的Timedelta和to_timedelta也可以用来表示一定的时间量。...智能切分时间序列 # 从hdf5文件crime.h5读取丹佛市的crimes数据集，输出列数据的数据类型和数据的前几行 In[44]: crime = pd.read_hdf('data/crime.h5...# 前面的结果最后一条是7月的数据，这是因为pandas使用的是行索引中的第一个值，也就是2012-01-02 00:06:00 # 下面使用MonthEnd In[69]: crime_sort.first...# 上面的结果中，6月30日的数据只有一条，这也是因为第一个时间值的原因。 # 所有的DateOffsets对象都有一个normalize参数，当其设为True时，会将所有时间归零。...2012-1-16 13:40') dt + pd.DateOffset(months=1) Out[80]: Timestamp('2012-02-16 13:40:00') # 一个使用更多日期和时间的例子
对于有风险的商户，及时进行关闭处理，或者实时中断交易，从而保护个人的资金安全。 在金融领域，通过客户的历史还款和多头借贷等数据，挖掘客户的还款能力和还款意愿，进行贷前评估。...在进行评分卡搭建之前需要对客户的信息进行筛选，挑选出和客户逾期信息相关性高的变量。 抽取部分指标用于本文的统计指标展示，具体分析如下。 接着导入需分析的数据。...，但是记不清楚这个函数有哪些参数和具体的使用方法。...四、应用KS_bucket函数计算变量的KS值 1 等频分割 接着，调用toad库下的KS_bucket函数，设置10等分等频分箱，进行数据统计分析，语句如下： d1=toad.metrics.KS_bucket...cum_bads_prop列统计对应分箱中累计坏样本占全体坏样本的比率。 ks列统计对应分箱中累计好样本率和累计坏样本率的差值。详细的KS原理可以参考本公众号文章：模型评价指标—KS。
这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。...数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是比较多不规范的地方，等着我们去清洗。数据源是改编自一家超市的订单，文末附文件路径。...= consume_df['休眠天数'].quantile(0.2)RFM模型计算得到RFM阈值后，即可将顾客的RFM特征进行计算，超过阈值的则为1，低于阈值的则为0，其中R值计算逻辑相反，因为R值是休眠天数...受限于篇幅，本文仅对数据分析过程中Pandas高频使用的函数方法进行了演示，同样重要的还有整个分析过程。如果其中对某些函数不熟悉，鼓励同学多利用知乎或搜索引擎补充学习。同时也欢迎加饼干哥哥微信讨论。...更多Pandas函数使用说明，可查询中文文档本文算是数据分析流程的基础篇，计划会再整理一份进阶篇，涉及机器学习流程、以及更多特征工程内容，同样会以业务落地实战的方式进行介绍。
Python-for-data-时间序列、频率和移位 本文中主要介绍的是pandas中时间序列基础、日期生成及选择、频率和移位等。 ?...时间序列基础 pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。 时间序列作为S型数据索引（不连续） ?...频率和日期偏置 pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。 基础频率通常会有字符串别名 基础频率前面放置一个倍数，形成倍数频率 ? 生成带频率的数据 ?...锚定偏置量 频率描述点的时间并不是均匀分布的，'M’表示月末，'BM’表示月内最后的工作日，取决于当月天数 移位shift Shift用法 ? ?...使用偏置进行移位日期 pandas日期偏置可以使用datetime或者Timestamp对象完成 ? 锚定偏置量 ? 移位和groupby连用 ?
在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。...顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。...； ols.py：回归分析，支持pandas滚动窗口回归； options.py：期权衍生品计算和策略分析； returns.py：通过CAPM框架对财务时间序列进行统计分析，旨在模拟FactSet Research...实际上，pyfinance的returns模块是对pandas的Series类进行了扩展，从而支持证券投资收益分析和绩效评价。...Python是建立在各种轮子上（module）的“胶水”语言，因此善于借用已有的包进行计算和编程，可以提高效率，减少自己“造轮子”的时间和精力。
数据的预处理 观察date（用户消费时间列）可发现，其时间格式Pandas未能识别，需要手动将其转换成时间格式列（datetime），方便后续操作。...） 'product': 'count', 'amount': 'sum' }) 注意：这种聚合分析方法存在的问题就是，如果一个用户一个月内有多条消费记录，那么其每次都会被当作一个新的消费者记录...那么如何实现统计每个月内有多少顾客（无重复，比如一个顾客一个月内来了10次店里消费，也按成一次处理）来过店里呢，这就需要分组后做一次去重操作。...') plt.ylabel('用户人数') 复购率与回购率分析 复购率计算方式：在自然月内，购买多次的用户在总消费人数中的占比（若客户在同一天消费了多次，也称之复购用户）。...0 if num == 1 else np.NaN) 回购率计算方式：在一个时间窗口（一个月）内进行了消费，在下一个窗口内又进行了消费。
通读文档可知，time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。 该模块主要包括一个类 struct_time，另外其他几个函数及相关常量。...所以 一般情况下我们用datetime库就可以解决大部分问题 2说完了datetime与time的区别 先别着急 我们再来说下datetime和pandas时间序列分析和处理Timeseries pandas...最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为 index 元素的 Series 类型。...正如上面所说的，列的名称为“月份”。 index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。...b-a).seconds 8 或者 time1 = datetime.datetime(2016, 10, 20) time2 = datetime.datetime(2015, 11, 2) """计算天数差值
精选100个Pandas函数 精心整理100个pandas常用函数，建议收藏~ a aggregate() #聚合；基于内置函数或者自定义函数的聚合运算 argmin() 最小值所在的索引 argmax...assign() 字段衍生 b bfill() # 后向填充；使用缺失值后一个填充缺失值 between() 区间判断 c count() # 计数（不包含缺失值） cov() 计算协方差...corr() # 计算相关系数 cumsum() 累计和 cumprod() 累计积 compress 条件判断 concat() # 数据合并 d dtypes() 查看数据字段类型...() 判断元素中是否存在缺失值；返回的是True或者False i isnull() # 判断序列元素是否为缺失值，返回bool值 isin() 成员判断 iloc() # 定位数据；只能使用数值...pct_change 运算比率；后一个和前一个的比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series() # 创建Series数据 pd.DataFrame() # 创建
本文和你一起来探索Python中的toad.selection.select函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...exclude：指定不被删除的列名。 三、select函数实例 1 导入库并加载数据 背景：现需分析7252个客户的多头、关联风险、法院执行、风险名单和逾期信息，用于构建客户的贷前评分卡A卡。...在进行评分卡搭建之前需要对客户的信息进行筛选，挑选出和客户逾期信息相关性高的变量。...'] 看下原始数据的行列情况，代码如下： date.shape 得到结果： (7252, 45) 说明这是一个7252行45列的数据框，接着删除数据框中无用列，只保留自变量和因变量，代码如下： drop_columns...的变量确实是3个，不过需要注意的是，这里的iv是toad中自带函数计算的，如果有不同的划分方式，iv值会不同。
在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...理解日期时间和时间差 在我们完全理解Python中的时间序列分析之前，了解瞬时、持续时间和时间段的差异非常重要。...在交易中的一个典型例子是使用50天和200天的移动平均线来买入和卖出资产。 让我们计算苹果公司的这些指标。请注意，在计算滚动均值之前，我们需要有50天的数据。...时间序列数据是有序的，并且需要平稳性才能进行有意义的摘要统计。 平稳性是时间序列分析中许多统计过程的假设，非平稳数据经常被转化为平稳数据。 平稳性有以下几种分类： 平稳过程/模型：平稳的观察序列。...如何处理非平稳时间序列 如果时间序列中存在明显的趋势和季节性，可以对这些组成部分进行建模，将它们从观测值中剔除，然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以从时间序列中去除趋势成分。
来源丨吊车尾学院 今天给大家整理了100个Pandas常用的函数，可以放在手头当字典的那种。 分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...argmax() 寻找最大值所在位置 any() 等价于逻辑“或” all() 等价于逻辑“与” value_counts() 频次统计 cumsum() 运算累计和 cumprod() 运算累计积...pct_change() 运算比率（后一个元素与前一个元素的比率） 数据清洗函数 函数 含义 duplicated() 判断序列元素是否重复 drop_duplicates() 删除重复值 hasnans...值） dropna() 删除缺失值 fillna() 缺失值填充 ffill() 前向后填充缺失值（使用缺失值的前一个元素填充） bfill() 后向填充缺失值（使用缺失值的后一个元素填充） dtypes...() 元素映射 apply() 基于自定义函数的元素级操作 时间序列函数 函数 含义 dt.date() 抽取出日期值 dt.time() 抽取出时间（时分秒） dt.year() 抽取出年 dt.mouth
今天给大家整理了100个Pandas常用的函数。 分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...argmax() 寻找最大值所在位置 any() 等价于逻辑“或” all() 等价于逻辑“与” value_counts() 频次统计 cumsum() 运算累计和 cumprod() 运算累计积...pct_change() 运算比率（后一个元素与前一个元素的比率） 数据清洗函数 函数 含义 duplicated() 判断序列元素是否重复 drop_duplicates() 删除重复值 hasnans...值） dropna() 删除缺失值 fillna() 缺失值填充 ffill() 前向后填充缺失值（使用缺失值的前一个元素填充） bfill() 后向填充缺失值（使用缺失值的后一个元素填充） dtypes...() 元素映射 apply() 基于自定义函数的元素级操作 时间序列函数 函数 含义 dt.date() 抽取出日期值 dt.time() 抽取出时间（时分秒） dt.year() 抽取出年 dt.mouth
在前三篇文章中，我们系统介绍了python内置库和pandas中常见的时间处理方法，以此为基础，进入到我们今天的主题——时间序列图的绘制。...时间序列图简介 时间序列图强调数据随时间的变化规律或趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括了折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...在plotnine中进行绘制月日历图时，使用geom_tile()函数来绘制每日的”瓦片“，借助facet_wrap()函数分面绘制逐月的图像。关键在于月、周、日数据的转换。...('%u') #根据索引列计算每一个样本是周几（周1为1，周日为7） new_df['day'] = new_df.index.strftime('%d') #计算每个样本是月内的第几天 new_df[...《利用Python进行数据分析》，Wes Mckinney著，徐敬一译，第一版.
因子分析的一般步骤 将原始数据标准化处理 计算相关矩阵 计算相关矩阵的特征值和特征向量 确定公共因子个数 构造初始因子载荷矩阵 ,其中为的特征向量 建立因子模型 对初始因子载荷矩阵A进行旋转变换，...在这里插入图片描述 然而Stata计算总因子得分没有命令，计算公式：因子得分*因子方差的贡献率/累计方差贡献率作为权重。然后计算 方差百分比 ?...又不知道哪里下载盗版的，反而使用Python从原理计算出因子得分。 使用SPSS比Stata更适合主成分分析和因子分析，但是Stata是一款医学研究的软件，提供了大量的统计分析 ?...相对的SPSS的更全，比如生存，时间序列，甚至有时连Python深度模型跑出来的，还不如用Stata点一点，Stata虽然命令多，但是完全不需要记忆，在窗口中完全可以找到，或者一个 help(命令）查看示例...还有不要老是敲代码，有时候工具点几点就ok，excel也是，不要老是跑动不动就pandas读取文件，然后一无所知，比如做个时间序列，keras跑深度学习写几十行代码以为自己很牛，却不知道有的人使用Stata
Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。...clip()方法，用于对超过或者低于某些数的数值进行截断[1]，来保证数值在一定范围。比如每月的迟到天数一定是在0-31天之间。...df.drop(columns=["mark"]) 输出： 数据分析师在进行数据处理时经常会遇到长宽表互转的情况，这也是一道常见的数据分析面试题。...今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似describe()这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。
Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。...Pandas是基于NumPy数组构建的，能够灵活处理关系型数据，可便捷的完成索引、切片、组合以及选取数据子集等操作。接下来就让我们一起使用Pandas对疫情数据进行探索性分析。 2....历史数据探索性分析 3.1 全国历史数据探索性分析 全国历史数据是时间序列的数据类型，在数据清洗的时候需要对时间进行处理。...我们将使用GroupBy技术和层次化索引操作。GroupBy技术是对数据进行分组计算并将各组计算结果合并的一项技术，包括如下三个过程： ?...此外，我们还使用了Pandas进行数据可视化，通过图表的绘制探索数据的内涵。同时，我们介绍了时间序列数据的处理方法、如何使用Groupby技术进行数据分组，以及层次化索引的操作方法。
在本文中，我将…… 提供RNA序列的简单解释 使用K-Means创建基因组信息集群 使用PCA可视化集群 …并对我们执行的每个程序进行分析来获取经验。 什么是基因组序列？...这些碱基分别用A，T，G和C表示。 这些碱基构成了指示生物体如何构建蛋白质的各种代码-实际上是控制病毒行为的DNA。 ?...DNA转换为RNA再转换为蛋白质的过程 使用包括测序仪器和专用标签等专用设备，可以揭示特定片段的DNA序列。...从中获得的信息将用于进一步的分析和比较，以使研究人员能够识别基因的变化过程，并将基因与疾病和表型以及潜在的药物靶细胞关联起来。...基因组序列是一串长长的“ A”，“ T”，“ G”和“ C”，代表生物体对环境的反应方式。通过改变DNA可以造成生物的突变。查看基因组序列是分析冠状病毒突变的有力方法。
完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...: 组合风向 Iws: 累计风速 s: 累积降雪时间 Ir: 累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。...以下是原始数据集的前几行数据。 ? 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。 快速检查第一天的 pm2.5 的 NA 值。...为了加快此次讲解的模型训练，我们将仅使用第一年的数据来拟合模型，然后用其余 4 年的数据进行评估。 下面的示例将数据集分成训练集和测试集，然后将训练集和测试集分别分成输入和输出变量。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
：机器学习与文本 骇客机器学习 Apache Spark MLlib 机器学习导论 Python 时间序列分析 第三部分：机器学习应用 机器学习的突破性进展 机器学习与艺术 计算机如何学习创造性 机器学习解码基因组...v=6ohWS7J1hVA 如前所述，Pandas 是流行的 Python 库。这个教程将带你使用 Pandas，用 Python 进行数据分析和处理。...Pandas 生态系统正在扩大，它的用户友好性质使得数据分析更简单。本教程面向任何想要开始使用 Python 进行数据分析的初学者，使用气候数据集演示 Pandas。 10. 什么是人工智能 ?...v=JNfxr4BQrLk&t=1432s 这个教程将让你了解为什么要使用时间序列以及时间序列分析的重要性。教程先是用10分钟快速介绍了 Pandas，可以作为复习。...然后你将了解时间序列如何运作，并学习如何在 Pandas 中处理日历。你将了解不同的时间标记数据，如 US-GIS，NIH，FRB 等，以及了解常用的时间序列分析工具，用时间序列进行预测和分类。
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