重塑和轴向旋转 Se import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series data=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3), index=['Ohio','Colorado'], columns=['one','two','three'] ) data.index.names=['state'] data.columns.names=['number'] data number o…

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4…

重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame的重排提供了良好的一致性操作,主要方法有 stack :将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行转换为列 用一个dataframe对象举例 In [4]: data = DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index = pd.Index(['Ohio','Colorado'],name='state'),columns = pd.Index(['one','two','three'],name = 'n…

重塑定义     重塑指的是将数据重新排列,也叫轴向旋转. DataFrame提供了两个方法: stack: 将数据的列“旋转”为行. unstack:将数据的行“旋转”为列. 例如: 处理堆叠格式   堆叠格式也叫长格式,一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式,例如: 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的,不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持,但是对于数据操作可能就不那么方便了,DataFrame的数据格式才更加方便. DataFrame的pivot()方法提供了这个转换,例…

原文:WPF动画旋转(3轴同时旋转问题) WPF的资料比较少,做起来不是很方便,之前一直有个XYZ3个轴同时旋转的问题,开始的时候以为通过  this.theRotateX.Axis = new Vector3D(1, 0, 0); this.theRotateY.Axis = new Vector3D(0, 1, 0); this.theRotateZ.Axis = new Vector3D(0, 0, 1); 能够达到预期效果,但是程序中改变XAML只保留最后一次的值,也就是RotateZ的…

//绕着与axis平行的任意轴旋转 void rotate(const std::string& name, float angle, osg::Vec3 axisPos, osg::Vec3 axis) { AniNodeMap::iterator itr = _anMap.find(name); if(itr != _anMap.end()) { osg::Quat quat; quat.makeRotate(angle, axis); //先移动到axis,旋转,然后再移动到axisPos…

时间序列pv-gmv双轴折线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt n = 12 date_series = pd.date_range(start='2018-01-01', periods=n, freq="D") data = { 'pv': [10000, 12000, 13000, 11000, 9000, 16000, 10000, 12000, 13000, 1100…

和numpy数组(5)-二维数组的轴一样,pandas DataFrame也有轴的概念,决定了方法是对行应用还是对列应用: 以下面这个数据为例说明: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608,…

div#div2{display: table; width: 100%; height: 100%; text-decoration: none; outline: none; -webkit-transition: all 800ms ease-out; /* CSS3 transition. Last value is pause before transition play */ -moz-transition: all 800ms ease-out; transition: all 8…

@合并重叠数据 还有一种数据组合问题不能用简单的合并或连接运算来处理.比如说,你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集 使用numpy的where函数,它用于表达一种矢量化的if - else a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index = ['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype = np.float64), index…