首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

python数据处理——pandas进行数据变频或插实例

这里首先要介绍官方文档,python有了进一步深度的学习的大家们应该会发现,网上不管csdn或者简书上还是什么地方,教程来源基本就是官方文档,所以英语只要还过的去,推荐看官方文档,就算不够好,也可以只看它里面的...sample就够了 好了,不说废话,看我的代码: import pandas as pd import numpy as np rng = pd.date_range('20180101', periods....asfreq()#对数据进行按月重采样,之后再asfreq() print(ts) print(ts_m) tips:因为发生了一些事,所以没有写完这部分先这样吧,后面我再补全 结果在下面,大家看按照月度...‘M’采样,会抓取到月末的数据,1月31日和2月28日,嗯,后面的asfreq()是需要的,不然返回的就只是一个resample对象,当然除了M以外,也可以自己进行随意的设置频率,比如说‘3M’三个月,...s.interpolate() 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: float64 以上这篇python数据处理——pandas进行数据变频或插实例就是小编分享给大家的全部内容了,

1.1K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

何在 Pandas 创建一个空的数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据的有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R的data.frame。最常用的熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据的。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 的 Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

19030

何在单元测试数据进行测试?

首先问一个问题,在接口测试,验证被测接口的返回是否符合预期是不是就够了呢? 场景 转账是银行等金融系统中常见的一个场景。在在最近的一个针对转账服务的单元测试,笔者就遇到了上述问题。...在一个B端用户通过转账服务接口发起转账申请后,转账服务接口在完成发起转账申请的过程,在完成各项合法性校验,确定可以发起转账时,会从外部流水号服务那里申请到一个全局唯一且单调递增的流水号,该流水号将作为转账申请提交成功的返回向申请方返回...同时,该流水号将作为转账申请记录的一部分,写入后台数据库等待后续审核。 从上述介绍,我们得以了解到,这里的转账服务接口只是完成了申请的接收工作。转账申请需要后续被人工审核后才能完成实际的转账。...我们再添加第二个单元测试用例,来验证数据库写库的数据是否符合预期结果。...如何两笔申请进行单元测试,Mock又如何写?这个就留给读者自行练习了。 如果不是写库,而是通过MQ对外发布?又如何进行测试呢?

3.5K10

Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南

在本教程结束时,您将知道如何: 一列或多列的Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用 DataFrame 进行排序.sort_index...() 在对进行排序时组织缺失的数据 使用set to DataFrame进行就地排序inplaceTrue 要学习本教程,您需要对Pandas DataFrames有基本的了解,并从文件读取数据有一定的了解...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,行和列都带有标记的轴。您可以行或列以及行或列索引 DataFrame 进行排序。...在多列上 DataFrame 进行排序数据分析,通常希望根据多列的数据进行排序。想象一下,您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...在本教程,您学习了如何: 一列或多列的Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用 DataFrame 进行排序.sort_index(

13.9K00

python100G以上的数据进行排序,都有什么好的方法呢

在本教程结束时,您将知道如何: 一列或多列的Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用 DataFrame 进行排序.sort_index...() 在对进行排序时组织缺失的数据 使用set to DataFrame进行就地排序inplaceTrue 要学习本教程,您需要对Pandas DataFrames有基本的了解,并从文件读取数据有一定的了解...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,行和列都带有标记的轴。您可以行或列以及行或列索引 DataFrame 进行排序。...在多列上 DataFrame 进行排序数据分析,通常希望根据多列的数据进行排序。想象一下,您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...在本教程,您学习了如何: 一列或多列的Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用 DataFrame 进行排序.sort_index(

10K30

精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

二、数据选择 在本章,我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术,如何选择数据子集,如何从数据集中选择多个行和列,如何 Pandas 数据或一序列数据进行排序,如何过滤 Pandas 数据的角色...我们还将使用各种方法 Pandas 数据进行排序,并学习如何 Pandas series对象进行排序。...现在,我们将研究如何不止一列对数据进行排序。...我们了解了 Pandas sort_values方法。 我们看到了使用sort_values方法 Pandas 数据数据进行排序的各种方法。...在下一节,我们将学习如何在 Pandas 数据进行数据集索引。 在 Pandas 数据建立索引 在本节,我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 数据分析。

28K10

Pandas 秘籍:1~5

通常,您希望单个组件而不是整个数据进行操作。 准备 此秘籍将数据的索引,列和数据提取到单独的变量,然后说明如何从同一象继承列和索引。...此秘籍将与整个数据相同。 第 2 步显示了如何单个列对数据进行排序,这并不是我们想要的。 步骤 3 同时多个列进行排序。...在此示例,每年仅返回一行。 正如我们在最后一步年份和得分排序一样,我们获得的年度最高评分电影。 更多 可以升序一列进行排序,而同时降序另一列进行排序。...用sort_values替代nlargest 前两个秘籍的工作原理类似,它们以略有不同的方式进行排序。 查找一列数据的顶部n等同于整个列进行降序排序并获取第一个n。...序列和数据索引器允许整数位置( Python 列表)和标签( Python 字典)进行选择。.iloc索引器仅整数位置选择,并且与 Python 列表类似。.

37.2K10

媲美Pandas?Python的Datatable包怎么用?

【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及数据的支持。...通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...的基础属性 下面来介绍 datatable frame 的一些基础属性,这与 Pandas dataframe 的一些功能类似。...▌排序 datatable 排序 在 datatable 通过特定的列来进行排序操作,如下所示: %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值: datatable 分组 %%time for i in range(100

7.2K10

媲美Pandas?Python的Datatable包怎么用?

作者 | Parul Pandey 译者 | linstancy 责编 | Jane 【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及数据的支持。...通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...的基础属性 下面来介绍 datatable frame 的一些基础属性,这与 Pandas dataframe 的一些功能类似。...▌排序 datatable 排序 在 datatable 通过特定的列来进行排序操作,如下所示: %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值: datatable 分组 %%timefor i in range(100

6.7K30

python数据分析——数据的选择和运算

关键技术: 二维数组索引语法总结如下: [进行切片,列的切片] 行的切片:可以有start:stop:step 列的切片:可以有start:stop:step import pandas...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,merge()、join()和concat()等方法。...sort:是否连结主键进行排序,默认是False,指不排序。True表示连结主键(on 对应的列名)进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据,并使用merge()其执行合并操作。...: 四、数据运算 pandas具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大、最小、中位数、众数、方差、标准差等。...Dataframe的排序可以按照列或行的名字进行排序,也可以按照数值进行排序。 DataFrame数据排序主要使用sort_values()方法,该方法类似于sql的order by。

11910

Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

在科学计算库,我发现Pandas数据科学操作最为有用。Pandas,加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python处理数据的12种方法。...# 7–合并数据 当我们需要对不同来源的信息进行合并时,合并数据变得很重要。假设对于不同物业类型,有不同的房屋均价(INR/平方米)。让我们定义这样一个数据: ? ?...# 8–数据排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做: ? ? 注:Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...在这里,我定义了一个通用的函数,以字典的方式输入,使用Pandas“replace”函数来重新进行编码。 ? ? 编码前后计数不变,证明编码成功。。...# 12–在一个数据的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里,是吧?有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如,我们面临的一个常见问题是在Python变量的不正确处理。

4.9K50

图解pandas模块21个常用操作

3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引,索引与标签对应的数据将被拉出。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数,可以方便的统计最大、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据) DataFrame是带有标签的二维数据结构,列的类型可能不同。...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 各类数值型、文本型,单条件和多条件进行行选择 ? ?...13、聚合 可以行、列进行聚合,也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作,大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ? 17、处理缺失 pandas缺失有多种处理办法,满足各类需求。 ?

8.5K12

使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

查询数据 使用公式:在单元格输入公式进行计算。 查找特定数据Ctrl+F打开查找窗口,输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序:选中数据区域,点击“数据”选项卡的“升序”或“降序”按钮。...以下是一些其他的操作: 数据分析工具 数据透视表:大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图:将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条:根据单元格的显示条形图。...色阶:根据单元格的变化显示颜色的深浅。 图标集:在单元格显示图标,以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式:一系列数据进行复杂的计算。...Python中使用Pandas进行数据的读取、类型转换、增加列、分组求和、排序和查看结果。...在实际工作,直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法,因为Pandas提供了大型数据进行高效操作的能力,以及丰富的数据分析功能。

11510

Pandas与SQL的数据操作语句对照

另一方面,Pandas不是那么直观,特别是如果像我一样首先从SQL开始。 就我个人而言,我发现真正有用的是思考如何在SQL操作数据,然后在Pandas复制它。...内容 选择行 结合表 条件过滤 根据进行排序 聚合函数 选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表,只需调用表的名称: # SQL SELECT * FROM table_df...('Canada', 'USA') # Pandas table_df[table_df['column_a'].isin(['Canada', 'USA'])] 根据进行排序 ORDER BY 单列...使用“ascending”参数指定是升序排序还是降序排序——默认情况下像SQL一样是升序排序。...=False) ORDER BY 多列 如果您希望多个列排序,请列出方括号的列,并在方括号的' ascending '参数中指定排序的方向。

3K20

Pandas 秘籍:6~11

如果我们字母顺序出发地和目的地机场的每种组合进行排序,那么我们将为机场之间的航班使用一个标签。 为此,我们使用数据的apply方法。 这与分组的apply方法不同。 在步骤 3 没有形成组。...您所见,当在其索引上对齐多个数据时,concat通常比合并好得多。 在第 9 步,我们切换档位以关注merge具有优势的情况。merge方法是唯一能够对齐调用和传递的数据的方法。...更多 我们原始的犯罪数据排序,并且切片仍按预期工作。 索引进行排序将导致性能大幅提高。...在步骤 2 ,我们创建了一个中间对象,可帮助我们了解如何在数据内形成组。resample的第一个参数是rule,用于确定如何索引的时间戳进行分组。...我们使用部分日期字符串直至 2017 年 8 月的所有犯罪进行分割,在第 4 步,我们统计每月每个犯罪类别的所有犯罪,在第 5 步,我们此总数进行排序,这对于merge_asof是必需的。

33.8K10

Python进行数据分析Pandas指南

下面是如何在Jupyter Notebook中使用Pandas进行交互式数据分析的示例:# 在Jupyter Notebook中使用Pandasimport pandas as pd​# 从CSV文件加载数据...Pandas支持将数据导出到各种格式,CSV、Excel等。...接着,清洗后的数据产品类别进行分组,并计算了每个类别的总销售额。最后,使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额,并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件。...首先,我们学习了如何使用Pandas加载数据,并进行基本的数据清洗和处理,包括处理缺失、分组计算、数据转换等。...随后,我们展示了如何在Jupyter Notebook结合Pandas进行交互式分析,以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。

1.3K380
领券