python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法 先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及...pandas通常用于处理成组日期，不管这些日期是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。...Series和DataFrame数据的索引、选取以及子集构造 方法：1）.index[number_int]2)[一个可以被解析为日期的字符串]3）对于，较长的时间序列，只需传入‘年'或‘年月'可返回对应的数据切片...1）.index.is_unique检查索引日期是否是唯一的 2）对非唯一时间戳的数据进行聚合，通过groupby，并传入level = 0（索引的唯一一层） dates = pd.DatetimeIndex...2）日期和时间的主要python，datetime、timedelta、pandas.to_datetime等3）以时间为索引的Series和DataFrame的索引、切片4）带有重复时间索引时的索引，
index也有列索引columns，创建DataFrame的基本方法为df = pd.DataFrame(data, index=index,columns=columns)，其中data参数的数据类型可以支持由列表...行索引index在此处表示为交易日期，Pandas提供了强大的处理日期数据的功能，我们使用pandas.date_range()生成DatetimeIndex格式的日期序列，其中参数包括：起始时间start...，我们通过np.random.normal()返回的数据类型为’numpy.ndarray’，属于data参数支持的数据类型，于是我们将data、 index和columns三个参数传入创建DataFrame...的方法中，就可以生成DataFrame格式的股票交易数据。...格式的股票交易数据之后，就可以利用Pandas强大数据分析功能处理我们的数据，在后续的小节中会陆续介绍其中的各种方法。
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 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...1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...可以看做由元数组组成的数组 DatetimeIndex 存储纳秒级时间戳（用NumPy的datetime64类型表示） PeriodIndex 针对Period数据（时间间隔）的特殊Index 5....函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7.
部字符串索引切片 vs. 精准匹配精确索引截断与花式索引日期/时间组件 DatetimeIndex 主要用作 Pandas 对象的索引。...在 Pandas 对象上使用 shift 与 tshift 方法进行快速偏移。 合并具有相同频率的重叠 DatetimeIndex 对象的速度非常快（这点对快速数据对齐非常重要）。...snap 等正则函数与超快的 asof 逻辑。 DatetimeIndex 对象支持全部常规 Index 对象的基本用法，及一些列简化频率处理的高级时间序列专有方法。...参阅：重置索引 注意：Pandas 不强制排序日期索引，但如果日期没有排序，可能会引发可控范围之外的或不正确的操作。 DatetimeIndex 可以当作常规索引，支持选择、切片等方法。...DatetimeIndex 局部字符串索引还支持多层索引 DataFrame。
Series`或`DataFrame`的索引，以便可以针对时间元素进行操作。...在从浮点数到高精度Timestamp的转换过程中进行舍入是不可避免的。实现精确精度的唯一方法是使用固定宽度的类型（例如 int64）。...实现精确精度的唯一方法是使用固定宽度的类型（例如 int64）。...另请参阅 表示超出范围的跨度 索引 DatetimeIndex 的主要用途之一是作为 pandas 对象的索引。...另请参阅 重新索引方法 注意 虽然 pandas 不强制要求您具有排序的日期索引，但如果日期未排序，则其中一些方法可能会出现意外或不正确的行为。
可以通过传递`pairwise`关键字参数来实现这一点，在`DataFrame`输入的情况下，将产生一个具有`index`为相关日期的多重索引的`DataFrame`。...概念 标量类 数组类 pandas 数据类型 主要创建方法 日期时间 Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns]或datetime64[ns, tz] to_datetime...实现精确精度的唯一方法是使用固定宽度类型（例如 int64）。...另请参阅 表示超出范围的时间跨度 ## 索引 DatetimeIndex的主要用途之一是作为 pandas 对象的索引。...另请参阅 重新索引方法 注意 虽然 pandas 不强制您拥有排序的日期索引，但如果日期未排序，则其中一些方法可能会产生意外或不正确的行为。
DataFrame 的索引。...要将列设置为 DataFrame 的索引，请使用 set_index 方法： df.set_index('datetime', inplace=True) print(df) Output: datetime...方法 某些 pandas DataFrame 方法仅适用于 DateTimeIndex。...例如，将 5B 作为日期偏移量传递给该方法会返回前五个工作日内具有索引的所有行。同样，将 1W 传递给 last() 方法会返回上周内所有带有索引的 DataFrame 行。...需要注意的是，必须按其索引对 DataFrame 进行排序，以确保这些方法有效。
Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据) 允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有行索引...,又有列索引) # 创建一个3行4列的DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print.../students_score.csv") # 数据的形状 result.shape # 每列数据的 类型信息 result.dtypes # 数据的维数 result.ndim # 数据的索引(起/始...(本地路径或url路径) sep: 分隔符 names: 列索引的名字 usecols: 指定读取的列名 返回的类型: DataFrame Dataframe通过布尔索引过滤数据 # 布尔索引...) # 删除存在缺失值的样本 IMDB_1000.dropna() 不推荐的操作: 按列删除缺失值为IMDB_1000.dropna(axis=1) 存在缺失值, 直接填充数据fillna # 为一些电影缺失的总票房添加平均值
在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype...=None, # NumPy数据类型(默认值：对象) copy=False, # 是否生成副本 name=None, # 索引名字 tupleize_cols=True, # 如果为..., 'x', 'y'], dtype='object') pd.RangeIndex 生成一个区间内的索引，主要是基于Python的range函数，其语法为： pandas.RangeIndex(...int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64 copy=False, # 是否生成副本
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index..., # 索引名字 tupleize_cols=True, # 如果为True，则尽可能尝试创建 MultiIndex **kwargs ) 导入两个必需的库： import pandas as...int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64 copy=False, # 是否生成副本...Float64位的浮点型，允许小数出现： pandas.Float64Index( data=None, # 数据 dtype=None, # 类型 copy=False, # 是否生成副本
很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...pandas的Timestamp对象 >>> stamp = ts.index[0] >>> stamp Timestamp('2011-01-02 00:00:00') 索引、选取、子集构造 根据标签索引...对于大部分应用程序而言，这是无所谓的。但是，它常常需要以某种相对固定 的频率进行分析，比如每日、每月、每15分钟等（这样自然会在时间序列中引入缺失值）。...，可以传入"BM"频率（表示business end of month，下表是频率列表），这样就只会包含时间间隔内（或刚好在边界上的）符合频率要求的日期： 别名 便宜量类型 说明 D Day 每日历日...Series和DataFrame都有一个shift方法用于执行单纯的前移或后移操作，保持索引不变： >>> ts 2011-01-02 -0.162712 2011-01-05 1.876604
合并非常有用，因为它们允许我们为每种类型的数据（拥有整洁数据的规则之一）建模单个DataFrame，但能够使用两组数据中都存在的值来关联不同DataFrame对象中的数据。...库还提供了.join()方法，该方法可用于使用两个DataFrame对象的索引标签（而不是列中的值）执行连接。...使用Series或DataFrame的.groupby()方法执行 Pandas 拆分。 给此方法一个或多个索引标签和/或列名； 他们将根据关联的值对数据进行分组。...如果我们检查sep2014变量中表示的开始时间和结束时间，我们会发现 Pandas 已经努力确定代表 2014 年 9 月整个时间的正确日期： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...散点图矩阵是确定多个变量之间是否存在线性相关性的一种流行方法。
本章涵盖了以下基本数据结构： 对象类型 意义 用途/模型为 DataFrame 带有索引的二维数据对象 表格数据以列组织 Series 带有索引的一维数据对象 单一（时间）数据系列 本章组织如下： “...“Series 类” 本节简要介绍了pandas的Series类，它在某种程度上代表了DataFrame类的一个特殊情况，只包含单列数据。...要使用/强制的数据类型；否则，它会被推断 copy bool，默认为None 从输入复制数据 与结构化数组一样，正如我们已经看到的那样，DataFrame对象具有可以直接通过分配具有正确数量元素的list...bool，默认为None 规范化start和end为午夜 name string，默认为None 结果索引的名称 以下代码将刚刚创建的DatetimeIndex对象定义为相关的索引对象，从而使原始数据集生成时间序列...② 检查x列中的值是否为正且y列中的值是否为负。 ③ 检查x列中的值是否为正或y列中的值是否为负。 使用结果布尔Series对象，复杂数据（行）的选择很简单。
惯例是将pandas简写为pd，命令如下： import pandas as pd Pandas包含两个主要的数据结构：Series和DataFrame。...每列都可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。 DataFrame既有行索引也有列索引，这两种索引在DataFrame的实现上，本质上是一样的。...data：ndarray/字典/类似列表 | DataFrame数据；数据类型可以是ndarray、嵌套列表、字典等 index：索引/类似列表 | 使用的索引；默认值为range(n) columns...：索引/类似列表 | 使用的列标签；默认值为range(n) dtype：dtype | 使用（强制）的数据类型；否则通过推导得出；默认值为None copy：布尔值 | 从输入复制数据；默认值为False...▲图3-7 loc方法将在后面的内容中详细介绍。 索引的存在，使得Pandas在处理缺漏信息的时候非常灵活。下面的示例代码会新建一个DataFrame数据df2。
虽然本章主要讲的是pandas数据类型和高级时间序列处理，但你肯定会在Python的其他地方遇到有关datetime的数据类型。 表11-1 datetime模块中的数据类型 ?...tzinfo 存储时区信息的基本类型 字符串和datetime的相互转换 利用str或strftime方法（传入一个格式化字符串），datetime对象和pandas的Timestamp对象（稍后就会介绍...通常是用于处理成组日期的，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列。...11.2 时间序列基础 pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（通常以Python字符串或datatime对象表示）为索引的Series： In [39]: from datetime import...pandas用NumPy的datetime64数据类型以纳秒形式存储时间戳： In [45]: ts.index.dtype Out[45]: dtype('<M8[ns]') DatetimeIndex
Series.dt.is_month_end 表示日期是否为月的最后一天。 Series.dt.is_quarter_start 表示日期是否为季度的第一天。...Series.dt.is_quarter_end 表示日期是否为季度的最后一天。 Series.dt.is_year_start 表示日期是否为年的第一天。...Series.dt.is_year_end 表示日期是否为年的最后一天。 Series.dt.is_leap_year 表示日期是否为闰年。...周期 print(df.dt.quarter) print(df.dt.day_name()) DatetimeIndex包括与dt访问器大部分相同的属性和方法。...hours = pd.date_range('2019-01-01', periods=24, freq='H') print(hours) pandas.DataFrame.asfreq 返回具有新频率的数据帧或序列
可能会出现虚警；意外报告链式赋值的情况。## 索引的不同选择 为了支持更明确的基于位置的索引，对象选择已经增加了一些用户请求的添加。pandas 现在支持三种类型的多轴索引。...以下表格显示了使用[]索引 pandas 对象时的返回类型值： 对象类型 选择 返回值类型 Series series[label] 标量值 DataFrame frame[colname] 对应于 colname...警告 当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...每个方法都以用于标识重复行的列作为参数。 duplicated返回一个布尔向量，其长度为行数，指示行是否重复。 drop_duplicates会删除重复的行。...为方便起见，DataFrame 上有一个名为reset_index()的新函数，它将索引值转移到 DataFrame 的列中，并设置一个简单的整数索引。
pd 一个重要的方法是 reindex(),可以用来重新定义行/列索引的顺序以及内容(也可以用来增加新的index，该列或者行的值可以按照某种规则填充)： import pandas as pd import...，这时就可以借助 df.set_index 方法： drop:Bool,决定将列标签设置为行标签时原来的列标签是否保留 frame = pd.DataFrame({'a': range(7), 'b':...list 的索引，值为 list 的索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组...在多数情况下，对时间类型数据进行分析的前提就是将原本为字符串的时间转换为标准时间类型。pandas 继承了 NumPy 库和 datetime 库的时间相关模块，提供了 6 种时间相关的类。...对于非数值类数据的统计可以使用astype方法将目标特征的数据类型转换为category类别 Pandas 提供了按照变量值域进行等宽分割的pandas.cut()方法。
DataFrame 还有一个pivot_table方法，还有一个顶级的pandas.pivot_table函数。...两个datetime值之间的差异（以天，秒和微秒计） tzinfo 存储时区信息的基本类型 在字符串和日期时间之间转换 您可以使用str或strftime方法对datetime对象和 pandas 的...pandas 通常面向处理日期数组，无论是作为轴索引还是数据框中的列。pandas.to_datetime方法解析许多不同类型的日期表示。...例如，‘下午 04:24:12’） | 11.2 时间序列基础知识 pandas 中的一种基本类型的时间序列对象是由时间戳索引的 Series，通常在 pandas 之外表示为 Python 字符串或datetime...pandas 使用 NumPy 的datetime64数据类型以纳秒分辨率存储时间戳： In [44]: ts.index.dtype Out[44]: dtype('<M8[ns]') 来自DatetimeIndex
一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子...Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。...(obj) # 字典的key就是Series对象中的索引值，字典中的value就是Series对象中的值 print(obj['a']) # 访问到索引值为a的对象的值 2 DataFrame类型...虽然CSV格式的文件我们也可以使用Python中的文件读取方法，但由于其拥有格式，所以我们需要按照其格式来取，方便我们后续对数据进行处理，把取出来后的数据变成某种数据类型，这样操作起来就方便了，代码如下...当然Pandas也提供了一些方法，供我们去观察一下是否有异常值，通常我们会通过查看信息info属性，查看描述方法describe()，或者是通过获取标准差std等方式来观察数据是否存在异常。
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