pandas时间数据的集成处理

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pandas时间数据的集成处理

工作中遇到的一个问题: 统计各地区新能源汽车的充电时长数据来源是北理新源的单日全球的运行数据. 这里仅统计北上广重庆四个地区的数据处理的代码就省略了需要整理好的是4个dataframe(数据已保存为H5格式) 分别是对应上述4个城市的: import pandas as pd from pyecharts import Boxplot,Pie,Page theme_echart='infographic' location_list=['shanghai','chongqing','gua…

pandas小记：pandas时间序列分析和处理Timeseries

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52209377 其它时间序列处理相关的包 [P4J 0.6: Periodic light curve analysis tools based on Information Theory] [p4j github] pandas时序数据文件读取 dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')data = pd.read_c…

pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录数据分组与分组运算离散化处理数据合并数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表数据分组--〉归纳程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #…

Pandas DataFrame数据的增、删、改、查

Pandas DataFrame数据的增.删.改.查 https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551 #删除列 df_2 = df_1.drop(columns=['deptNo','routeNo']).copy() del df_2['trp_vehicleType'] #列名变更 df_3 = df_2.rename(columns={'dingdanNo':'订单号', 'createTime':'建单时间'})…

pandas外部数据的读取构造数据框-文本文件读取（一种utf-8中文编码乱码处理经验）

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea…

利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

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…

【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序

使用Pandas对数据进行筛选和排序本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序目录: sort() 对单列数据进行排序对多列数据进行排序获取金额最小前10项获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序多列数据筛选并排序按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值筛选和排序是Excel中使用频率…

【转载】使用Pandas进行数据提取

使用Pandas进行数据提取本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用python进行数据提取目录 set_index() ix 按行提取信息按列提取信息按行与列提取信息提取特定日期的信息按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作首先是准备…

【转载】使用Pandas进行数据匹配

使用Pandas进行数据匹配本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas进行数据匹配目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m…

【转载】使用Pandas创建数据透视表

使用Pandas创建数据透视表本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas创建数据透视表目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式增加数值汇总方式增加一个列维度(columns) 增加多个列维度增加数据汇总值数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来…

mysql中获取一天、一周、一月时间数据的各种sql语句写法

今天抽时间整理了一篇mysql中与天.周.月有关的时间数据的sql语句的各种写法,部分是收集资料,全部手工整理,自己学习的同时,分享给大家,并首先默认创建一个表.插入2条数据,便于部分数据的测试,其中部分名词或函数进行了解释说明.直入主题创建表: 复制代码代码如下: create table if not exists t( id int, addTime datetime default '0000-00-00 00:00:00′) 添加两条初始数据: insert t values…

Jquery小例子:全选按钮、加事件、挂事件；parent()语法；slideToggle()语法；animate()语法；元素的淡入淡出效果：fadeIn() 、fadeOut()、fadeToggle() 、fadeTo()；function(e):e包括事件源和时间数据;append() 方法

function(e): 事件包括事件源和事件数据,事件源是指是谁触发的这个事件,谁就是事件源(div,按钮,span都可以是事件源),时间数据是指比如点击鼠标的事件中,事件数据就是指点击鼠标的左建或者右键,还是双击,这就是事件数据,时间数据存放在e中. 全选: <body> <input type="checkbox" id="qx" /> 全选 <input type="checkbox" value="…

SQLServer学习笔记<>日期和时间数据的处理（cast转化格式、日期截取、日期的加减）和 case表达式

日期和时间数据的处理. (1)字符串日期 ‘20080301’,这一串为字符串日期,但必须保证为四位的年份,两位的月份,两位的日期.例如,查询订单表日期大于‘20080301’.可以这样写: 1 select * from sales.orders 2 where orderdate>'20080301' 结果如图所示: (2)cast进行转化.例如,可以讲‘20080301’转化为时间类型.其结果跟上图一样. 1 select * from sales.orders 2 where order…

Pandas 把数据写入csv

Pandas 把数据写入csv from sklearn import datasets import pandas as pd iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target df=pd.DataFrame(iris_y) df.to_csv(r"C:\Users\si\Desktop\11.csv")…

java中，字符串类型的时间数据怎样转换成date类型。

将字符串类型的时间转换成date类型可以使用SimpleDateFormat来转换,具体方法如下:1.定义一个字符串类型的时间:2.创建一个SimpleDateFormat对象并设置格式:3.最后使用SimpleDateFormat的parse方法将String类型的时间转换成Date类型的时间.具体代码如下: String string = "2014-3-17"; SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yy…

WebAPI返回时间数据不带T

最近一段时间项目里面使用WebAPI比较多,但是在返回时间数据的时候回默认带上T,就像这样子 "2016-04-21T13:26:17.4701811+08:00", 这样的数据在其他系统解析的时候会出现一些奇葩的问题,而且在调试的时候也不好识别.用百度查了一下,网上给出了如下的解决方案,在App_Start文件夹中的WebApiConfig.cs文件中Register方法中设置全局的Json序列化器时间转换格式,即可去除时间数据中的T.具体代码如下: //返回时间不带T config…

pandas 选取数据修改数据 loc iloc []

pandas选取数据可以通过 loc iloc [] 来选取使用loc选取某几列: user_fans_df = sample_data.loc[:,['uid','fans_count']] 使用[] 来选取列 reader_login_freq_df = sample_data[['reader_uid','reader_login_freq','reader_age']] []选取,应该是返回了元数据的一份视图,本质上应该没有新生成一份数据. loc应该是又返回了一份新的数据…

【笔记】Pandas分类数据详解

[笔记]Pandas分类数据详解 Pandas Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5) 参考:Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5)…

基于pandas进行数据预处理

很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv')…

转载:使用Pandas进行数据匹配

使用Pandas进行数据匹配本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas进行数据匹配目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m…

在Jquery里格式化Date日期时间数据

在Jquery里格式化Date日期时间数据: $(function(){ //当前时间格式化yyyy-MM-dd HH:mm:ss alert(timeStamp2String(new Date().getTime())); alert(timeStamp3String(new Date().getTime())); debugger; }); //在Jquery里格式化Date日期时间数据 function timeStamp2String(time){ var datetime = new…

python数据结构：pandas(2)数据操作

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a…

pandas 新增数据列（直接赋值、apply，assign、分条件赋值）

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1…

其它课程中的python---5、Pandas处理数据和读取数据

其它课程中的python---5.Pandas处理数据和读取数据一.总结一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.Pandas数据结构有哪些? Series:数组与标签 Dataframe:表格型数据结构 ◆Series -数组与标签 -可以通过标签选取数据 -定长的有…

python 获取当天和前几天时间数据

python 获取当天和前几天时间数据 import datetime from datetime import datetime, date, timedelta def dayDateRange(): dates = [] for i in range(2, -1, -1): yesterday = (date.today() + timedelta(days=-i)).strftime("%Y-%m-%d") # 昨天日期 dates.append(yesterday) retu…

Pandas查询数据的几种方法

Pandas查询数据 Pandas查询数据的几种方法 df.loc方法,根据行.列的标签值查询 df.iloc方法,根据行.列的数字位置查询 df.where方法 df.query方法 .loc既能查询,又能覆盖写入,强烈推荐! Pandas使用df.loc查询数据的方法使用单个label值查询数据使用值列表批量查询使用数值区间进行范围查询使用条件表达式查询调用函数查询注意以上查询方法,既适用于行,也适用于列注意观察降维dataFrame>Series>值 0.读取数据数据为…

python-数据描述与分析2（利用Pandas处理数据缺失值的处理数据库的使用）

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…

pandas之时间数据

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.…

Pandas：时间数据的季节分析

最近在做论文的数据处理,涉及到不同年份不同季节的分析.另外还要求不同季节的数据可以单独分析. 其实思路还是比较简单的,那就在原始数据中增加一栏:季节 2013-05-21 Aotizhongxin 124.3 Spring 2013-05-22 Aotizhongxin 85.7 Spring 2013-05-23 Aotizhongxin 71.2 Spring 2013-05-24 Aotizhongxin 75.6 Spring 2013-05-25 Aotizhongxin 95.5 S…

Pandas缺失数据

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题. 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题. 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点. 何时以及为什么数据丢失? 想象一下有一个产品的在线调查.很多时候,人们不会分享与他们有关的所有信息. 很少有人分享他们的经验,但不是他们使用产品多久; 很少有人分享使用产品的时间,经验,但不是他们的个人联系信息. 因此,以某种方式或其他方式,总会有一部分数据总是会丢失,这是非常常见的现象. 现在来看看如何处…