在Series中通过dt就可以获得其日期属性 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv...('ahdy-2019-03-04-data.csv', sep=',', parse_dates=['发布时间']) print(df.shape) print(df.columns) print(df.dtypes...) df = df.loc[df['发布时间'].dt.year == 2019] print(df['发布时间']) 这是其他几个可能用到的，比如变成字符串就是.str str = CachedAccessor
转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名...size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量...：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图 日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列
Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点，比如生成的对象无法直接看到数据，如果需要看到数据，需要进行索引。...data.loc['2018-02-27':'2018-02-22', 'ethanyan'] 对象.iloc[]-- 先行后列, 通过索引下标获取。...，对列的最大值与最小值做差。...答：把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1。其又被称为热编码。
为了使数据简洁一点，只保留数据中的部分列和前100行，并设置“日期”为索引。 ? 读取的原始数据如上图，本文使用这些数据来介绍统计运算函数。 二、最大值和最小值 ? max(): 返回数据的最大值。...在Pandas中，数据的获取逻辑是“先列后行”，所以max()默认返回每一列的最大值，axis参数默认为0，如果将axis参数设置为1，则返回的结果是每一行的最大值，后面介绍的其他统计运算函数同理。...min(): 返回数据的最小值。使用DataFrame数据调用min()函数，返回结果为DataFrame中每一列的最小值，即使数据是字符串或object也可以返回最小值。...在numpy中，使用argmax()和argmin()获取最大值的索引和最小值的索引，在Pandas中使用idxmax()和idxmin()，实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax...describe(): 综合统计函数，可以同时返回数据中的数据量、均值、标准差、最小值、最大值，以及上四分位数、中位数、下四分位数。可以一次返回数据的多个统计属性，使用起来很方便。
你可以网上搜索"用户消费分析 pandas" 查阅其他同类文章作为对比学习 ---- 数据背景 案例数据为 CDNow 平台上某段时间的订单数据，定义加载数据的函数： 行3：数据源是文本文件，每列数据由多个空格分隔...绿色框，看到 user_id 与 date 的类型不对 转换类型的逻辑我写在加载数据的函数中： 行6：使用 pd.to_datetime 把非日期类型的字段转为日期，format 定义了提取规则 重新执行加载数据后即可...，能看出一些基本信息与问题 订单时间范围从1997年1月到1998年6月 金额最小值为0，这是赠品？...比如，看看以上2笔数据的所在日期附近，是否有其他用户也出现购买数量上的明显提升。 这可能是那段时间搞促销，或某明星出新专辑，有粉丝大量购买。...这里不再展开 ---- 再看看订单金额为0的情况： 共80笔消费金额为0的记录 ---- 啰嗦的汇总代码 数据分析中的数据处理操作，大部分集中在分组统计中，因为需要变换数据颗粒做统计运算。
欢迎大家点个赞、转个发~ 经过了几天的整理，内容已经是比较全面了，大家想要获取的。 规则照旧，文末获取PDF版本，那咱们开始吧~ 50个超强Pandas操作 1....日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 重点说明： 将字符串列转换为日期时间类型。...示例： 将“Date”列转换为日期时间类型。 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 26....获取最大值，使用nsmallest获取最小值。...对于初学者，我建议可以花几个小时甚至再长点时间，一个一个的过一下，有一个整体的理解。 之后在实际的使用中，就会方便很多。 对于老coder，应该扫一眼就ok了。
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1） 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。...中的数据结构都有 ndarray 中的常用方法和属性，如通过 .shape 获取数据的形状，通过 .T 获取数据的转置。...Pandas 设计者自然也考虑到了这个问题，想要一次性获取多个统计指标，只需调用 describe 方法即可。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...、时间差，Pandas 中分别对应 to_numeric、to_datetime、to_timedelta 方法。
50个超强的Pandas操作 1....日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型 示例： 将“Date”列转换为日期时间类型...使用nlargest和nsmallest获取最大和最小值 df.nlargest(5, 'ColumnName') df.nsmallest(5, 'ColumnName') 使用方式： 使用nlargest...获取最大值，使用nsmallest获取最小值。...示例： 获取第2行的“Name”列的值。 df.at[1, 'Name'] 45.
Pandas 设计者自然也考虑到了这个问题，想要一次性获取多个统计指标，只需调用 describe 方法即可。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...user_info.sex.value_counts() male 3 female 1 Name: sex, dtype: int64 如果想要获取某列最大值或最小值对应的索引，可以使用...索引名称 在使用 DataFrame 的过程中，经常会遇到修改列名，索引名等情况。...、时间差，Pandas 中分别对应 to_numeric、to_datetime、to_timedelta 方法。
在 Jupyter 中(jupyter notebook 或者 jupyter lab)，可以对数据表格按照条件进行个性化的设置，方便形象的查看和使用数据。...数据文件在文末有获取方式。 数据1 消费行业指数基金相关的数据，导入如下： df_consume = pd.read_csv('....： 隐藏列 04 设置数据格式 在设置数据格式之前，需要注意下，所在列的数值的数据类型应该为数字格式，如果包含字符串、时间或者其他非数字格式，则会报错。...在 pandas 中，可以使用 DataFrame.style.bar() 函数来实现这个功能，其参数如下： Styler.bar(subset=None, axis=0, color='#d65f5f...不过，这个功能目前也还是处于不断完善过程中，估计有时候有些内容会没有效果。 大家可以在使用过程中来发现其中的一些问题。
image.png 5.6 pandas的聚合函数 聚合函数包括：求和，最大值，最小值，计数、均值、方差、分位数 这些聚合函数都是基于没有缺失数据的情况。 ?...Pandas中的时间序列 不管在哪个领域中（如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等），时间序列数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或者测量到的任何事物都是可以形成一段时间序列。...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换 使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串，需要1个参数，参数为字符串格式。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...pandas库中的date_range方法可以产生时间日期索引，关键字periods可以指定有多少天。 ? image.png
首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pd.date_range 其实在pandas中生成时间序列数据比其他方法要方便很多，使用.date_range一行代码即可，该函数使用方法为 pandas.date_range(start=None,...也可以通过开始日期与长度生成 上面的默认间隔是1天，当然是可以自定义，比如修改为5天 该方法还支持生成更多的指定形式的时间序列数据，感兴趣的读者可以自行查阅官方文档，现在我们就可以生成示例数据?...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？...但我还希望你能掌握上面三个函数并灵活运用，如果有更好的思路可以在评论区留言。 -END- 送一份学习资料60多本电子书 扫码回复「1024」后获取大礼包 推荐阅读 重磅消息！
pd.Timestamp()，时间戳对象，从其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas中的一个类，实际上相当于Python标准库中的datetime的定位，在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...(str)：时间提取字符串 其中，pd.to_datetime可接受单个或多个日期数值，具体类型包括数值型、字符串、数组或pd.series等序列，其中字符串日期格式几乎包含了所有可能的组成形式，例如...需要指出，时间序列在pandas.dataframe数据结构中，当该时间序列是索引时，则可直接调用相应的属性；若该时间序列是dataframe中的一列时，则需先调用dt属性再调用接口。...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...，无论是上采样还是下采样，其采样结果范围是输入记录中的最小值和最大值覆盖的范围，所以当输入序列中为两段不连续的时间序列记录时，可能会出现中间大量不需要的结果（笔者亲历天坑），同时在上图中也可发现从4小时上采样为
由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column'] = pd.to_datetime...() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() # 统计列中非空值的个数 count = df['column_name'].count()...中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。
data[‘企业代号’]代表data中“企业代号”这列数据，unique()作用是去重，即若同一家企业代号相同，只记录一次。...(5) a1.loc[num, “企业代号”] = id loc是写入DataFrame数据，比如，第一轮循环，num=0，在第0行“企业代号”列标题下写入id的值。...[num, ‘日期(day)’] = day_max - day_min 在a1上开出新列"日期(day)"，记录具体数值。...查看效果： 4.4手动优化效果 由于是日期数据相加减，导出的数据会带有单位days，不想要这个单位，可以通过手动进行数据分列。 在wps中，选择数据->分列，即可完成。...例如：统计每个企业开票日期的最小值和最大值： import pandas as pd data = pd.read_excel('temp.xlsx') g = data.groupby('企业代号'
# 取一个第一级索引 print(s['a']) # 取多个第一级索引 print(s[['a','b']]) # 根据索引获取值 print(s['a','期末']) # loc方法取值 根据标签名取值...# 获取列: print(df1['shon']) # 一级索引 print(df1.loc['python']) # 多个一级索引 print(df1.loc[['python','math']]...时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式，下面是如何创建时间序列。...时间序列在dataFrame中的作用 # 可以将时间作为索引 index = pd.date_range(start='20200101',periods=10) df = pd.Series(np.random.randint...) # 年份和日期获取 result = long_ts['2020-05'] #print(result) # 使用切片 result = long_ts['2020-05-01':'2020-05
看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...这是我们第一次尝试将多个条件从.apply()方法转换为向量化的解决方案。向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。...2、字典lookups 对于进行字典查找，我们可能会遇到这样的情况，如果为真，我们希望从字典中获取该series键的值并返回它，就像下面代码中的下划线一样。...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算（确保你的列已经转换为datetime对象）。这是一个计算周数的函数。...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。 6.数据聚合和分组：Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。...它支持常见的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。 7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。...9.时间序列数据处理：Pandas对处理时间序列数据提供了广泛的支持，包括日期范围生成、时间戳索引、重采样等操作。
ndarray.dtype 数组元素的类型 2.ndarray的形状 np.array() 三维数组不好理解 -- excel中有多个...*[N行, L列] = [M行, L列] 4.矩阵乘法性质 1.满足结合律，不满足交换律 5.单位矩阵 对角线为1，其他位置为0的矩阵 6.逆...，没有区别 但是，dot支持矩阵和数字相乘 5.Pandas 5.1Pandas介绍 1.pandas概念 开源的数据挖掘库 用于数据探索...pd.date_range() start -- 开始日期 end -- 结束日期...periods -- 时间跨度 freq -- 统计时间方式 3.DataFrame介绍 -- 类比二维数组[***] 1.dataframe属性
last_row=last_cell.row #获取当前工作表数据区域最后一行 last_column=last_cell.column #获取当前工作表数据区域最后一列...astype()是pandas模块中DataFrame对象的函数，用于转换指定列的数据类型。...- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性，它返回的是一个元组，其中有两个元素，分别代表DataFrame的行数和列数。...corr()是pandas模块中DataFrame对象自带的一个函数，用于计算列与列之间的相关系数。...知识延伸 第8行代码中的cut()是pandas模块中的函数，用于对数据进行离散化处理，也就是将数据从最大值到最小值进行等距划分。该函数的语法格式和常用参数含义如下。
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