年月'列设置为索引。...') # 将年月列转换为时间格式 df['年月'] = pd.to_datetime(df['年月']) # 将年月列设置为索引 df.set_index('年月', inplace=True)...as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('销售数据.xlsx') # 将年月列转换为时间格式，并设为索引 df['年月'] = pd.to_datetime(df...as pd import numpy as np # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('销售数据.xlsx') # 将年月列转换为时间格式，并设为索引 df['年月']...# 读取Excel文件 df = pd.read_excel('销售数据.xlsx') # 将年月列转换为时间格式，并设为索引 df['年月'] = pd.to_datetime(df['年月']
数据生成 说明：生成指定格式/数量的数据 Excel 以生成10*2的0—1均匀分布随机数矩阵为例，在Excel中需要使用rand()函数生成随机数，并手动拉取指定范围 ?...数据插入 说明：在指定位置插入指定数据 Excel 在Excel中我们可以将光标放在指定位置并右键增加一行/列，当然也可以在添加时对数据进行一些计算，比如我们就可以使用IF函数(=IF(G2>10000...,"高","低"))，将薪资大于10000的设为高，低于10000的设为低，添加一列在最后 ?...数据去重 说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?
宠粉号主闪现赶到，来看看pandas系列第二篇吧： 数据清理 & 整理 取得想要关注的数据 数据清理&整理 这节列出一些十分常用的数据清理与整理技巧，如处理空值（null value）以及分割列。...你可以使用drop函数来舍弃不需要的列，记得将axis设为1： ? 同理，你也可以舍弃特定行（row）， ?...将函数的inplace参数设为True会让pandas直接修改df，一般来说pandas里的函数并不会修改原始DataFrame，这样可以保证原始数据不会受到任何函数的影响。...注意我们使用df[columns] = ...的形式将字串切割出来的2个新栏分别指定成性格与特技。 将list切割成多个列 有时候一个栏位里头的值为Python list： ?...同样也可以运用到行（row）上面，你可以将所有样本（samples）排序颠倒并选取其中N 列： ? 注意我们同时使用:5来选出前5个栏位。
Desktop，在Jupyter中找到Desktop文件夹，通过move移动到目标路径下。...2、读取数据集Pandas提供了多种方式来读取不同类型数据，本文使用read_csv来读取Movielens-1M各个子数据集，该方法将表格型数据读取为DataFrame对象，这是Pandas核心数据结构之一...：图片图片④ 将data_ratings中time列格式变成‘年-月-日’首先使用Pandas中的to_datetime函数将date列从object格式转化为datetime格式，然后通过strftime...图片图片4、数据合并Pandas提供merge函数合并数据集，类似于sql中的join操作，分为可设为inner（默认内连接），outer（外连接），left（左连接），right（右连接）。...图片② 根据用户id统计电影评分的均值图片3、分组聚合统计Pandas提供aggregate函数实现聚合操作，可简写为agg，可以与groupby一起使用，作用是将分组后的对象使给定的计算方法重新取值，
（https://data.world/dataquest/mlb-game-logs） 我们从导入数据，并输出前5行开始： 我们将一些重要的字段列在下面： date - 比赛日期 v_name -...可以看到，每一个值都被赋值为一个整数，而且这一列在底层是int8类型。这一列没有任何缺失数据，但是如果有，category子类型会将缺失数据设为-1。...转换使用pandas.to_datetime()函数，并使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
在将算法应用到数据上之前，首先需要将数据放到“米”、“公里”或“厘米”的公共尺度上进行有效的分析和预测。 缩放前输入数据 ? 在上面的数据集中，我们可以看到列1和列2中的值有非常不同的范围。...缩放后的输出 缩放值的一种方法是将所有列的值从0到1或者我们可以将它们的值放在-3到3之间。将值更新到新的范围的过程通常称为Normalization 或 Standardization.。...如果某一列的值与其他列相比非常高，则具有更高值的列的影响将比其他低值列的影响高得多。高强度的特征比低强度的特征重得多，即使它们在确定输出中更为关键。...在标准缩放过程中，我们将特征的均值偏移为0，标准偏差为1。应用标准缩放器时，我们获得的值在-3到3范围内 ?...虽然归一化是在0到1之间缩放值，但是标准化大约是将平均值设为0，将标准偏差设为1。在确定我们需要标准化还是归一化时，需要考虑一些要点。 当数据代表高斯曲线时，可以使用标准化 标准化不受异常值的影响。
为了一劳永逸地巩固我对这些概念的理解，并为大家免去一些StackOverflow的搜索，我在文章中整理了自己在使用Python，NumPy和Pandas时总是忘记的东西。...所以给定一个起始值和终止值，并指定返回值的个数，linspace将根据你指定的个数在NumPy数组中划好等分。这对于数据可视化和在定义图表坐标轴时特别有用。...你可以从上面看出，如果要处理列，就将axis设为1，如果要处理行，则将其设为0。 但为什么会这样呢？...我记得我最喜欢的解释是这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas的dataframe调用shape属性时会返回一个元组，其中第一个值表示行数，第二个值表示列数...Pandas内置的pivot_table函数将电子表格样式的数据透视表创建为DataFrame。
keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...在堆叠数据时，默认采用的是外连接（join参数设为 outer）的方式进行合并，当然也可以通过join=inner设置为内连接的方式。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.1.1 stack()方法 stack()方法可以将数据的列索引转换为行索引。 level：默认为-1，表示操作内层索引。若设为0，表示操作外层索引。 ...dropna：表示是否将旋转后的缺失值删除，若设为True，则表示自动过滤缺失值，设置为 False则相反。
1.2.1 Ordinal Encoding 序数编码 序数编码将类别变量转化为一列序数变量，包含从1到类别数量之间的整数 import numpy as np import pandas as pd...handle_unknown设为‘value’，即测试集中的未知特征值将被标记为-1 # 将 handle_missing设为‘value’，即测试集中的缺失值将被标记为-2 # 其他的选择为：‘error...handle_unknown设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown...handle_unknown设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown...handle_unknown设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown
小数定标标准化(规范化) 小数定标规范化:通过移动属性值的小数位数，将属性值映射到[-1，1]之间，移动的小数位数取决于属性值绝对值的最大值。...转化函数为：移动数据的小数点，使数据映射到[-1,1]。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...示例代码如下： 查看初始数据 new_df 输出为： # 将列索引转换为一行数据: # 将列索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index...position_df 输出为： 哑变量处理, 并给哑变量添加前缀： # 哑变量处理, 并给哑变量添加前缀 result = pd.get_dummies(position_df, prefix
handle_unknown设为‘value’，即测试集中的未知特征值将被标记为-1 # 将 handle_missing设为‘value’，即测试集中的缺失值将被标记为-2 # 其他的选择为：‘error...对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。...Scikit-learn中也提供来独热编码函数，其可以将具有n_categories个可能值的一个分类特征转换为n_categories个二进制特征，其中一个为1，所有其他为0在category_encoders...handle_unknown设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown
如果要遵循最佳做法并使用虚拟环境，执行以下操作： 1.创建虚拟环境 2.pip install pandas-profiling ipykernelipywidgets 3.将ipykernel链接到虚拟环境...图1 现在，将数据框架放入pandas_profiling中以生成报告。 图2 几秒钟后，将在jupyter笔记本中看到生成的Pandas Profiling报告。...报告中有几个部分：概述、变量、交互作用、相关性、缺失值、样本。 Overview（概述）部分提供了数据集的高级概述，包括变量数量（列）、观察数量（行）、变量类型。...图3 Variables（变量）部分显示了每个变量的一些详细信息，例如，不同值的数量、每个值的观察次数，等等。 图4 对于每一个变量，我们都可以“切换细节”，以便更深入地了解特定的数据列。...profile = ProfileReport(df,title="Pandas Profiling Report", minimal=True) 将分析报告另存为文件 若不想使用Jupyter笔记本环境
本文将详细介绍 read_csv 函数的各个参数及其用法，帮助大家更好地理解和利用这一功能。常用参数概述pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。...以下是一些常用参数：filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。sep: 字段分隔符，默认为,。delimiter: 字段分隔符，sep的别名。...parse_dates: 将某些列解析为日期。infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定，那么将尝试解析日期。...如果设置为None（默认值），CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置（整数）或列名（字符串），则该列将被用作DataFrame的索引。...import pandas as pd# 忽略文件尾部3行df15 = pd.read_csv('data.csv', skipfooter=3)print(df15)parse_dates 将某些列解析为日期示例如下
来源：早起Python 本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。 Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。...pandas as pd df = pd.read_excel('pandas120.xlsx') 22.查看df数据前5行 df.head() 23.将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值...('7D').max().plot() 75.将数据往后移动5天 data.shift(5) 76.将数据向前移动5天 data.shift(-5) 77.使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值...#备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 np.convolve(df['col2'], np.ones(3)/3, mode='valid') 98.将数据按照第三列值的大小升序排列 df.sort_values
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。...在实践中，您将short_window或long_window传递给rolling()函数， 由于窗口观测必须要有值，将1设置为最小值，并设置False使标签不设定在窗口的中心。...如果条件为假，则0.0保留原始值，不生成信号。您可以使用NumPy的where()函数设置此条件。...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。
本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...关键技术:假设你需要对不同的分组填充不同的值。可以将数据分组,并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总...closed：设置降采样哪一端是闭合的，可以取值为right或left。若设为right，则表示划分为左开右闭的区间：若设为left，则 表示划分为左闭右开的区间。
以下是一些常用参数： filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符，默认为,。 delimiter: 字段分隔符，sep的别名。...parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定，那么将尝试解析日期。...: 指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行，如果没有列名则设为None。...如果设置为None（默认值），CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置（整数）或列名（字符串），则该列将被用作DataFrame的索引。...将某些列解析为日期 数据文件ddd.csv name,time,date Bob,21:33:30,2019-10-10 Jerry,21:30:15,2019-10-10 Tom,21:25:30,2019
中的滚动窗口rolling函数和扩展窗口expanding函数 在数据分析时，特别是在分析时间序列数据时，常会需要对一个序列进行固定长度窗口的滚动计算和分析，比如计算移动均线。...，则这个窗口经过计算后就会返回NaN，比如，如果min_periods设为3,但当前的窗口中只有两个成员，那么该窗口对应的位置就会返回空值；center参数如果设为True，表示在取窗口覆盖的区间时，以当前...，则默认中心位置为中间偏右的那一个位置；win_type参数表示不同的窗口类型，可以通过这个参数给窗口成员赋予不同的权重，默认为等权重；on参数表示指定对某一列进行rolling，而不是默认的对index...下面的例子中，当窗口长度为3，设min_periods为2时，可知结果中第一个元素为NaN，因为第一个窗口只有一个值1，由于min_periods为2，所以至少需要包含两个数才行，故第一个值为空值，从第二个元素开始才有非空值...当设置center为True时，如果窗口长度为偶数4，比如对于一个窗口[a,b,c,d]，则中心值为中心偏右的那个位置，就是c，故此时第1个窗口覆盖的元素为1和2，所以和为3，如下所示。
以下是 pandas 擅长的一些事情： 处理浮点和非浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）非常容易 大小可变性：可以从 DataFrame 和更高维对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：对象可以显式地与一组标签对齐...与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。除了表示外，还有您在电子表格软件中进行的数据操作和计算，pandas 也支持。继续阅读下一篇教程，开始使用！...表格有 3 列，每列都有一个列标签。列标签分别是 Name、Age 和 Sex。 列 Name 包含文本数据，每个值为字符串，列 Age 是数字，列 Sex 是文本数据。...与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。除了表示，pandas 还支持电子表格软件中的数据操作和计算。继续阅读下一个教程以开始！...一些列确实有缺失值，少于 891 个non-null值。 列Name、Sex、Cabin和Embarked由文本数据（字符串，又称object）组成。
1行-20行数据组的： 最大值 最小值 均值 中位数 极差 方差 标准差 20%分位数 25%分位数 75%分位数 80%分位数 将计算结果写入第2列第21行-31行； 然后按照上面的计算步骤一直计算到第...15列第21行-31行； 计算第2列第1行（设为数据起点）到第15列第1行（设为数据终点）数据组的简单年均增长率，写入第16列第1行，然后计算第2行，第3行数据，一直计算到第20行； 计算第2列第1行（...设为数据起点）到第15列第1行（设为数据终点）数据组的复合年均增长率，然后计算第2行，第3行数据，一直计算到第20行； 注意：每一步都输出信息到屏幕 一步步的思考，但是代码要整合在一起 计算复合年均增长率的时候...，年数n是固定值:13 源代码： import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel文件 file_path = "F:\\AI自媒体内容\\AI行业数据分析...# 计算复合年均增长率（假设年数为13年）并写入第17列 n = 13 # 固定年数 for i in range(1, 21): start_value = df.iloc[i-1, 1] # 起点数据
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