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气象编程 |Pandas处理时序数据

'选项,表示定制,需要联合weekmask参数holidays参数使用 例如现在需要将工作日中周一、周二、周五3保留,并将部分holidays剔除 weekmask = 'Mon Tue Fri...,无论一是23\24\25小时,增减1day都与当天相同时间保持一致 例如,英国当地时间 20200329日,01:00:00 时钟向前调整 1 小时 变为 20200329日,02:00:...(b)计算除去春节、国庆、五一节假日月度销售总额 ? (c)按季度计算周末(周六周日)销量总额 ? ? (d最后一开始算起,跳过周六周一,以5为一个时间单位向前计算销售总和 ? ?...(e)假设现在发现数据有误,所有同一周一与周五销售额记录颠倒了,请计算2018每月第一个周一销售额(如果该没有周一或周五记录就保持不动) ?...【练习二】 继续使用上一题数据,请完成下列问题: (a)以50为窗口计算滑窗均值滑窗最大值(min_periods设为1) ?

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Pandas处理时序数据(初学者必会)!

'选项,表示定制,需要联合weekmask参数holidays参数使用 例如现在需要将工作日中周一、周二、周五3保留,并将部分holidays剔除 weekmask = 'Mon Tue Fri'...,无论一是23\24\25小时,增减1day都与当天相同时间保持一致 例如,英国当地时间 20200329日,01:00:00 时钟向前调整 1 小时 变为 20200329日,02:00:...(b)计算除去春节、国庆、五一节假日月度销售总额 ? (c)按季度计算周末(周六周日)销量总额 ? ? (d最后一开始算起,跳过周六周一,以5为一个时间单位向前计算销售总和 ? ?...(e)假设现在发现数据有误,所有同一周一与周五销售额记录颠倒了,请计算2018每月第一个周一销售额(如果该没有周一或周五记录就保持不动) ?...【练习二】 继续使用上一题数据,请完成下列问题: (a)以50为窗口计算滑窗均值滑窗最大值(min_periods设为1) ?

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一文带你理清Python时间处理

%s"%time.time()) print("获取当前时间元组:",time.localtime()) print("获取当前时间字符串:",time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M...:%S",time.localtime())) import time # 获取当前时间戳,197011日开始经历过秒数 print("获取当前时间戳:%s"%time.time()) #...pandas日期计算(pd.date_range、datetime.timedelta、relativedelta) pandas date_range生成连续序列(按) pd.date_range...(开始日期,结束日期,freq="D")#连续日 pd.date_range(开始日期,结束日期,freq="W")#连续周日 pd.date_range(开始日期,结束日期,freq="M")#连续月底最后一...-------- #Demo: datetype={"day":"D","week":"W","month":'M'} date_type=int(input("请选择时间颗粒(日:0,:1,:2)

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时间序列

参数: 返回值: 数字(表示几) ''' 注意:Python几是0开始数(例:周日返回6,所以得在后面+1) from datetime import datetime...datetime datetime.now().isocalendar()[1] 二、指定日期时间格式 使用 now() 函数日期时间都会显示出来,但有时我们想单独看日期,单独看时间,或者自定义日期时间显示格式...("%Y-%m-%d") datetime.now().strftime("Y-%m-%d %H:%M:%S") 4.自己手动写入 from datetime import datetime datetime...is (1, 10), indices imply (1, 4) 注意索引个数和数据相同 #查看整个数据 data #获取2020数据 data['2020'] #获取20205数据...data['2020-5'] #获取2020519日到2020521日数据 data['2020-5-19':'2020-5-21'] #获取2020520日数据 data['2020

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Python让Excel飞起来—批量进行数据分析

workbook.close() app.quit() 案例05 批量统计工作簿最大值最小值 代码文件:批量统计工作簿最大值最小值.py - 数据文件:产品销售统计表(文件夹) import...- 上表第1行第2列数值0.982321,表示就是年销售额与广告费投入额皮尔逊相关系数,其余单元格数值含义依此类推。...需要说明是,上表左上角至右下角对角线上数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示是变量自身与自身皮尔逊相关系数,自然是1。...、最小值 df_describe['D型号']=df['D型号'].describe() #计算A型号平均值、最大值最小值 df_describe['E型号']=df['E型号'].describe...知识延伸 第8行代码cut()是pandas模块函数,用于对数据进行离散化处理,也就是将数据最大值最小值进行等距划分。该函数语法格式常用参数含义如下。

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特征工程|时间特征构造以及时间序列特征构造

; 星期几; 一第几天; 一第几个; 一哪个时间段:凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜; 一哪个季度; 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...1)平均值 例子:历史销售量平均值、最近N销售量平均值。 2)最小值 例子:历史销售量最小值、最近N销售量最小值。 3)最大值 例子:历史销售量最大值、最近N销售量最大值。...如:使用t时刻y值作为label,则使用t-1时刻之前y值来构造特征;使用t-1时刻y值作为label时,则使用t-2时刻之前y值来构造特征。...例子:每个用户每天对某个Item行为次数时间序列,User一对Item行为次数/User三对Item行为次数均值,表示短期User对Item热度趋势,大于1表示活跃逐渐在提高;三User...对Item行为次数均值/七User对Item行为次数均值表示中期User对Item活跃度变化情况;七User对Item行为次数均值/ 两User对Item行为次数均值表示“长期

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时间序列 | 字符串日期相互转换

%y 2位数 %m 2位数 [01,12] %d 2位数日 [01, 31] %H 时(24小时制) [00, 23] %I 时(12小时制) [01, 12] %M 2位数分[00, 59...] %S 秒[0,61] (秒6061用于闰秒) %w 用整数表示星期几 [0(星期), 6] %U 每年第几周[00, 53]。...星期被认为是每周第一,每年第一个星期之前那几天被认为是"第0" %W 每年第几周[00, 53]。...星期一被认为是每周第一,每年第一个星期一之前那几天被认为是"第0" %z 以+HHMM或-HHMM表示UTC时区偏移量,如果时区为naive,则返回空字符串 %F %Y-%m-%d 简写形式,...number %S 十进制秒数 Second number %U 第第几周,把星期日做为第一(值0到53)Week number (Sunday first weekday) %w 十进制表示星期几

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特征工程系列:时间特征构造以及时间序列特征构造

; 星期几; 一第几天; 一第几个; 一哪个时间段:凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜; 一哪个季度; 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...1)平均值 例子:历史销售量平均值、最近N销售量平均值。 2)最小值 例子:历史销售量最小值、最近N销售量最小值。 3)最大值 例子:历史销售量最大值、最近N销售量最大值。...如:使用t时刻y值作为label,则使用t-1时刻之前y值来构造特征;使用t-1时刻y值作为label时,则使用t-2时刻之前y值来构造特征。...例子:每个用户每天对某个Item行为次数时间序列,User一对Item行为次数/User三对Item行为次数均值,表示短期User对Item热度趋势,大于1表示活跃逐渐在提高;三User...对Item行为次数均值/七User对Item行为次数均值表示中期User对Item活跃度变化情况;七User对Item行为次数均值/ 两User对Item行为次数均值表示“长期

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特征工程系列:时间特征构造以及时间序列特征构造

; 星期几; 一第几天; 一第几个; 一哪个时间段:凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜; 一哪个季度; 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...1)平均值 例子:历史销售量平均值、最近N销售量平均值。 2)最小值 例子:历史销售量最小值、最近N销售量最小值。 3)最大值 例子:历史销售量最大值、最近N销售量最大值。...如:使用t时刻y值作为label,则使用t-1时刻之前y值来构造特征;使用t-1时刻y值作为label时,则使用t-2时刻之前y值来构造特征。...例子:每个用户每天对某个Item行为次数时间序列,User一对Item行为次数/User三对Item行为次数均值,表示短期User对Item热度趋势,大于1表示活跃逐渐在提高;三User...对Item行为次数均值/七User对Item行为次数均值表示中期User对Item活跃度变化情况;七User对Item行为次数均值/ 两User对Item行为次数均值表示“长期

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MySQL中日期时间类型与格式化「建议收藏」

【1】MySQL日期时间类型 MySQL中常用几种时间类型有:date、datetime、time、year、timestamp 数据类型 占用字节 最小值 最大值 零值表示 date 4 1000...缩写名 %c ,数值 %D 带有英文前缀月中 %d ,数值(00-31) %e ,数值(0-31) %f 微秒 %H 小时 (00-23) %h 小时 (01-12) %I 小时...(01-12) %i 分钟,数值(00-59) %j (001-366) %k 小时 (0-23) %l 小时 (1-12) %M 名 %m ,数值(00-12) %p AM 或 PM %...%u (00-53) 星期一是一第一 %V (01-53) 星期日是一第一,与 %X 使用 %v (01-53) 星期一是一第一,与 %x 使用 %W 星期名 %w ...(0=星期日, 6=星期六) %X ,其中星期日是第一,4 位,与 %V 使用 %x ,其中星期一是第一,4 位,与 %v 使用 %Y ,4 位 %y ,2 位 ---- ③

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python 平均值MAXMIN值 计算入门到精通「建议收藏」

s3w3 + … + snwn)/(w1 + w2 + w3 + … + wn) 3、Numpy格式 首先是数据源:需要求加权平均值数据列表对应权值列表 elements = [] weights...def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 3、最大值最小值 1、最大值最小值 max:获取一个数组中最大元素 min:...获取一个数组中最小元素 2、比较出最值数组 maximum:在两个数组对应元素之间构造最大值数组 minimum:在两个数组对应元素之间构造最小值数组 例:numpy.maximum(a, b)...:在a数组与b数组各个元素对应比较,每次取出较大那个数构成一个新数组 3、练习 import numpy as np # 最大值最小值 a = np.random.randint(10, 100,...stable/reference/api/pandas.Series.transform.html pandas 数据聚合与分组运算 获得Pandas几列加权平均值标准差 https://xbuba.com

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python DataFrame数据生成

行索引index在此处表示为交易日期,Pandas提供了强大处理日期数据功能,我们使用pandas.date_range()生成DatetimeIndex格式日期序列,其中参数包括:起始时间start...、结束时间end、时期数量periods、日期间隔频率freq='M、'D、‘W’、、'Y等等,此处生成2010-01-01开始1000个日期时间序列,如下所示: import pandas...)""" """ 关于data参数类型,我们通过np.random.normal()返回数据类型为’numpy.ndarray’,属于data参数支持数据类型,于是我们将data、 indexcolumns...三个参数传入创建DataFrame方法,就可以生成DataFrame格式股票交易数据。...以上就是Pandas核心—DataFrame数据结构生成讲解。

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十一.数据分析之Numpy、Pandas、MatplotlibSklearn入门知识万字详解

Google公司201511开源第二代深度学习框架。...0, 1, 5, 8, 3],其中min计算最小值,max计算最大值,shape表示数组形状,因为是一维数组,故行为为6L(6个数字)。...a[4:, 4:]表示第5行开始,获取后面所有行,同时列也是第5列开始,获取到后面所有列数据,输出结果为[[44,45],[54,55]]。...同时如果想获取矩阵某一列数据怎么实现呢?因为在进行数据分析时,通常需要获取某一列特征进行分析,或者作为可视化绘图x或y轴数据。..., DataFrame import pandas as pd 下面读写文件、SeriesDataFrame用法分别讲解,其中利用Pandas读写CSV、Excel文件是数据分析非常重要基础手段

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Python与Tableau相结合,万字长文搞定传统线下连锁店数据分析

温馨提醒:万字长文 1 分析背景: 这是kaggle上一份巴西传统线下汽车服务类连锁店实际销售数据,大小约3.43G,包含了2017331日到202041日大约2600万多销售数据。...4.2.6 近四日UV 纵向对比每年日UV,都有上升趋势。 横向对比当年日UV,呈现周期性规律,这里按7为一期,前后一都是最低,中间五相对来说较高。 ?...挑选1计算到最小值 权重=某个工作日平均值 / 2选出最小值 这里权重越大,表明当日销售额越多。 ? 可视化: ? 这里可得出结论:周五销售权重最大,周日销售权重最小。...4.2.10 销售预测按日 这里只挑选201911日到2020229数据,其中20202数据用来做预测对比。...in y_m_data['year_month'].unique(): # 获取每个月用户购买次数数据 temp = y_m_data[y_m_data['year_month']

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PHP时间戳

PHP时间戳 UNIX 时间戳(timestamp)是 PHP 关于时间日期一个很重要概念,它表示 197011日 00:00:00 到当前时间秒数之和。...有效时间戳典型范围是格林威治时间 19011213日 20:45:54 到 2038119日 03:14:07(此范围符合 32 位有符号整数最小值最大值)。...,如99即1999 m 数字月份,前面有前导0,如01,n为无前导0数字月份 F 月份,完整文本格式,例如January或者March M 三个字母缩写表示月份,例如Jan或者Mar d 月份第几天...,前面有前导0,如03,j为无前导0天数 w 星期中第几天,以数字表示,0表示星期 z 年份第几天,范围0-366 W 年份第几周,如第32 H 24小时格式,有前导0,h为12小时格式...我们可以通过 date() 函数提供丰富格式化来显示需要时间日期,如下面的例子: date(“Y-m-d”,time()); //显示格式如 2008-12-01 date(“Y.m.d”,time

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esproc vs python 5

当参数xi使用#i时,表示第i列,此时使用原列名。...n,@m选项表示按月计算,即开始时间以后n个月。...x非A成员时,如果序列升序时x小于序列成员最小值(或序列降序时x大于序列成员最大值)则返回0;如果序列升序时x大于等于序列成员最大值(或序列降序时x小于等于序列成员最小值)则返回序列长度。...指定起始时间终止时间 datetime.datetime.strptime(str, '%Y-%m-%d')将字符串日期格式转换为日期格式 pd.to_datetime()将date列转换成日期格式...A13:新建表,定义两个变量,birthday:18+rand(18),表示年龄在18至35岁,用今年年份减去年龄,得到出生年份一日。city:city表随机选取一条记录。

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Python 全栈 191 问(附答案)

对象类型是? 如何格式化时间字符串?'2020-02-22 11:19:19' 对应时间格式串是 '%Y-%M-%d %H:%m:%S' ,正确吗? 列举 datetime 模块四个类?...使用 datetime 模块,打印出当前时间,显示格式:yyyy-mm-dd日 HH:mm:ss datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d...如何绘制出日历图? 如何使用 Python 提供函数快速判断是否为闰年? 如何获取第一、最后一有几天?...求两个特征相关系数 如何找出 NumPy 缺失值、以及缺失值默认填充 Pandas read_csv 30 个常用参数总结,基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式压缩等...方法总结 Pandas melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子 Pandas pivot pivot_table 透视使用案例 Pandas crosstab

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用fbprophet预测北京未来一个气温

官方doc给了一个数据集作为prophet入门,这里我也只是按照官方入门文档编写了代码,很简单,只是把数据集换成了北京这8每日温度数据,温度数我网上爬取,爬虫源码和数据可以我github...# -*- coding: utf-8 -*- # 首先导入我们需要包,fbprophet没多少包依赖,pandas是为了读入数据,pyplot是用来绘图,fbprophet也支持直接绘图 import...,分别是dsy,这里我分别预测未来一个最小值最大值。...-05 -1 5 2011-01-06 0 6 2011-01-07 1 7 2011-01-08 1 8 2011-01-09 -1 9 2011-01-10 -1   因为我需要分别预测未来一个最低温度最高温度...除了预测结果预测上下界之外,prophet也可以提供一些趋势分析,包括年度趋势,月度趋势,趋势。从下面几张图里可以看出,北京在进8里7-8最热,1最冷,大家肯定都知道。

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Pandas基础操作学习笔记

pandas是python一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于20084开发,并于2009底开源出来,目前由专注于Python数据包开发PyData开发team...panel data是经济学关于多维数据集一个术语,在Pandas也提供了panel数据类型。...对象,都有索引对象 #索引对象负责管理轴标签其他元数据(比如轴名称等) #通过索引可以Series、DataFrame取值或对某个位置值重新赋值 #Series或者DataFrame自动化对齐功能就是通过索引进行...、argmax 计算能够获取最小值最大值索引位置(整数) #idxmin、idxmax 计算能够获取最小值最大值索引值 #quantile 计算样本分位数(0到1) #sum 值总和 #...()=',dp.argmin()) #计算能够获取最小值最大值索引位置(整数) #print('dp.argmax()=',dp.argmax()) #计算能够获取最小值最大值索引位置(整数

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