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python类中两个列表实例如何相加或相减

Python中的列表中的元素不能直接相加减。 最佳的方式是将列表转换成Python中的科学计算包numpy包的array类型,再进行加减。 import numpy as npa = np.array([1,2,3,4])b = np.array([7,8,9,10])s = a + b

def minus(a, b): return a - b a = [1,2,3,4,5] a.reverse() d = reduce(minus, a)

python日期加减 Python 中日期类型是datetime.date 日期加减的结果,以及可以对日期相加减的类型是datetime.timedelta timedelta = date1 - date2 date1 = date2 + timedelta datetime.timedelta(days, seconds, microseconds) d1 = datetime.da...

得到的是具体时间差; 参考以下的测试代码(在Python2.7.x下运行通过) import datetimed1 = datetime.datetime.now()d2 = datetime.datetime.utcnow()print d1print d2print d1 - d2 运行结果是: 2015-07-22 12:37:25.5530002015-07-22 04:37:...

a=pd.read('****') #load csvb=pd.DataFrame(a)b['time_interval']=pd.to_datetime(b['xxx'])-pd.to_datetime(b['xxx'])

所有两两对应位置操作的,都推荐用zip函数 >>> [x-y for x,y in zip(a,b)] [5, 5, 5, 5, 5]

# 你的csv文件替换下,我的时间在最后一列。import csvimport datetimewith open('site_info.csv','r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) mod_times = [row[-1] for row in reader]mod_times = [datetime.datetime.strptime(x, r"%Y/%m...

import pandas as pda=[[1,2,3],[4,5,6]]b=pd.DataFrame(a)c=b[0]*b[1]#df.insert(idx, col_name, value)#insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值b.insert(3,3,c)

在Python编程中,使用datetime模块计算两个时间的差: >>> import datetime>>> d1=datetime.datetime(2015,7,5)>>> d2=datetime.datetime(2005,7,4)>>>(d1-d2).seconds//结果86400s# 计算两个时间的间隔天数# 注意:输入月份和天时,不能输入08,...

from datetime import datetimea = '12:13:50'b = '12:28:21'time_a = datetime.strptime(a,'%H:%M:%S')time_b = datetime.strptime(b,'%H:%M:%S')print (time_b - time_a).seconds

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