 个答案: