/%d')) #2005/05/03 时间序列基础 Pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的Series，在Pandas外部则表示为Python字符串或datetime对象。...1.时间序列构造 基于Pandas，我们时间序列的构造就是以时间数据为索引的Series或者DataFrame，构造方法即为Series。...='datetime64[ns]', freq='D') 如果不指定开始日期或者结束日期的其中之一，那么就需要指定一个长度，我们使用periods来进行传递。...='datetime64[ns]', freq='D') 2.频率和移位 1.频率 时间序列的频率由基础频率和日期偏置（指的是缩写的全称）组成，可以通过freq参数使用其他频率，基础时间序列频率见表：...Series和DataFrame都有一个shift方法用于简单地前向或后向移位，而不改变索引。
[ns] itemDescription object dtype: object 5....将某一列作为索引 一般数据集中的索引大家可以理解为就是“行数”，也就是“第一行”、“第二行”，当然我们可以通过“set_index”这个方法来将任意某一列设置为我们需要的索引，比方说数据集中的“Date...”字段被设置成了索引 groceries.set_index('Date', inplace=True) ?...reset_index”来重新设置索引，例如下面的数据集的索引并不是连续的 ?...标注重点 我们有时候可能需要对数据集当中某些数据打标签，表上颜色来显示其重要性，在“Pandas”模块中有“style”这个方法可以使用，例如下面的代码将“Salary”以及“Catalogs”这两列的最大值标出来了
: datetime64[ns] In [266]: s.dt.hour Out[266]: 0 9 1 9 2 9 3 9 dtype: int64 In [267]:...-02 09:10:12 dtype: datetime64[ns] 还可以轻易实现时区转换： In [270]: stz = s.dt.tz_localize('US/Eastern') In [271...: datetime64[ns, US/Eastern] 还可以用 Series.dt.strftime() 把 datetime 的值当成字符串进行格式化，支持与标准的 strftime() 同样的格式...按索引排序 Series.sort_index() 与 DataFrame.sort_index() 方法用于按索引层级对 pandas 对象排序。...比如说，以下几种方式可以就地（inplace） 改变 DataFrame： 插入、删除、修改列 为 index 或 columns 属性赋值 对于同质数据，用 values 属性或高级索引即可直接修改值
确保state列全部为大写 仅选择帐户状态等于“1”的记录 在州列中合并NJ 和 NY（ 即新泽西州和纽约州）到NY（纽约州） 删除任何异常值（数据集中的任何奇怪结果） 让我们快速看看哪些州名是大写的，...我们将使用dataframe 的plot（）属性。 从下图中可以看出，数据质量不是特别的让人满意，表明需要进行更多的数据准备。...如果不这样做，将无法通过State和StatusDate进行分组，因为groupby函数只需要列作为输入。该reset_index功能将使StatusDate返回到dataframe中一列。...可以将索引视为数据库表的主键，但没有具有唯一值的约束。接着将看到索引中的列允许被任意地选择，绘制和执行数据。 下面删除Status列，因为它全部等于1，不再需要。...='datetime64[ns]', name='StatusDate', length=164, freq=None) 现在让我们绘制每个州的数据。
将这些Timestamp对象组合起来之后，Pandas 就能构建一个DatetimeIndex，能在Series或DataFrame当中对数据进行索引查找；我们下面会看到很多有关的例子。...='datetime64[ns]', freq=None) 下面，我们将详细介绍使用 Pandas 提供的工具对时间序列进行操作的方法。...: int64 还有很多有关日期的索引方式，如下面将年作为参数传入，会得到一个全年数据的切片： data['2015'] 2015-07-04 2 2015-08-04 3 dtype: int64...上面的子图表是默认的：非工作日的数据点被填充为 NA 值，因此在图中没有显示。下面的子图表展示了两种不同填充方法的差别：前向填充和后向填充。 时间移动 另一个普遍的时间序列相关操作是移动时间。...accessType=DOWNLOAD 下载了数据集后，我们就可以用 Pandas 将 CSV 文件的内容导入成DataFrame对象。
: datetime64[ns] In [266]: s.dt.hour Out[266]: 0 9 1 9 2 9 3 9 dtype: int64 In [267]:...-02 09:10:12 dtype: datetime64[ns] 还可以轻易实现时区转换： In [270]: stz = s.dt.tz_localize('US/Eastern') In [...: datetime64[ns, US/Eastern] 还可以用 Series.dt.strftime() 把 datetime 的值当成字符串进行格式化，支持与标准的 strftime() 同样的格式...按索引排序 Series.sort_index() 与 DataFrame.sort_index() 方法用于按索引层级对 pandas 对象排序。...比如说，以下几种方式可以就地（inplace） 改变 DataFrame： 插入、删除、修改列 为 index 或 columns 属性赋值 对于同质数据，用 values 属性或高级索引即可直接修改值
值并集的行的dataframe pd.merge(left_frame, right_frame, on='key', how='left')#产生以left_frame的key所有值为行的dataframe...(left, right, left_on="lkey", right_on="rkey")#左边表lkey和右边表rkey值相同的行，所有列都显示，重复的_x,_y 索引上的合并（可用join代替..."], right_index=True) join连接 # 用left的索引和right的索引进行merge left.join(right) # 用left的索引和right的“key”进行merge...([df1, df2], axis=1) # 忽略df1和df2原来的index，重新给新的DataFrame设置从0开始的index pd.concat([df1,df2], ignore_index...，'2010-01-03 21:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H') 移动（shifting）指的是沿着时间轴将数据前移或后移
不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列。...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('ns]') DatetimeIndex...='datetime64[ns]', freq='D') 起始和结束日期定义了日期索引的严格边界。...: int64 将Timestamp转换为Period（及其反向过程） 通过使用to_period方法，可以将由时间戳索引的Series和DataFrame对象转换为以时期索引： In [188]: rng...: float64 通过通过将这些数组以及一个频率传入PeriodIndex，就可以将它们合并成DataFrame的一个索引： In [204]: index = pd.PeriodIndex(year
DataFrame 的内存使用情况（包括索引）会显示出来。...Series 中显示 DataFrame 索引的内存使用情况，可以通过传递 index=False 参数来抑制索引的内存使用情况： In [10]: df.memory_usage(index=False...DataFrame 内存使用情况 调用info()时，会显示DataFrame（包括索引）的内存使用情况。...通过调用 memory_usage() 方法可以找到每列的内存使用情况。这将返回一个由列名表示的索引的 Series，其中显示了每列的内存使用情况（以字节为单位）。...Series 中显示了 DataFrame 索引的内存使用情况，可以通过传递 index=False 参数来抑制索引的内存使用情况： In [10]: df.memory_usage(index=False
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，将产生一个多级索引的`DataFrame`，其`index`是相关日期。...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`。...这可以通过传递pairwise关键字参数来实现，对于DataFrame输入，将产生一个多索引的DataFrame，其index是相关日期。...='datetime64[ns]', freq=None) 可以传递字符串‘infer’以将索引的频率设置为创建时推断的频率： In [51]: pd.DatetimeIndex(["2018-01-...30', '2011-11-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='2BME') 部分字符串索引 可以将日期和解析为时间戳的字符串作为索引参数传递： In [100]
向后重新采样默认将closed设置为'right'，因为最后一个值应被视为最后一个箱子的边缘点。 我们可以将origin设置为'end'。...: datetime64[ns] 最后，pandas 将空日期时间、时间增量和时间跨度表示为NaT，这对于表示缺失或空日期值非常有用，并且与np.nan对于浮点数据的行为类似。...='datetime64[ns]', freq=None) 可以传递字符串“infer”以设置索引的频率为创建时的推断频率： In [51]: pd.DatetimeIndex(["2018-01-01...dtype='datetime64[ns]', freq=None) 在实践中，这变得非常繁琐，因为我们经常需要一个非常长的索引，其中包含大量的时间戳。...='datetime64[ns]', freq='B') 指定 start、end 和 periods 将生成一系列从 start 到 end 的均匀间隔日期，结果为 DatetimeIndex 中的
） join： DataFrame方法 只能水平连接两个或多个pandas对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列索引或行索引和另一个对象的行索引（不能是列索引） 通过笛卡尔积处理重复的索引值 默认是左连接...（也可以设为内连接、外连接和右连接） merge： DataFrame方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引...通过笛卡尔积处理重复的索引值 默认是内连接（也可以设为左连接、外连接、右连接） # 用户自定义的display_frames函数，可以接收一列DataFrame，然后在一行中显示： In[91]: from...# join方法只对齐传入DataFrame的行索引，但可以对齐调用DataFrame的行索引和列索引； # 要使用列做对齐，需要将其传给参数on In[105]: food_transactions.join...# 要使用concat，需要将item和store两列放入两个DataFrame的行索引。
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： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype..., '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(...指定数据类型是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...='datetime64[ns]', freq='3M') In [39]: # Q代表季度 pd.date_range("2022-01-01",periods=6, freq="Q") 显示的结果中以一个季度...='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='D') pd.PeriodIndex pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理
: int64 如果将时间戳字符串视为切片，它也可以用于使用.loc[]索引DataFrame。...，DataFrame的[]中的选择将按列而不是按行进行，参见索引基础知识。...].index Out[141]: DatetimeIndex(['2011-01-02', '2011-01-16', '2011-02-13'], dtype='datetime64[ns]', freq...这将包括在包含日期的匹配时间： 警告 使用单个字符串通过 getitem（例如 frame[dtstring]）对 DataFrame 行进行索引在 pandas 1.2.0 中已弃用（因为它存在将行索引与列选择混淆的歧义...kind可以设置为‘timestamp’或‘period’，以将生成的索引转换为时间戳和时间跨度表示。默认情况下，resample保留输入表示。
='datetime64[ns]', freq=None)ts2中的每个元素都是时间戳对象：ts2[0] Timestamp('2024-09-03 08:30:00')时间戳的属性以ts1对象为例ts1Timestamp...='datetime64[ns]', freq='D')以月为频率，生成6个周期数的数据dr3 = pd.date_range(start="2024-01-01",periods=6, freq="M...='datetime64[ns]', length=1000, freq='D')也可以用于生成DataFrame的数据：df1 = pd.DataFrame({"col1": np.arange(5000...,y=["col1","col2"])# fig.show()df1.plot()plt.show()具有随机噪声的时间序列数据# 索引index = pd.date_range("2023-01-01...-标准差为10的正态分布噪声数据# 时间序列数据 df2 = pd.DataFrame({"col": base + noise}, index=index)df2 # fig = px.scatter
这将返回一个类似于Series的索引的DataFrame。这些是Timedelta的显示值。...='timedelta64[ns]', freq=None) 字符串‘infer’可以传递以将索引的频率设置为创建时推断的频率： In [96]: pd.TimedeltaIndex(["0 days...，你可以将这些索引转换为另一个索引。...这将返回一个类似于 Series 的索引的 DataFrame。这些是 Timedelta 的显示值。...='timedelta64[ns]', freq=None) 字符串‘infer’可以传递以设置索引的频率为创建时推断的频率： In [96]: pd.TimedeltaIndex(["0 days"
datetime64 dtype将日期编码为 64 位整数，因此可以非常紧凑地表示日期数组。...，有用的默认值是datetime64[ns]，因为它可以编码现代日期的有用范围，具有相当好的精度。...='datetime64[ns]', freq=None) ''' 在下一节中，我们将仔细研究，使用 Pandas 提供的工具处理时间序列数据。...3 dtype: int64 ''' 之后，我们将看到日期索引的其他便捷之处的示例。...我们将指定，我们希望Date作为索引，并且我们希望自动解析这些日期： data = pd.read_csv('FremontBridge.csv', index_col='Date', parse_dates
默认显示的元素数量为五个，但您可以传递自定义数量。...一个 datetime64[ns] -dtype 的 numpy.ndarray，其中值已转换为 UTC 并且时区被丢弃 时区可能会被保留为 dtype=object In [14]: ser...=object) 或者使用 dtype='datetime64[ns]' 丢弃 In [16]: ser.to_numpy(dtype="datetime64[ns]") Out[16]: array...[ns, tz]，它们没有集成到正常的 NumPy 层次结构中，不会显示在上述函数中。...Head 和 tail 要查看 Series 或 DataFrame 对象的小样本，请使用head()和tail()方法。默认显示的元素数量为五个，但您可以传递自定义数量。
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。...，为 DataFrame 中的每一行生成一个命名元组。...，为 DataFrame 中的每一行生成一个命名元组。...: datetime64[ns, US/Eastern] 您还可以使用 Series.dt.strftime() 将日期时间值格式化为字符串，其支持与标准 strftime() 相同的格式。...[ns, tz]类型，它们没有集成到正常的 NumPy 层次结构中，并且不会显示在上述函数中。
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...], dtype='int64') 在创建的时候，还能够直接指定数据类型： In 3: # 指定索引的数据类型 pd.Index([1,2,3,4], dtype="float64") Out3: Float64Index...', '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： [e6c9d24ely1h0gmvieajhj20hg0c0mya.jpg...='datetime64[ns]', freq='3M') In 39: # Q代表季度 pd.date_range("2022-01-01",periods=6, freq="Q") 显示的结果中以一个季度...='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='D') pd.PeriodIndex pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理
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