利用python计算某一天是这一年中的第几天,例如,给定年份= 2019年,月份= 1,日期= 3,则返回3:因为2019-01-03日期是2019年的第3 天. 首先,我们要知道闰年.平年怎么区分: 非整百年:能被4整除的为闰年.(如2004年就是闰年,2001年不是闰年): 整百年:能被400整除的是闰年.(如2000年是闰年,1900年不是闰年). 对于公元前和数值很大的年份,我们这里不做讨论.下面我们来写一下代码: 我按照功能把代码分成了几部分,首先定义几个会用到的常量: month_o

内容目录 1. 基础概述 2. 转换时间戳 3. 生成时间戳范围 4. DatetimeIndex 5. DateOffset对象 6. 与时间序列相关的方法 6.1 移动 6.2 频率转换 6.3 重采样 在处理时间序列的的过程中,我们经常会去做以下一些任务: 生成固定频率日期和时间跨度的序列 将时间序列整合或转换为特定频率 基于各种非标准时间增量(例如,在一年的最后一个工作日之前的5个工作日)计算“相对”日期,或向前或向后“滚动”日期 使用 Pandas 可以轻松完成以上任务. 一.基础概述

一.时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates 用这20个索引作为ts的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=dates) ts 不同索引的时间序列之间的算术运算在日期上自动对齐 ts + ts[::2] pandas使

# 导入模块import pandas as pdimport numpy as np # 构造序列gdp1 = pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])print(gdp1)# 取出gdp1中的第一.第四和第五个元素print('行号风格的序列:\n',gdp1[[0,3,4]])# 数学函数--取对数print('通过numpy函数:\n',np.log(gdp1))# 平均gdpprint('通过numpy函数:\n',np.mean(gdp1))print

Pandas手册汉化 此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数 输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi

切片选择 #显示第一行数据print(df.head(1)) #显示倒数三行数据 print(df.tail(3)) loc  df.loc[row_index,col_index]  注意loc是根据行和列的索引进行选择的,行索引就是index,列索引就是列名. loc举例: df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0,列名为‘age’的元素,然后可以直接赋值 df.loc[df.id=109,'age'] 这个就是找到id为109的索引号,然后列名还是age的元素,总之row_

1.pandas介绍 Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长, pandas 已成为生态系统的关键.当数据科学家得到一个数据集时,他们会使用 pandas 进行探索.它是数据处理和分析的终极工具. pandas 不能很好地在大数据中规模应用,因为它专为单个机器可以处理的小型数据集而设计.许多数据科学家将 pandas 用于职业培训.偏好性项目和小型数据任务. 2.Koalas介绍 Apache Spark 已成为处理大数据实际上的标准.当他们使用非常大的数据集时,他们必须迁移到 PySpa

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 在做金融领域方面的分析时,经常会对时间进行一系列的处理.Pandas 内部自带了很多关于时间序列相关的工具,所以它非常适合处理时间序列.在处理时间序列的过程中,我们经常会去做以下一些任务: 生成固定频率日期和时间跨度的序列 将时间序列整合或转换为特定频率 基于各种非标准时间增量(例如,在一年的最后一个工作日之前的 5 个工作日)计算“相对”日期,或向前或向后“滚动”日期 使用 Pandas 可以轻松完成

数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. **基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解.下面是一个代码示例: # select_data.py import pandas **as** pd import numpy **as** np series1= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], index=["C&qu

前面我们有学习过有关字符串的处理和正在表达式,但那都是基于单个字符串或字符串列表的操作.下面将学习如何基于数据框操作字符型变量. 同时介绍一下如何从日期型变量中取出年份,月份,星期几等,如何计算两个日期的时间差. 例题如下: 针对以上数据,读者可以在不看下方代码的情况下尝试着回答这些关于字符型及日期型的问题: 1.如何更改出生日期birthday和手机号码tel两个字段的数据类型 2.如何根据出生日期birthday和开始工作日期start_work两个字段新增年龄和工龄两个字段 3.如何将手机

未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" import pandas as pd d = pd.date_range(', periods=7) aList = list(range(1,8)) df = pd.DataFrame(aList, index=d, columns=[' ']) df.index.name = 'val

摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图      十一.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6,

  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c

  数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充. 滤除缺失数据   对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如: 对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:   但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:

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

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.

使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需求,经常查找之后,发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求. 示例如下: In [3]: df = pd.DataFrame([['GD

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(