这节依然是关于时间方面的知识.上一节学习了如何获取日期序列的函数, 以及通过一些基本的参数设置可以使时间序列跳过休息日等.这一节, 将要深入学习这个点, 做更自定义的设计. 通过上一节的学习, 我们知道了如何获取一个时间段的序列, 那我们很容易就可以得到 2019年2月1日到2月28日的所有工作日的时间序列: import pandas as pd pd.date_range(start='2/1/2019', end='2/28/2019', freq='B') 输出: DatetimeInd…

numpy基础 import numpy as np 定义array In [156]: np.ones(3) Out[156]: array([1., 1., 1.]) In [157]: np.ones((3,5)) Out[157]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) In [158]: In [158]: np.zeros(4) Out[158]: array([0., 0.…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

[.net 面向对象编程基础] (16) 接口 关于“接口”一词,跟我们平常看到的电脑的硬件“接口”意义上是差不多的.拿一台电脑来说,我们从外面,可以看到他的USB接口,COM接口等,那么这些接口的目的一就是让第三方厂商生产的外设都有相同的标准,也是提供一个对外通信或操作的入口. 只是C#的接口除了以上特点之外,还具有一种类似于模板的功能,我们定义一组接口,就像是一个模板.这点和抽象类不同,抽象类是先有子类或都子类的概念,从中抽象出一个类.而接口更像是我们要设计一台机器,先把这台机器对外的功能接…

摘要:pandas是一个强大的Python数据分析工具包,pandas的两个主要数据结构Series(一维)和DataFrame(二维)处理了金融,统计,社会中的绝大多数典型用例科学,以及许多工程领域.在Spark中,python程序可以方便修改,省去java和scala等的打包环节,如果需要导出文件,可以将数据转为pandas再保存到csv,excel等. 1.Pandas是什么? pandas是一个强大的Python数据分析工具包,是一个提供快速,灵活和表达性数据结构的python包,旨在使…

Hello, 大家好, 昨天说了我会再更新一个关于 Pandas 基础知识的教程, 这里就是啦......Pandas 被广泛应用于数据分析领域, 是一个很好的分析工具, 也是我们后面学习 machine learning 的一个必备技能. 因为我们后面会经常提到和用到一个词 --- Dataframe(为了方便日后学习, 这里就不勉强翻译了), 首先想介绍一下它的概念:Dataframe 是 Pandas 中的一个主要对象. 它以行和列的形式展示数据, 就是很接近于 excel 表的样子. 首…

在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]} 我们可以通过如下方式把这个 dictio…