参数: 返回值: 元组(年，第几周，日) ''' 注意：返回的是一个元组，含年、第几周、日，所以取第几周时加上索引值[1] from datetime import...#得导入一个包 parse(str_name) type( parse(str_name) ) 四、时间索引 时间索引就是根据时间来对时间格式的字段进行数据选取的一种索引方式。...Python中可以选取具体的某一时间对应的值，也可以选某一段时间内的值。...，比如订单表中订单号是索引，成交时间只是一个普通列，这时想选取某一段时间内的成交订单怎么办？...因为时间也是有大小关系的，所以可通过索引方式中的布尔索引来对非索引列的时间进行选取。
举例如下： 1.首先创建数据结构如下，其中初始dataframe索引是时间序列，两列数据分别为数值型和字符串型 ? 2.运用to_datetime将B列字符串格式转换为时间序列 ?...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...当然，虽然同样是执行的模糊匹配，但对于时间序列和字符串序列的匹配策略还是略有不同：时间序列执行的模糊匹配是"截断式"，即只要当前匹配，则进行筛选保留；而字符串序列执行的模糊匹配是"比较式"，也就是说在执行范围查询时实际上是将各索引逐一与查询范围进行比较字符串大小...2.truncate截断函数，实际上这也不是一个时间序列的专用方法，而仅仅是pandas中布尔索引的一种简略写法：通过逐一将索引与起始值比较得出布尔值，从而完成筛选。...接受参数主要是periods：当其为正数时，表示当前值与前面的值相减的结果；反之，当其未负数时，表示当前值与后面的值相减。 ?
时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。 现在，一起来学习用Pandas处理时序数据。 ? 本文目录 1....时间点的创建 （a）to_datetime方法 Pandas在时间点建立的输入格式规定上给了很大的自由度，下面的语句都能正确建立同一时间点 pd.to_datetime('2020.1.1') pd.to_datetime...是值前后元素的变化百分比，period参数与diff类似 s.shift(2).head() ?...五、问题与练习 5.1. 问题 【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？ ? 【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？
时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。 现在，一起来学习用Pandas处理时序数据。 ?...时间点的创建 （a）to_datetime方法 Pandas在时间点建立的输入格式规定上给了很大的自由度，下面的语句都能正确建立同一时间点 pd.to_datetime('2020.1.1') pd.to_datetime...是值前后元素的变化百分比，period参数与diff类似 s.shift(2).head() ?...五、问题与练习 5.1. 问题 【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？ ? 【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？
太好了，现在我们将DATE列添加为索引，但是让我们检查它的数据类型以了解pandas是作为简单对象还是pandas内置的DateTime数据类型来处理索引。...太好了，现在我们将DATE列添加为索引，但是让我们检查它的数据类型以了解pandas是作为简单对象还是pandas内置的DateTime数据类型来处理索引。...在这里，我们可以看到Pandas将Index列作为一个简单对象处理，因此让我们将其转换为DateTime。...我们可以简单地通过添加另一个参数来实现它，该参数类似于在python中对列表进行切片时，最后添加一个step参数。...我们可以按以下方式进行操作。 在这里，我们可以看到我们可以获得每年第一个月的值。 本篇文章就为同学们讲解到这里，其余三个知识点我们下篇文章再见。
：由于数据中包含了时间信息列(date和hour)，为了方便操作，我们可以使用以下命令将时间列设置为索引。...由于Series只有一列，因此只需要对行进行索引操作即可，也支持基于标签和整数的位置索引方式。...与 data.isnull() 相反的是 data.notnull() ，是缺失值为False，否则为True。...: .apply 上面在创建时间索引时便利用了.apply 方法，对date 和 hour列分别进行了数据类型的转换，然后将两个字符串进行了连接，转换为时间。...索引切片： 可以理解成 idx 将 MultiIndex 视为一个新的 DataFrame，然后将上层索引视为行，下层索引视为列，以此来进行数据的查询。
您的输出可能有所不同： Date 5 days ago: 2020-08-07 使用>操作符将date_5days_later与date_5days_ago进行比较： >>> date_5days_later...您的输出可能有所不同： Time 5 minutes ago: 20:50:45.239177 使用<操作符将time_5minutes_later与time_5minutes_ago进行比较： >>>...您的输出可能有所不同： False 使用>操作符将time_5minutes_later与time_5minutes_ago进行比较： >>> time_5minutes_later > time_5minutes_ago...iterrows()方法将每行作为一个（index, pandas.Series）对进行迭代。在步骤 6中，您使用df.iloc[0]迭代df的第一行的所有值。...还有更多 您也可以使用pandas.concat()函数将两个DataFrame对象水平连接在一起，即列方向上，通过将axis参数传递给pandas.concat()方法一个值为1。
可以证明，堆叠数据比通过单个级别索引进行查询然后再进行列查询，甚至与按位置指定行和列的.iloc查找相比，效率更高。...具体而言，在本章中，我们将介绍： 数据分析的拆分，应用和合并模式概述 按单个列的值分组 访问 Pandas 分组的结果 使用多列中的值进行分组 使用索引级别分组 将聚合函数应用于分组数据 数据转换概述...使用索引级别来分组 可以使用索引中的值而不是列进行分组。 传感器数据非常适合用于层次结构索引，可用于演示此概念。...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...通常，将一只股票的波动率与另一只股票的波动率进行比较，以获得可能风险较小的感觉，或者将一个市场指数与股票的波动率与整个市场进行比较，这是很常见的。 通常，波动性越高，对该股票进行投资的风险就越大。
当将 pandas 数据结构与标量值进行比较时，您可以方便地执行逐元素比较： In [65]: pd.Series(["foo", "bar", "baz"]) == "foo" Out[65]:...因此，我们希望将两个 DataFrame 对象组合在一起，其中一个 DataFrame 中的缺失值会有条件地用另一个 DataFrame 中的相同标记值填充。...传递多个函数将产生一个列多级索引的 DataFrame。...重新索引以与另一个对象对齐 你可能希望取一个对象并重新索引其轴，使其标签与另一个对象相同。...排序 pandas 支持三种排序方式：按索引标签排序、按列值排序以及按两者的组合排序。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。...apply方法是对DataFram中的每一行或者每一列进行映射。 ?...关键字参数axis，可以填入的值为0或1，0表示对行进行操作，1表示对列进行操作 示例如下： from pandas import Series,DataFrame from numpy import...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换 使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串，需要1个参数，参数为字符串格式。...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。
Pandas 可以通过多个属性访问元数据： shape: 输出对象的轴维度，与 ndarray 一致 轴标签 Series: Index (仅有此轴) DataFrame: Index (行) 与列...以带时区的 datetime 为例，Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型，pandas 则提供了两种表现形式： 一种是带 Timestamp 的 numpy.ndarray，提供了正确的...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。
进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...，在进行 reindex 时还可以进行缺失值的填充，一个方法是’ffill’(“forward-fills”)，实现对缺失索引的前向填充： 一般来说，我们很少使用 df 的多级列标签，更多的情况是将列标签转化为行标签...分组后的对象其实可以视作一个新的 df 或者 se(SeriesGroupBy object)，名字即为分组键的值（如果是通过传递函数进行分组那么索引值就是函数的返回值），当数据集比较大时，我们有时候只希望对分组结果的部分列进行运算...的访问方式，既可以使用 se.index[2]获取行索引的值进行访问，也可以直接调用行索引值进行访问，不过比较方便的是，索引值可以是一个可以被翻译为日期的字符串（功能比较灵活，甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据...数据重塑 数据的重塑主要指的是将数据的shape进行变化，本质上其实是使用stack()和unstack()方法，只是因为比较常用而进行了一个封装(一般来说我们用于处理的数据是不存在索引的，或者说往往会用连续数字做一个简单的索引
另见 Pandas Index的官方文档 生成笛卡尔积 每当两个序列或数据帧与另一个序列或数据帧一起操作时，每个对象的索引（行索引和列索引）都首先对齐，然后再开始任何操作。...我们可以将这些列相互比较，通常是而不是情况。 例如，直接将 SAT 口语成绩与大学生人数进行比较是没有意义的。...聚合列变为顶层，聚合函数变为底层。 Pandas 显示的多重索引级别与单级别的列不同。 除了最里面的级别以外，屏幕上不会显示重复的索引值。 您可以检查第 1 步中的数据帧以进行验证。...让我们将此过滤后的数据帧的shape与原始数据进行比较。...values参数引用的值将平铺以对应于其先前索引和列标签的交集。 要使用pivot进行精确复制，我们需要按照与原始顺序完全相同的顺序对行和列进行排序。
PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...这是因为：query（）的第二个参数（inplace）默认false。 与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。
PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...这是因为：query（）的第二个参数（inplace）默认false。 与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。
重新索引以与另一个对象对齐 你可能希望取一个对象并重新索引其轴，使其标签与另一个对象相同。...你可能希望取一个对象，并将其轴重新索引为与另一个对象相同的标签。...要迭代 DataFrame 的行，可以使用以下方法： iterrows()：将 DataFrame 的行作为（索引，Series）对进行迭代。...itertuples()：将 DataFrame 的行作为命名元组的值进行迭代。这比iterrows()快得多，并且在大多数情况下，最好使用它来迭代 DataFrame 的值。...请参阅向量化字符串方法以获取完整的描述。 排序 pandas 支持三种排序方式：按索引标签排序、按列值排序以及按两者组合排序。
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