pandas and numpy notebook        最近工作交接,整理电脑资料时看到了之前的基于Jupyter学习数据分析相关模块学习笔记.想着拿出来分享一下,可是Jupyter导出来html文件,博客园不支持js注入,贴图效果实在太差劲儿.所以只贴了内容,要是有需要文件原版(pdf.md.html等)可以在评论区说一下.        本系列是数据分析相关的,打算做一个持续连载,后边便于自己系统查看和回顾. 另外,本片博客在github上有PDF版本,并且格式也很清爽,请转htt…

Stackoverflow.com是程序员的好去处,本公众号将以pandas为主题,开始一个系列,争取做到每周一篇,翻译并帮助pandas学习者一起理解一些有代表性的案例.今天的主题就是Pandas与Numpy中一个非常重要的参数:axis.(轴) Stackoverflow问题如下: python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2],…

安装pandas.numpy会同时被安装 #pthony2.x,用豆瓣加速安装pandas pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ pandas #普通安装 pip install pandas matplotlib(画图)安装 pip install matplotlib Python3.x安装 #python3.x以上:用豆瓣加速安装pandas pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/si…

Pandas和Numpy的一些金融相关的操作 给定一个净值序列,求出最大回撤 # arr是一个净值的np.ndarray i = np.argmax( (np.maximum.acumulate(arr) - arr) / np.maximum.acculate(arr)) if i == 0: max_draw_dowm = 0 else: j = np.maximum(arr[:i]) # 开始位置 max_draw_down = (arr[j] - arr[i]) / arr[j] # i…

本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10159331.html 特别感谢:本文的三幅图皆来自莫凡的教程 https://morvanzhou.github.io/ pandas是基于numpy的,但是两者之间的操作有区别,故在实现上述算法时的细节有出入.故记录之 几点说明: 1). 为了更好的说明问题,采用最简单的例一. 2). 分离了环境与个体,采用类编程的形式. 3). 调整了环境与个体的变量.函数的位置,使得Agent完全…

二维数组转换为DataFrame pandas可直接进行科学计算形式: import numpy as np import pandas as pd a = [1,2,3] b = [4,5,6] # 首先DataFrame传参有两种方式一种为直接创建数组形式形式 index为列级索引 columns 为行级索引 也可以不指定 不指定则默认从0设置索引 df1=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),index=list('ABCD'),columns=list('A…

代码 # -*- coding: utf- -*- """ Created on Sun Jun :: @author: Bruce Lau """ import numpy as np import pandas as pd # prepare for data data = np.arange(,).reshape((,)) data_df = pd.DataFrame(data) # change the index and column…

习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了.折腾了好久了. 上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库. 那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误: pycha…

import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'var1':np.random.rand(100), #生成100个0到1之间的随机数 'var2':100, 'var3':np.random.choice([20,30,90]) #在这几个数之间选择 } ) for col in df.columns: print("该列数据的均值位%.2f" %df[col].mean()) #计算每列均值 print(df['…

Lambda 函数实现 简单的说,lambda 就是一个函数,但是这个函数没有名字,所以我们介绍一下这个函数的调用形式,参数与返回值的实现. lambda 的格式如下: lambda [arg1 [, agr2,.....argn]] : expression lambda x : expression 那么这个函数怎么使用了,它常常不是单独使用,单独的使用的时候可以较为简单,实现的功能过于简单.所以通常被使用的情况是,某个函数的参数是一个函数,那么这个参数就可以使用 lambda来实现. >>…