pandas 窗口函数详解 / 张生荣

对pandas中时间窗函数rolling的使用详解

在建模过程中,我们常常需要需要对有时间关系的数据进行整理.比如我们想要得到某一时刻过去30分钟的销量(产量,速度,消耗量等),传统方法复杂消耗资源较多,pandas提供的rolling使用简单,速度较 ...

一.apply和applymap 1. 可直接使用NumPy的函数示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) ...

我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的,需要大量的预处理才能使用.Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理的方法. import numpy as np imp ...

目录 1Pandas介绍 2Pandas数据结构 2.1Series 2.2DataFrame 1 Pandas介绍 2008年WesMcKinney开发出的库专门用于数据挖掘的开源python库 ...

本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一介绍 pandas(Python Data Analysis Library)是基于numpy的数据分析模 ...

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. im ...

python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime. ...

最近在使用apply函数,总结一下用法. apply函数可以对DataFrame对象进行操作,既可以作用于一行或者一列的元素,也可以作用于单个元素. 例:列元素行元素列行以上这篇对pandas ...

如下所示: # -*-coding:utf-8-*- from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np " ...

pandas可以对不同索引的对象进行算术运算,如果存在不同的索引对,结果的索引就是该索引对的并集. 一.算术运算 a.series的加法运算 s1 = Series([1,2,3],index=[&q ...

数据文件 66001_.txt 内容格式: date,jz0,jz1,jz2,jz3,jz4,jz5 2012-12-28,0.9326,0.8835,1.0289,1.0027,1.1067,1.0 ...

pandas这个库就是这么智能.有了dateframe格式一切都好办了.相比csv库对中文支持就渣了. reader = pd.read_csv(leg2CsvReadFile, delimiter= ...

一.python pip的安装与使用 1.pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找.下载.安装.卸载的功能. 目前如果你在 python.org 下载最新版本的安装包 ...

摘要在进行数据分析与清理中,我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值.具体来说,看看下面的例子. 0.导入我们需要使用的包 import pandas as pd pandas是很常用的数据分析,数据 ...

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: nu ...

创建多重索引 In [16]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index) In [1 ...

Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法. 方法的格式是: DataFrame.resample(rule, h ...

本文介绍了pandas中的series数据类型详解,分享给大家,具体如下: import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话 ...

df是一个dataframe,列名为A B C D 具体值如下: A B C D 0 ss 小红 8 1 aa 小明 d 4 f f 6 ak 小紫 7 dataframe里的属性是不定的,空值默认为 ...

摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载.清理.转换以及重塑.pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化.这节主要对pandas合并数据集的 ...

用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index ...