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*args  位置参数
        Positional arguments to pass .
**kwargs 关键字参数
        Keyword arguments to pass to .

想咨询下，辅助列的计算逻辑是什么？怎么理解辅助列？

谢谢分享。

weekday()函数使用时，默认参数是1，返回结果“1”表示周日；与其他函数嵌套使用时，使用默认参数1

父级汇总百分比与父行汇总百分比的试用场景，如果能补充下就更好了！

没人看吗

好的 谢谢~

嗯嗯，pandas内置了许多时间处理的方法、函数，多看看找到规律了就好了。

用df['日期']==datetime.strptime("2020-06-01","%Y-%m-%d")这个代码可以实现单个日期的类型转化，然后我整列转化用的这个代码data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])，好像可以实现整列转化了

1、我看到你的序号好像不是连续的了，所以不知道你的data做了什么样的变化，还是不是原来的数据集，这个你需要确认一下。

2、另外你可以对返回值做个求和，如果都是false则最终的和是0 ，如果包含True,则最终的和就是True的个数。

为什么我这个转化出来以后全是false呢

那么我想把这列字符串转化为日期类型，怎么转化比较方便呢，可以整列转化

另外pandas 可以实现字符串与日期的互换，这类资料也是非常的多，CDA答疑社区也有相关帖子进行介绍这里就不再展开了

首先，你日期这列就是日期格式，这一点你可以使用 df.info()来查看每一列的数据类型。

字符串类型的数据跟日期类型的数据在实际使用过程中存在哪些差异？

字符串类型的数据不适合进行一些计算比如两个日期相差多少天、当天是周几等，这类情况需要由原来的字符串转换为日期类型。如果是根据日期做聚合运算的时候是字符串也无妨的。

有没有能将我这个整列的字符串转化为日期格式的办法？

安装最新版本,请问是哪一个软件的最新版本?一般最新版本都可以去该软件官网找到

这个网上有许多，搜索 ”正则表达式语法“ 即可查询到大量正则表达式相关的资料。类似下面的表格内容：红框中的是我们这次用到过的内容

时间的比较当然需要用时间类型的数据进行比较了。python中可以使用datetime模块来处理时间相关问题。

代码如下：

from datetime import datetime

df['日期']==datetime.strptime("2020-06-01","%Y-%m-%d")

哪里可以看到正则表达式的语法？