เพื่อตรวจสอบวันที่ขาดหายไป เริ่มต้นด้วยการกำหนด dictionary ของรายการที่มีบันทึกวันที่ เช่น Date of Purchase ในตัวอย่าง:
# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']}
สร้าง DataFrame จาก dictionary:
dataFrame = pd.DataFrame(d)
ตั้งค่า Date_of_purchase เป็น index:
dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')
ใช้ to_datetime() แปลงสตริงเป็น DateTime object:
dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)
แสดงวันที่ที่เหลือในช่วงที่กำหนด:
k = pd.date_range( start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);
ตัวอย่างโค้ดเต็ม
import pandas as pd
# dictionary of lists
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }
# creating dataframe from the above dictionary of lists
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print("DataFrame...\n", dataFrame)
# Date_of_purchase set as index
dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_purchase')
# using to_datetime() to convert string to DateTime object
dataFrame.index = pd.to_datetime(dataFrame.index)
# remaining dates displayed as output
print("\nDisplaying remaining dates from a range of dates...")
k = pd.date_range(start="2020-10-10", end="2020-10-22").difference(dataFrame.index);
print(k);
ผลลัพธ์
DataFrame...
Car Date_of_purchase
0 BMW 2020-10-10
1 Lexus 2020-10-12
2 Audi 2020-10-17
3 Mercedes 2020-10-16
4 Jaguar 2020-10-19
5 Bentley 2020-10-22
Displaying remaining dates from a range of dates...
DatetimeIndex(['2020-10-11', '2020-10-13', '2020-10-14', '2020-10-15', '2020-10-18', '2020-10-20', '2020-10-21'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
