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。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...、计算滚动统计数据，如滚动平均 7、处理丢失的数据 8、了解unix/epoch时间的基本知识 9、了解时间序列数据分析的常见陷阱 让我们开始吧。...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到
Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据 特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。 ...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。...我们构建了一个新函数，该函数计算两个 SAT 列的加权平均值和算术平均值以及每个组的行数。 为了使apply创建多个列，您必须返回一个序列。 索引值用作结果数据帧中的列名。...values参数采用将汇总的一列（或多列）。 还存在一个aggfunc参数，该参数带有一个或多个聚合函数，这些函数确定values参数中的列如何聚合。...Pandas SQL 查询的官方文档 十、时间序列分析 在本章中，我们将介绍以下主题： 了解 Python 和 Pandas 日期工具之间的区别 智能分割时间序列 使用仅适用于日期时间索引的方法 计算每周的犯罪数量...分别汇总每周犯罪和交通事故 按工作日和年份衡量犯罪 使用日期时间索引和匿名函数进行分组 按时间戳和另一列分组 使用merge_asof，发现上次犯罪率降低了 20% 介绍 Pandas 的根源在于分析金融时间序列数据
数据流是连续到达的无穷序列。流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理。流处理是对流数据的低延迟处理和分析。...其他Spark示例代码执行以下操作： 读取流媒体代码编写的HBase Table数据 计算每日汇总的统计信息 将汇总统计信息写入HBase表 示例数据集 油泵传感器数据文件放入目录中（文件是以逗号为分隔符的...HBase表格模式 流数据的HBase表格模式如下： 泵名称日期和时间戳的复合行键 可以设置报警列簇，来监控数据。请注意，数据和警报列簇可能会设为在一段时间后失效。...日常统计汇总的模式如下所示： 泵名称和日期的复合行键 列簇统计 最小值，最大值和平均值。...[vcw2evmjap.png] 以下代码读取HBase表，传感器表，psi列数据，使用StatCounter计算此数据的统计数据，然后将统计数据写入传感器统计数据列。
如果读取的文件没有列名，需要在程序中设置header，举例如下： pd.read_csv("Soils.csv",header=None) 如果碰巧数据集中有日期时间类型的列，那么就需要在括号内设置参数...df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数： df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。
使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。...什么时候用数据透视表 找出同类数据在不同时期的某种特定关系 以简洁友好的方式，查看大量的表格数据 对数值数据快速分类汇总，按分类和子类查看数据信息 建立交叉表格，将行移动到列或将列移动到行，以查看数据源的不同汇总...快速的计算数值数据的汇总信息、差异、个体占总体的百分比信息等 数据源经常变化 4. ...数据源需要们组一定的规则才能成为一个合法的数据源，详细规则如下： 每列数据的第一行是该列的标题 数据源不能包含空行和空列 数据源不能包含空单元格 数据源中不能包含合并单元格 数据源中不能包含同类字段...使用透视表，只需要简单几步，即可完成报告的生成，再也不需要苦哈哈的手动去统计数据，之后再制作报表了。首先，我们基于销售历史数据生成一张透视表，并按照销售日期等维度制作一张基础透视表。
'2010-03%' group by substr(t.date,1,10) 例二： sql 数据分月统计，表中只有每天的数据，现在要求求一年中每个月的统计数据（一条sql） SELECT MONTH...GROUP BY MONTH ( 那个日期的字段 ) 用SELECT语句对数据进行统计汇总 avg ([ALL|DISTINCT]列名) 求指定数字字段的平均值 sum ([ALL|DISTINCT... 功能：按指定条件对指定字段依次分组进行统计汇总 注: 使用GROUP BY 的语句仍可用ORDER BY子句排序 但必须在GROUP BY之后可以使用别名但不允许对SELECT没指定的列排序...**************************** 说明: Select 指定的字段必须包含且只含GROUP BY子句中指定的分组字段(可以为它指定别名), 其他必须是由集合函数组成的一个或多个计算列...GROUP BY子句中不允许使用字段或计算列的别名,可直接使用表达式. GROUP BY子句指定表达式时,select指定的字段中可以不包括该表达式.
但是在数据仓库中，越是上层的表汇总程度就越高，数据量也就越小，而且这些表通常会有日期分区，随着时间的推移，HDFS的文件数目就会逐步增加。...数据仓库在计算过程中主要消耗CPU和Memory资源，当然也会消耗一些DISK资源用来存储计算过程中的临时结果。...本次主要探讨是数据仓库在数据存储阶段对资源消耗的优化，下面将通过2个方面展开，分别是：数据仓库如何配置，可以实现数据压缩，降低数据的存储量，达到减少对DISK的消耗；数仓表如何设计，可以降低文件信息存储量...使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本： SequenceFile文件 SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中...这种二进制文件内部使用hadoop的标准Writable接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile是互相兼容的。
，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...pandas.plotting.autocorrelation_plot：绘制时间序列自相关图 pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数...，用于展示具有多个特征的数据集中各个样本之间的关系 pandas.plotting.scatter_matrix：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图 日期时间...shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率 cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range: 生成周期范围
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。...Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。...计算统计类 在利用excel表格统计数据时，常常需要使用各种excel自带的公式，也是最常使用的一类，重要性不言而喻，不过excel都自带快捷功能。...为 1 到 11（包含隐藏值）或 101 到 111（忽略隐藏值）之间的数字，指定使用何种函数在列表中进行分类汇总计算。...MONTH函数：返回日期的月份。 DAY函数：返回以序列数表示的某日期的天数。 WEEKDAY函数：返回对应于某个日期的一周中的第几天。 Datedif函数：计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数。
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。 这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。 当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。 列和索引统称为轴。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...布尔序列的每个值的取值为 0 或 1，因此所有适用于数值的序列方法也适用于布尔值。 准备 在此秘籍中，我们通过将条件应用于数据列来创建布尔序列，然后从中计算汇总统计信息。
第 1c 节 - 下载股票代码数据 股票价格数据下载并读入 R 编程环境。收益率是用“开盘价/收盘价 ”计算的，十家公司的数据合并在一个数据框中，（每家公司一列）。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...首先，所有行的平均值和日期信息的数据框架被转换为时间序列格式，然后从这个时间序列中计算出风险值。根据VaR计算对未来100天和500天的价值进行预测。...首先，利用数据的时间序列，找到最差的0.95%的跌幅的最大值。然后，通过 "高斯 "方法计算出估计亏损，这两种计算的结果都以表格形式呈现。...数据的时间序列被用来寻找最差的0.95%的跌幅的最大值。通过极端分布的 "修正 "方法，计算出 "期望损失ES"，两种计算的结果都以表格形式呈现。
有序和无序（即非固定频率）的时间序列数据。 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据。 任意其它形式的观测、统计数据集。数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...比如，DataFrame 是 Series 的容器，而 Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。...这些文件阐明了如何决策，如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发的关系等内容。
实体具有描述特定属性的属性。在数据分析中，实体通常被具体化为维度表，每个属性都是一个列或字段。 事实表包含用于汇总和聚合度量值的数字列，以及与维度表相关的列。...这些列还可以用于执行更复杂的计算，如比率、运行总计和时间序列比较。 4 维度概念 现在，让我们回顾一些常见的实用维度建模。 1 角色扮演维度 维度实体可以在报告中扮演多个角色。...在平面表中，三个日期列有完全不同的用途，但都存储相同类型的值：日期。但是，日期可以用来对数据进行分组和聚合，比如月份、季度、年份或会计期间。它们可用于执行时间序列计算，如上一年的月至今或同期。...每个日期列的表，只有在需要灵活地使用DAX中的时间序列函数或使用日期部分字段（如年、季度或月）执行比较时，才需要单独的日期维度表，否则不需要单独创建日期表。...可以使用事实表中的字段来执行诸如计算两个日期类型列之间的差值或计算具有未来日期的行等操作。另外在“视情况而定”的情况，你必须根据业务报告需求做出判断，在简单性和可维护性与复杂性和灵活性之间取得平衡。
财务信息的处理面临许多挑战，以下是一些挑战： 表示随着时间变化的安全数据，例如股票价格 在相同时间匹配多个数据流的度量 确定两个或多个数据流的关系（相关性） 将时间和日期表示为实体流 向上或向下转换数据采样周期...Series在 Pandas 中的常见用法是表示将日期/时间索引标签与值相关联的时间序列。...现在，让我们使用该索引创建一个Series。 数据值表示特定日期的高温： 这种带有DateTimeIndex的序列称为时间序列。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。
有序和无序（即非固定频率）的时间序列数据。 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据。 任意其它形式的观测、统计数据集。数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...比如，DataFrame 是 Series 的容器，而 Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。...这些文件阐明了如何决策，如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发的关系等内容。 Wes McKinney 是仁慈的终身独裁者。
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