考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
相比较pandas，numpy并没有很直接的rolling方法，但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
两个Excel中都有相同的一列，怎样依赖这列数据将两个Excel合并到一起？使用Python合并表格只要一句代码！
Pandas是python中一个强大的数据分析和处理模块工具，通过此模块能快速、灵活的处理数据，为复杂的数据分析提供基础分析功能。对数据库或Excel表，如包含了多列不同数据类型的数据（如数字、时间、文本）以及矩阵型或二维表等这些原始数据都需要首先处理才能应用分析。
时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念。
这份Visual Studio Code Mac版快捷键，根据官方文档翻译所得
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
Text-to-speech function is limited to 200 characters
数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿 卞峥，yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面： 基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列
很多从未接触 pandas 的小伙伴看到相关资料后，会觉得这玩意无法处理像 Excel 那样格式复杂多变的数据。其实 pandas 比起手动操作、透视表操作甚至 Vba 操作，他可以更灵活快速处理复杂形状的数据。
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
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索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
大家好，今天我们将一起实践下如何手写固定表头，那么什么是固定表头呢？就类似 Excel 表格有个锁定表头的功能，方便用户查阅数据进行数据项的对比。虽然有不少相关插件提供了类似的功能，比如 ScrollMagic.js，但是今天的实例，我们将用纯原生的方式进行实现，当滚动条滚动至表格位置，固定表头位置，表格内容查看完后，取消固定表头的功能。
实时更新的数据需要额外的处理和特殊照顾，才能为机器学习模型做好准备。重要的Python库Pandas可用于大部分工作，本教程将指导您完成分析时间序列数据的整个过程。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
当设置 header=None 时，则认为csv文件没有列索引，为其添加相应范围的索引，range(1,1200)指建立索引号从1开始最大到1199的列索引，当数据长度超过范围时，索引沿列数据的右侧对齐。
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
最近大量使用Visual Studio Code，因为它简直就是神器。相较于其他各种代码阅读器，文本编辑器等等。它要强大太多。
在应用WHERE、GROUP by和HAVING子句之后，窗口函数对SELECT查询选择的行进行操作。
就在几天前，pandas发布了其1.3版本，在这次新的版本中添加了诸多实用的新特性，今天的文章我们就一起来get其中主要的一些内容更新~
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤
在数据科学界，Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具，采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧，帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令，通过隐藏输出加快速度，向Jupyter Notebook添加其他功能，等等！
前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
on: 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0
在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。
geom_smooth()函数不需要指定任何参数，自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线，当然以上结果是因为自己的数据非常标准，是直接用二次方程来生成的
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