日期功能扩展了时间序列,在财务数据分析中起主要作用.在处理日期数据的同时,我们经常会遇到以下情况 - 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率,使用date.range()函数就可以创建日期序列. 默认情况下,范围的频率是天.参考以下示例代码 - import pandas as pd datelist = pd.date_range('2020/11/21', periods=5) print(datelist) Python 执行上面示例代码,得到以下结…

日期功能扩展了时间序列,在财务数据分析中起主要作用.在处理日期数据的同时,我们经常会遇到以下情况 - 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率,使用date.range()函数就可以创建日期序列. 默认情况下,范围的频率是天.参考以下示例代码 - import pandas as pd datelist = pd.date_range('2020/11/21', periods=5) print(datelist) 输出结果: DatetimeIndex([…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53486777 pandas高级功能:面板数据.字符串方法.分类.可视化. 面板数据 {pandas数据结构有一维Series,二维DataFrame,这是三维Panel}pandas有一个Panel数据结构,可以将其看做一个三维版的,可以用一个由DataFrame对象组成的字典或一个三维ndarray来创建Panel对象:import pandas.io.data as webpdata = pd.…

Pandas基本功能详解 Pandas  Pandas基本功能详解 |轻松玩转Pandas(2) 参考:Pandas基本功能详解 |轻松玩转Pandas(2)…

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3…

重新索引 reindex重置索引,如果索引值不存在,就引入缺失值 参数介绍 参数 说明 index 用作索引的新序列 method 插值 fill_vlaue 引入缺失值时的替代NaN limit 最大填充量 level 指定级别上匹配简单索引,否则选取子集 copy 默认为True 实例: import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=…

在日常工作中,使用Python时经常要引入一些集成好的第三方功能模块,如读写excel的xlrd和xlwt模块,以及数据分析常用的pandas模块等. 原生的python并不含这些模块,在使用这些功能之前必须要先安装这些功能模块. 一.安装python环境 官网下载地址:https://www.python.org/downloads/.windows环境下直接下载exe的可执行文件,按步骤进行安装即可.安装完成后,将安装目录的路径配置到环境变量中的path内容中即可. 二.安装easyinst…

到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们.接下来将主要关注数据帧(DataFrame)对象,因为它在实时数据处理中非常重要,并且还讨论其他数据结构. 系列基本功能 编号 属性或方法 描述 1 axes 返回行轴标签列表. 2 dtype 返回对象的数据类型(dtype). 3 empty 如果系列为空,则返回True. 4 ndim 返回底层数据的维数,默认定义:1. 5 size 返回基础数据中的元素数. 6 values 将系列作为ndarray返回. 7 head()…

在使用Pandas之前,需要导入pandas库 import pandas  as pd #pd作为pandas的别名 常用功能如下: 代码 功能1 .DataFrame()   创建一个DataFrame对象2 .df.values 返回ndarray类型的对象3. df.index           获取行索引4 .df.columns    获取列索引5. df.axes  获取行及列索引6. df.T 行与列对调7 .df. info() 打印DataFrame对象的信息8. df.h…

1.读取.csv文件 df2 = pd.read_csv('beijingsale.csv', encoding='gb2312',index_col='id',sep='\t',header=None) 参数解析见:https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html index_col用于指定用作行索引的列编号或者列名,sep用于指定文件的分隔符(默认是以,作为分隔符),header=None 不用文件的的第一行作为列索引 文件读取之后生成的是一个D…