2021-10-14

C语言循环语句的应用:整数位数读取,并分别顺序、逆序的输出各位数字;

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<stdio.h>
#include<math.h>
//给定一个整数,顺序输出各位数字
int main()
{
    long long n;
    long long m;
    scanf("%lld", &n);
    m = n;//利用m存储n的值,以便于后面对n的使用
    int count = 0;//统计位数
    if (n == 0)
    {
        printf("1");
        return 0;
    }
    do
    {
        count++;
        n /= 10;//丢弃个位
    } while (n != 0);
    printf("%d\n", count);
    n = m;
    int a;
    do
    {
        a = n % 10;
        printf("%d\n", a);//最底位
        n /= 10;
    } while (n != 0);

    n = m;
    int power = pow(10, count - 1);
    while(n!=0)
    {
        printf("%d\n", n / power);//最高位
        n %= power;
        power /= 10;
    }
    return 0;
}
 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
<think> 我们需要将日期时间列转换为仅日期部分(去掉时间部分) 假设列名为'成交日期',数据格式为字符串或datetime类型 我们将提供多种方法,并处理不同情况 </think> # 将 DataFrame 中的日期时间列格式化为日期字符串 将日期时间列从 `2021-10-14 00:00:00` 格式转换为 `2021-10-14` 格式是常见的数据处理任务。以下是几种高效且健壮的解决方案: ## 方法 1: 使用 Pandas 的 dt 访问器 ```python import pandas as pd import numpy as np # 示例 DataFrame data = { '成交日期': [ '2021-10-14 00:00:00', '2022-05-21 14:30:00', '2023-01-05 09:15:00', '2020-12-31 23:59:59', None, # 空值 '2023-07-04 00:00:00', 'invalid_date', # 无效日期 20211014, # 数值类型 '2021-10-14' ] } df = pd.DataFrame(data) # 方法 1.1: 转换为日期格式后提取日期部分 def format_date_column(df, col_name, errors='coerce'): """ 格式化日期列为 YYYY-MM-DD 格式 参数: df: 包含日期列的DataFrame col_name: 日期列名 errors: 错误处理方式 ('coerce' 将无效解析设为NaT) 返回: 格式化后的Series """ # 转换为 datetime 类型,处理无效日期 date_series = pd.to_datetime(df[col_name], errors=errors) # 格式化为字符串 formatted = date_series.dt.strftime('%Y-%m-%d') # 处理原始为日期格式但无时间部分的字符串 mask = (df[col_name].str.len() == 10) if df[col_name].dtype == 'object' else False if mask.any(): formatted[mask] = df.loc[mask, col_name] return formatted # 应用格式化 df['格式化日期'] = format_date_column(df, '成交日期') # 显示结果 print("格式化结果:") print(df) ``` ## 方法 2: 使用字符串操作(高效处理纯字符串) ```python # 方法 2: 字符串切片(仅当所有日期格式一致时适用) def format_date_with_slice(series): """ 使用字符串切片快速格式化日期(适用于格式统一的列) """ # 先转换为字符串 str_series = series.astype(str) # 使用字符串切片 formatted = str_series.str[:10] # 处理长度不足的字符串 short_mask = str_series.str.len() < 10 formatted[short_mask] = series[short_mask].apply( lambda x: x if pd.isna(x) else str(x)[:10] # 处理数值类型 ) return formatted # 应用 df['切片格式化'] = format_date_with_slice(df['成交日期']) print("\n字符串切片方法结果:") print(df[['成交日期', '切片格式化']]) ``` ## 方法 3: 高性能矢量化方法(大型数据集) ```python # 方法 3: 使用 NumPy 矢量化操作 def vectorized_date_format(series): """ 高性能日期格式化(适用于大型数据集) """ # 转换为 datetime 数组 date_array = pd.to_datetime(series, errors='coerce').values # 创建结果数组 result = np.empty(series.shape, dtype='U10') # Unicode 10字符 # 提取日期部分 for i in range(len(date_array)): if pd.isnull(date_array[i]): result[i] = '' else: dt = date_array[i].astype('datetime64[D]') # 提取日期部分 result[i] = str(dt)[:10] return pd.Series(result, index=series.index) # 创建大型数据集测试 large_data = { '成交日期': ['2021-10-14 00:00:00'] * 1000000 } large_df = pd.DataFrame(large_data) # 应用高性能格式化 large_df['格式化日期'] = vectorized_date_format(large_df['成交日期']) print("\n大型数据集处理结果(前5行):") print(large_df.head()) ``` ## 方法 4: 处理混合格式的日期列 ```python # 方法 4: 处理混合格式的日期列 def format_mixed_dates(series): """ 处理混合格式的日期列(包含多种格式) """ def format_single_date(value): if pd.isnull(value): return '' # 尝试不同日期格式 try: # 尝试解析完整日期时间 return pd.to_datetime(value).strftime('%Y-%m-%d') except: try: # 尝试解析纯日期格式 if len(str(value)) == 10 and '-' in str(value): return str(value) # 尝试解析数值型日期(如20211014) elif str(value).isdigit() and len(str(value)) == 8: return f"{str(value)[:4]}-{str(value)[4:6]}-{str(value)[6:8]}" except: return '无效日期' return series.apply(format_single_date) # 应用 df['混合格式处理'] = format_mixed_dates(df['成交日期']) print("\n混合格式处理结果:") print(df[['成交日期', '混合格式处理']]) ``` ## 完整解决方案类 ```python class DateFormatter: def __init__(self, input_format=None, output_format='%Y-%m-%d'): """ 初始化日期格式化器 参数: input_format: 输入日期格式(如'%Y-%m-%d %H:%M:%S') output_format: 输出日期格式(默认'%Y-%m-%d') """ self.input_format = input_format self.output_format = output_format def format(self, series): """ 格式化日期Series 返回: 格式化后的Series """ # 转换为datetime if self.input_format: dates = pd.to_datetime(series, format=self.input_format, errors='coerce') else: dates = pd.to_datetime(series, errors='coerce') # 格式化输出 formatted = dates.dt.strftime(self.output_format) # 处理转换失败的值 failed_mask = formatted.isna() formatted[failed_mask] = series[failed_mask].apply(self._handle_failed_conversion) return formatted def _handle_failed_conversion(self, value): """处理转换失败的日期值""" if pd.isnull(value): return '' # 尝试处理数值型日期 if isinstance(value, (int, float)): try: str_value = str(int(value)) if len(str_value) == 8: # 20211014格式 return f"{str_value[:4]}-{str_value[4:6]}-{str_value[6:8]}" except: pass # 尝试处理字符串 if isinstance(value, str) and len(value) >= 10: return value[:10] return '无效日期' # 使用示例 formatter = DateFormatter() df['类格式化'] = formatter.format(df['成交日期']) print("\n使用类处理的结果:") print(df[['成交日期', '类格式化']]) ``` ## 性能比较与优化建议 1. **小型数据集**: - 推荐使用 `pd.to_datetime().dt.strftime()` 方法 - 简洁易读,处理能力强 2. **大型数据集**: - 推荐使用矢量化方法(方法3) - 避免使用 `apply()`,效率较低 3. **数据验证**: - 添加日期有效性检查: ```python def is_valid_date(date_str): try: pd.to_datetime(date_str) return True except: return False valid_mask = df['成交日期'].apply(is_valid_date) print(f"有效日期比例: {valid_mask.mean():.2%}") ``` 4. **时区处理**: ```python # 如果需要处理时区 df['带时区日期'] = pd.to_datetime(df['成交日期'], utc=True).dt.tz_convert('Asia/Shanghai') ``` ## 常见问题解决方案 ### 问题1: 日期格式不一致 ```python # 处理多种日期格式 def parse_multiple_formats(series): formats = [ '%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y/%m/%d %H:%M:%S', '%Y%m%d', '%Y-%m-%d' ] for fmt in formats: try: return pd.to_datetime(series, format=fmt, errors='coerce') except: continue return pd.to_datetime(series, errors='coerce') df['统一日期'] = parse_multiple_formats(df['成交日期']).dt.strftime('%Y-%m-%d') ``` ### 问题2: 处理空值和无效日期 ```python # 创建包含空值和无效日期的列 invalid_data = { '日期': [ '2021-10-14 00:00:00', None, '2023-13-01 00:00:00', # 无效月份 '2022-02-30 00:00:00', # 无效日期 'not a date' ] } invalid_df = pd.DataFrame(invalid_data) # 安全转换方法 invalid_df['安全转换'] = pd.to_datetime(invalid_df['日期'], errors='coerce') invalid_df['格式化'] = invalid_df['安全转换'].dt.strftime('%Y-%m-%d').fillna('无效日期') print("\n安全转换结果:") print(invalid_df) ``` ### 问题3: 日期本地化 ```python # 处理本地化日期 localized_data = { '本地日期': [ '14/10/2021 00:00:00', # 日/月/年 '05/01/2023 00:00:00' ] } localized_df = pd.DataFrame(localized_data) # 指定格式转换 localized_df['格式化'] = pd.to_datetime( localized_df['本地日期'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S' ).dt.strftime('%Y-%m-%d') print("\n本地化日期转换:") print(localized_df) ``` ## 总结 1. **首选方法**:使用 `pd.to_datetime()` 配合 `dt.strftime()` 2. **性能优化**:对于大型数据集,使用矢量化方法 3. **错误处理**:使用 `errors='coerce'` 处理无效日期 4. **格式化**:使用 `strftime('%Y-%m-%d')` 获取日期部分 5. **混合格式**:实现多格式解析逻辑
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