# 和前面重复了 In[9]: college.describe(include=[np.object, pd.Categorical]).T Out[9]: ?...60280 INSTNM 660240 STABBR 444565 dtype: int64 # RELAFFIL这列只包含...CURROPER 60280 INSTNM 660345 dtype: int64 # 数据字典中的信息显示MENONLY这列只包含...计算跟踪止损单价格 # pip install pandas_datareader 或 conda install pandas_datareader，来安装pandas_datareader In[...47]: import pandas_datareader as pdr 笔记：pandas_datareader的问题 pandas_datareader在读取“google”源时会有问题。
数据重塑3.1 重塑层次化索引3.1.1 stack()方法3.1.2 unstack()方法 3.2 轴向旋转3.2.1 pivot()方法 4....drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的，即只要两条数中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。 ...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...（2）duplicated()方法支持从前向后（ first）和从后向前（last）两种重复值查找模式，默认是从前向后查找判断重复值的。换句话说，就是将后出现的相同条目判断为重复值。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。
包含的功能可以解决向量化字符串操作的这种需求，以及通过包含字符串的 Pandas Series和Index对象的str属性，来正确处理缺失数据。...repeat() 重复值 normalize() 返回字符串的 Unicode 形式 pad() 在字符串的左侧，右侧或两侧添加空格 wrap() 将长字符串拆分为长度小于给定宽度的行 join()...as e: print("ValueError:", e) ''' ValueError: Trailing data ''' 哦！...我们可以这样做的一种方法是，实际构造一个包含所有这些 JSON 条目的字符串表示，然后用pd.read_json加载整个东西： # 将整个文件读入 Python 数组中 with open('recipeitems-latest.json...这表明，在数据科学中，清理和修改现实世界的数据通常包含大部分工作，而 Pandas 提供的工具可以帮助你有效地完成这项工作。
必须安装的模块 Numpy Matplotlib Pandas Pandas-datareader BeautifulSoup4 scikit-learn / sklearn 如果你想进一步了解Matplotlib...as pdimport pandas_datareader.data as web Datetime让我们很便捷的使用日期函数，matplotlib用来绘制图形，pandas来分析数据，pandas_datareader...这是一个table，并且存在索引及列名。在本文里，索引是日期。是与所有列相关的东西。...web.DataReader（'TSLA'，'yahoo'，start，end）这行调用了pandas_datareader包，从yahoo上查找股票代码TSLA（Tesla），以start表示的起始日期...因此现在我们有一个Pandas.DataFrame对象，它包含特斯拉的股票定价信息。
Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的，而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而直接。...拥有函数pd.concat()，它的语法与np.concatenate类似，但是包含了一些我们将要讨论的选项： # Pandas v0.18 中的签名 pd.concat(objs, axis=0,...重复的索引 np.concatenate和pd.concat之间的一个重要区别是，Pandas 的连接保留了索引，即使结果会有重复的索引！...将重复捕获为错误 如果你想简单地验证，pd.concat()结果中的索引不重叠，你可以指定verify_integrity标志。将此设置为True，如果存在重复索引，则连接将引发异常。...print("ValueError:", e) ''' ValueError: Indexes have overlapping values: [0, 1] ''' 忽略索引 有时索引本身无关紧要
获取数据 我们本文会用到 MRF 过去五年的“调整价格”，用 pandas_datareader 可以从 Yahoo财经上获取所需的数据。...我们首先导入需要的库： import pandas as pd import pandas_datareader as web import matplotlib.pyplot as plt import...numpy as np 现在我们用 datareader 获取数据，主要是自 2012 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 21 日的股票数据。...我们先导入 Pandas。 #Importing pandas import pandas as pd 在 Pandas 中用“to_datetime”将日期字符串转换为 date 数据类型。...时间序列中的重复索引 有时你的时间序列会包含重复索引。
数据清洗金融数据往往存在缺失值、重复值等问题。Pandas提供了丰富的函数来处理这些问题。...# 将日期列转换为datetime类型df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])# 设置日期列为索引df.set_index('date', inplace=True...数据类型不匹配在处理金融数据时，经常遇到数据类型不匹配的问题，例如字符串类型的数值无法进行数学运算。可以通过astype方法强制转换数据类型。...ValueError在进行数据转换时，如果数据格式不符合预期，可能会抛出ValueError。可以通过异常处理机制来捕获并处理这类错误。...column: {e}")四、案例分析假设我们有一个包含股票价格的历史数据集，想要计算每日收益率并绘制图表。
读取数据： from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy...color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的bm也包含进来...data.pivot(index='item', columns='color', values='user') <============================================== ValueError...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 建立多个行索引 row_idx_arr = list(zip
df['date'])# 假设有一列名为'price'的价格数据，存在非数值字符df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce') # 将无法转换的值设为...使用df.duplicated()检测重复数据，df.drop_duplicates()删除重复数据。...使用布尔索引的方式进行查询。...（二）ValueError原因在进行数据类型转换时，如果数据不符合目标类型的要求，就会引发ValueError。例如，将包含字母的字符串列强制转换为整数。...解决方案在转换之前先对数据进行预处理，如去除特殊字符、空格等，或者使用errors='coerce'参数将无法转换的值设为NaN，然后再进行处理。
In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np 重复标签的后果 一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复项时根本无法工作...输出无法确定，因此 pandas 会引发异常。...重复标签的后果 一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复时无法正常工作。输出结果无法确定，因此 pandas 会报错。...CategoricalIndex是一种支持具有重复索引的索引的类型。...CategoricalIndex是一种支持具有重复索引的索引的类型。
是否还有其他类型的丢失数据不太明显（无法通过Pandas轻松检测到）？ 了说明我的意思，让我们开始研究示例。 我们要使用的数据是非常小的房地产数据集。...Pandas会将空单元格和“NA”类型都识别为缺失值。下面，我将介绍一些Pandas无法识别的类型。 非标准缺失值 有时可能是缺少具有不同格式的值的情况。...要尝试将条目更改为整数，我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...您会注意到我使用try和except ValueError。这称为异常处理，我们使用它来处理错误。 如果我们尝试将一个条目更改为一个整数并且无法更改，则将ValueError返回a，并且代码将停止。...这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。 现在，我们已经研究了检测缺失值的不同方法，下面将概述和替换它们。
as pd import pandas_datareader.data as web import datetime import numpy as np from matplotlib import...和pandas_data读者可以获取和分析我们的库存数据 datetime用于修复数据分析的库存日期 numpy重塑我们的数据以提供给我们的神经网络 matplotlib用于绘制和可视化我们的数据 警告忽略弹出的任何不需要的警告...https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/style_sheets/ggplot.html 然后使用pandas_datareader作为'web'来使用DataReader...因此，基本上X_train数组中的每个索引都包含36天收盘价格的数组，y_train数组包含时间步骤后一天的收盘价。...因此，给神经网络一个X_test数组，其中每个索引包含36天的收盘价格。y_test是36天价格的价值。 然后，将原始y值存储在org_y变量中。将绘制此图并将这些值与模型预测的价格值进行比较。
的Index可以包含重复的标签： In [89]: dup_labels = pd.Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar']) In [90]: dup_labels Out...每个索引都有一些方法和属性，它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见问题。表5-2列出了这些函数。 ?...Finance的股票价格和成交量，使用的是pandas-datareader包（可以用conda或pip安装）： conda install pandas-datareader 我使用pandas_datareader...参阅pandas-datareader文档，可以学习最新的功能。...，从可能包含重复值的数组到另一个不同值的数组： In [260]: to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a']) In [261]: unique_vals
Series 的索引默认是从 0 开始的整数索引，也可以自定义索引。...DataFrame 的索引可以是自定义的，也可以是默认的整数索引。...解决方案删除缺失值：使用 dropna() 方法删除包含缺失值的行或列。填充缺失值：使用 fillna() 方法填充缺失值。...# 删除重复的行df.drop_duplicates(inplace=True)2.4 数据筛选问题描述在分析数据时，经常需要根据某些条件筛选数据。解决方案使用布尔索引进行数据筛选。...# 错误示例df['NonExistentColumn']# 正确示例df['Age']3.2 ValueError报错描述当数据类型不匹配时，会引发 ValueError。
数据聚合：Pandas能够轻松地对数据进行聚合操作，如求和、平均、最大值、最小值等。 数据重塑：Pandas提供了灵活的数据重塑功能，包括合并、分割、转换等。...数据重塑：使用pivot_table、melt等函数重塑数据。 时间序列功能：使用date_range、resample等函数处理时间序列数据。...header：列名行的索引，默认为0。 index_col：用作行索引的列名。 usecols：需要读取的列名列表或索引。 dtype：列的数据类型。...数据类型转换：在读取数据时，Pandas可能无法自动识别数据类型，这时可以通过dtype参数指定。 性能考虑：对于非常大的CSV文件，考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能。...日期时间列：如果CSV文件包含日期时间数据，可以使用parse_dates参数将列解析为Pandas的datetime类型。
数据重复处理数据重复会导致统计结果不准确。Pandas提供了duplicated()和drop_duplicates()方法来检测和删除重复数据。...这是因为Pandas无法确定当前操作是对原始数据还是副本进行修改。为了避免这种情况，可以使用.loc[]或.iloc[]显式地访问和修改数据。...ValueError: cannot reindex from a duplicate axis当尝试对包含重复索引的DataFrame进行某些操作时，可能会引发此错误。...可以通过重置索引或删除重复索引来解决问题。...# 重置索引df_reset = df.reset_index(drop=True)# 删除重复索引df_unique_index = df[~df.index.duplicated(keep='first
数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...Pandas支持多种数据合并和重塑操作： 合并多个表的数据： merged_df = pd.merge (df1, df2, on='common_column') 重塑表格布局： reshaped_df...DataFrame： DataFrame是Pandas的主要数据结构，用于执行数据清洗和数据操作任务。 它是一个二维表格结构，可以包含多列数据，并且每列可以有不同的数据类型。...处理重复数据： 使用duplicated()方法检测重复行，并使用drop_duplicates()方法删除重复行。 异常值处理： 使用箱线图（Boxplot）识别并处理异常值。...此外，Pandas提供了丰富的数据处理和清洗方法，包括缺失数据的处理、数据重塑、合并、切片和索引等。
college_data_dictionary.csv中包含了大学数据集的数据字典： >>> pd.read_csv("data/college_data_dictionary.csv") column_name...ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 下面的四种方法的效果相同： college.describe(include...NaN 12125 查看RangeIndex和Int64Index两种索引类型的内存占用： >>> college.index = pd.Int64Index(college.index...本节需要安装第三方库pandas-datareader，使用conda install pandas-datareader或pip install pandas-datareader进行安装。...这里使用的的是特斯拉的股票（TSLA），假设在2017开盘日购买了股票： >>> import datetime >>> import pandas_datareader.data as web >>>
涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要的数据操作方法（包括索引、分组、重塑和连接）以及 4 种主要的数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。...涵盖了 NumPy 和 pandas 的基本操作，4 种主要数据操作方法（包括索引、分组、重塑和连接）以及 4 种主要数据类型（包括缺失数据、字符串数据、分类数据和时间序列数据）。...快速标量值获取和设置 布尔索引 使用 isin 进行索引 where() 方法和掩码 使用 numpy() 条件性地扩大设置 query() 方法 重复数据...请参阅分层索引和重塑部分。...参见 层次化索引 和 重塑 部分。
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?
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