您可以在Pandas的帮助下轻松执行这项算术运算；只需将aapl数据Close列的值减去Open列的值。或者说，aapl.Close减去aapl.Open。...您可以在aapl DataFrame中创建一个新的叫做diff的列存储结果，然后使用del再次删除它。...回归中值策略基本上表明股票回归中值，而配对交易策略拓展了这一点，并指出如果两个股票相关性相对较高，如果其中一个与另一个移动相关，则可以使用两个股票价格差异的变化表示交易事件。...取而代之的是，你将在下面看到如何开始创建一个可以生产订单并管理损益的投资组合: 首先，你将创建一个initial_capital 变量来设置初始资本值和新的DataFrame positions。...接下来，你在DataFrame中创建了一个名为AAPL的新列。在信号为1的时候，短移动平均线跨越长移动平均线（大于最短移动平均窗口），你将购买100股。
合并通过在一个或多个列或行索引中查找匹配值来合并两个 Pandas 对象的数据。 然后，基于应用于这些值的类似关系数据库的连接语义，它返回一个新对象，该对象代表来自两者的数据的组合。...它创建一个新的DataFrame，其列是在步骤 1 中标识的键的标签，然后是两个对象中的所有非键标签。 它与两个DataFrame对象的键列中的值匹配。...然后，Pandas 在结果中为两个对象中的每一列创建一列，然后复制值。...转换的一般过程 GroupBy对象的.transform()方法将一个函数应用于数据帧中的每个值，并返回另一个具有以下特征的DataFrame： 它的索引与所有组中索引的连接相同 行数等于所有组中的行数之和...介绍了拆分应用组合模式，并概述了如何在 Pandas 中实现这种模式。 然后，我们学习了如何基于列和索引级别中的数据将数据分为几组。 然后，我们研究了如何使用聚合函数和转换来处理每个组中的数据。
使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas的安装建议直接安装anaconda，会预置安装好所有数据分析相关的包...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典的相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法：.loc和.iloc。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列。...我们可以在初始数据清理阶段添加列或删除列，也可以稍后基于分析的见解来添加和删除列。
和 Series 之间的运算 2.9 函数应用和映射 2.10 排序和排名 2.11 带有重复标签的轴索引 3.汇总和计算描述统计 3.1 相关系数与协方差 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 ---...- Pandas 是基于 NumPy 数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用 for 循环的数据处理。...---- 2.基本功能 2.1 重新索引 Pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 ---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...的apply函数，就会出现： result = data.apply(pd.value_counts).fillna(0) print(result) 这里，结果中的行标签是所有列的唯一值。
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。...对齐基于索引标签提供多个序列对象中相关值的自动关联。 使用标准的过程技术，可以在多个集合中节省很多容易出错的工作量匹配数据。 为了演示对齐，让我们举一个在两个Series对象中添加值的示例。...我们将研究的技术如下： 使用 NumPy 函数的结果 使用包含列表或 Pandas Series对象的 Python 字典中的数据 使用 CSV 文件中的数据 在检查所有这些内容时，我们还将检查如何指定列名...由于在创建时未指定索引，因此 Pandas 创建了一个基于RangeIndex的标签，标签的开头为 0。 数据在第二列中，由值1至5组成。 数据列上方的0是该列的名称。...如果需要一个带有附加列的新数据帧（保持原来的不变），则可以使用pd.concat()函数。 此函数创建一个新的数据帧，其中所有指定的DataFrame对象均按规范顺序连接在一起。
估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。...但是，并非每个变量都对模型有用，使用所有变量都意味着增加尺寸，甚至向模型馈入噪声。因此，仅提取与数据问题相关的那些变量至关重要。 现在我们有了可以提取哪些变量的想法，剩下唯一的事情就是提取这些特征。...它取决于问题陈述和日期时间变量（每天，每周或每月的数据）的频率来决定要创建的新变量。 尾注 那就是pandas的力量；仅用几行代码，我们就创建了不同类型的新变量，可以将模型的性能提升到另一个层次。
如果你仔细查看其他人使用Pandas的代码，你会发现这条导入语句。 Pandas的数据类型 Pandas基于两种数据类型：series与dataframe。...这一语句返回1990年代的所有条目。 ? 索引 前几部分为我们展示了如何通过列操作来获得数据。实际上，Pandas同样有标签化的行操作。这些行标签可以是数字或是其他标签。...这将会给’water_year’一个新的索引值。注意到列名虽然只有一个元素，却实际上需要包含于一个列表中。如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ?...对数据集应用函数 有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。...Pandas对此给出了两个非常有用的函数，apply和applymap。 ? 这会创建一个名为‘year‘的新列。这一列是由’water_year’列所导出的。它获取的是主年份。
总结 在本章中，我们更深入地研究了在 Pandas 中使用索引来组织和检索数据。 我们研究了许多有用的索引类型，以及它们如何与不同类型的数据一起使用以有效访问值而无需查询行中的数据。...在本章中，我们将学习有关类别法的以下内容： 创建类别 重命名类别 追加新类别 删除类别 删除未使用的类别 设置类别 描述性统计 值的计数 最小，最大和众数 如何使用类别根据学生的数字等级为学生分配字母等级...用其他值（甚至另一种类型的数据）明确替换某些值 应用方法来基于算法转换值 只需删除多余的列和行 我们已经了解了如何使用几种技术删除行和列，因此在此不再赘述。...将函数应用于DataFrame时，默认值为将方法应用于每一列。 Pandas 遍历所有列，并将每个列作为Series传递给您的函数。...第一步将列a与列b相乘，并创建一个名为interim的新列。
如果消除列中具有少量空值的行，则会丢失超过百分之五的数据。由于您正在尝试预测胜利，因此得分和允许的运行与目标高度相关。您希望这些列中的数据非常准确。...1950的数字不太可能与模型推断的其他数据具有相同的关系。 您可以通过创建基于yearID值标记数据的新变量来避免这些问题。...添加新功能 现在您已经对分数趋势有了更好的了解，您可以创建新的变量来指示每行数据所基于的特定时代yearID。您将按照与创建win_bins列时相同的过程进行操作。...Pandas通过将R列除以G列来创建新列来创建新列时，这非常简单R_per_game。 现在通过制作几个散点图来查看两个新变量中的每一个如何与目标获胜列相关联。...在进入任何机器学习模型之前，了解每个变量如何与目标变量相关联可能很有用。Pandas用这种corr()方法使这很容易。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range...将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象，产生新的Index对象 3 .insert(loc,e) 在loc位置增加一个元素 4 .delete...DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
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。...通常，这些新列将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同的方法可以向数据帧添加新列。 准备 在此秘籍中，我们通过使用赋值在影片数据集中创建新列，然后使用drop方法删除列。...操作步骤 创建新列的最简单方法是为其分配标量值。 将新列的名称作为字符串放入索引运算符。 让我们在电影数据集中创建has_seen列以指示我们是否看过电影。 我们将为每个值分配零。...如果仔细观察，您会发现步骤 3 的输出缺少步骤 2 的所有对象列。其原因是对象列中缺少值，而 pandas 不知道如何处理字符串值与缺失值。 它会静默删除无法为其计算最小值的所有列。...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。
特征工程也称为特征创建，是从现有数据构建新特征以训练机器学习模型的过程。这个步骤可能比实际应用的模型更重要，因为机器学习算法只从我们提供的数据中学习，然而创建与任务相关的特征绝对是至关重要的。...转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...虽然此过程会自动创建新特征，但仍需要数据科学家来弄清楚如何处理所有这些特征。例如，如果我们的目标是预测客户是否会偿还贷款，我们可以寻找与指定结果最相关的特征。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
第 2 步创建一个函数，该函数从其所有值中减去传递的序列的第一个值，然后将该结果除以第一个值。 这将计算相对于第一个值的百分比损失（或收益）。 在第 3 步中，我们在一个月内对一个人测试了此函数。...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。...它接受所有列名并转置它们，因此它们成为新的最里面的索引级别。 请注意，每个旧列名称仍如何通过与每个状态配对来标记其原始值。3 x 3数据帧中有 9 个原始值，这些值被转换为具有相同数量值的单个序列。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。
采用数据驱动的方法可以验证以前提出的断言/假设，并基于对数据的彻底检查和操作开发新的见解。...在预览了其他数据的前五行之后，我们推断可能存在一个问题，即各个州的数据集是如何存入的。由于美国有 51 个州，ACT 2017 和 ACT 2018 的“州”栏中很可能有错误或重复的值。...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据，我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...这可能是乏味的，这给了我们另一个创建函数来节省时间的好机会!我的解决方案如下函数所示: ? 是时候让这些功能发挥作用了。首先让我们使用 fix_participation() 函数: ?...正相关变量，即零和正相关的值，表示一个变量随着另一个变量的增加而增加。负相关变量，负1和0之间的相关性值表示一个变量随着另一个变量的增加而减少。
知道了这一点，就产生了一些后续问题：在涉及污染物措施方面，有多少个地点可用？所有传感器是否在同一时间跨度内收集相同数量的数据？收集到的措施在时间和地点上是如何分布的？...其中一些问题可以通过将所有测量值和位置与时间进行比较的热图回答，如下面的代码片段和图像所示： from pandas_profiling.visualisation.plot import timeseries_heatmap...深入了解时间序列指标 如果你已经在使用 pandas-profiling，可能知道如何生成报告。...总之，这个警报是非常重要的，因为它可以将帮助识别此类列并相应地预处理时间序列。 时间序列中的季节性是另一种场景，其中数据在定义的周期内重复出现的定期且可预测的变化。...接下来，当切换该列的更多详细信息时（如上图所示），我们将看到一个带有自相关和偏自相关图的新选项卡。 对于时间序列，自相关显示时间序列现值处与其先前值的关系。
例如，如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。 实体识别中的单位不统一也会带来问题。...例如，重量属性在一个系统中采用公制，而在另一个系统中却采用英制；价格属性在不同地点采用不同的货币单位。这些语义的差异为数据集成带来许多问题。...2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame类对象进行符合各种逻辑关系的合并操作，合并后生成一个整合的...，类似于数据库的右外连接操作；'outer’代表基于所有left与right的键合并，类似于数据库的全外连接操作。...重叠合并数据是一种并不常见的操作，它主要将一组数据的空值填充为另一组数据中对应位置的值。pandas中可使用combine_first()方法实现重叠合并数据的操作。
pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。...重新索引 pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。...方法，你可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。
Series数据结构 Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。仅由一组数据即可产生最简单的 Series。...代码示例： import pandas as pd obj = pd.Series([1,4,7,8,9]) obj Series 的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...two', 'four','five']) frame2.debt = val frame2 为不存在的列赋值会创建出一个新列。...不可变可以使 Index 对象在多个数据结构之间安全共享，代码示例： #pd.Index储存所有pandas对象的轴标签 #不可变的ndarray实现有序的可切片集 labels = pd.Index(...库的基本结构的一些特性，如何创建 pandas 对象、指定 columns 和 index 创建 Series 和 DataFrame 对象、赋值操作、属性获取、索引对象等，这章介绍操作 Series
此外，你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为，例如include参数可以设置为'all'来包含所有列的统计信息，或者设置为'O'来仅包含对象列的统计信息。...(不要创建新对象) 如何重置索引 ？...六、pandas的运算操作 如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...的合并操作 如何将新⾏追加到pandas DataFrame？...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。
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