周期由高频率转向低频率称为降采样:例如5分钟股票交易数据转换为日交易数据 相反,周期也可以由低频转向高频称为升采样 其他重采样:例如每周三(W-WED)转换为每周五(W-FRI) import pandas as pd import numpy as np # 创建一个时间戳序列 s = pd.Series(np.random.randn(5), index=pd.date_range('2016-04-01',periods=5,freq='M')) # 注意它给的起始时间,与输出的时间对比,…

1.时间戳Timestamp() 参数可以为各种形式的时间,Timestamp()会将其转换为时间. time1 = pd.Timestamp('2019/7/13') time2 = pd.Timestamp('13/7/2019 13:05') time3 - pd.Timestamp('2019-7-13') time4 = pd.Timestamp('2019 7 13 13:05') time5 = pd.Timestamp('2019 July 13 13') time6 = pd.…

Mysql实战45讲 极客时间 读书笔记 Mysql实战45讲 极客时间 读书笔记 笔记体会: 根据加锁范围:MySQL里面的锁可以分为:全局锁.表级锁.行级锁 一.全局锁:对整个数据库实例加锁.MySQL提供加全局读锁的方法:Flush tables with read lock(FTWRL)这个命令可以使整个库处于只读状态.使用该命令之后,数据更新语句.数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞.使用场景:全库逻辑备份.风险:1.如果在主库备份,在备份期间不能更新,业务停摆2.如果在…

Environment pandas 0.21.0 python 3.6 jupyter notebook 开始 习惯上,我们导入如下: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 对象创建 具体参阅数据结构介绍通过传递一个值列表来创建一个 Series,让 pandas 创建一个默认的整数索引: In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s…

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. 降采样:高频数据到低频数据 升采样:低频数据到高频数据 主要函数:resample()(pandas对象都会有这个方法) resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率,例如‘M’.‘5min’,Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数,例如‘mean’.‘ohlc’.np.max等,默认是‘mean’,其他常用…

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…

标准时间格式:2012-12-21 时间转换函数:pandas.to_datatime() # -*- coding: utf- -*- # 生成数据 import pandas as pd data = {'birth':['2011/12/01','2012/12/02','2012/12/03','2012/12/04','2012/12/05']} frame = pd.DataFrame(data) print(frame) """ birth // // // /…

极客时间 Mysql实战45讲 04讲深入浅出索引(下)极客时间 笔记体会: 回表:回到主键索引树搜索的过程,称为回表覆盖索引:某索引已经覆盖了查询需求,称为覆盖索引,例如:select ID from T where k between 3 and 5在引擎内部使用覆盖索引在索引K上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引k上的记录项),但对于MySQL的Server层来说,它就是找引擎拿到了两条记录,因此MySQL认为扫描行数是2最左前缀原则:B+Tree这种索引结构,可以利用索引的"最左前…

最近在看<MySQL技术内幕:SQL编程>并做了笔记,这是一篇笔记类型博客,分享出来方便自己复习,也可以帮助其他人 一.日期时间类型所占空间对比 各种日期时间数据类型所占的空间: 类型 所占空间 DATETIME 8字节 DATE 3字节 TIMESTAMP 4字节 YEAR 1字节 TIME 3字节 二.DATETIME和DATE对比 DATETIME占用8字节,既显示了日期也显示时间,可以表示的日期范围为"1000-01-01 00:00:00"到"9999-…

例子: df = pd.DataFrame() df['A'] = [1, 1, 2] df['B'] = [datetime.date(2018, 1, 2), datetime.date(2018, 1, 3), datetime.date(2018, 1, 3)] df['C'] = df.groupby('A').B.diff() df['C'] = df.C.dt.days 报错: Traceback (most recent call last): File "D:\python_v…