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python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法

将时间存储为时、分、秒、毫秒datetime 存储日期和时间timedelta 表示两个datetime值之间的差（日、秒、毫秒） 字符串和datetime的相互转换 1）python标准库函数...datetime.datetime(2017, 6, 26, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)] 2）第三方库dateutil.parser的时间解析函数...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。...-06-20 0.788811 2017-06-22 0.009967 2017-06-24 0.981214 2017-06-26 -0.127258 dtype: float64ts[::-2]#从后往前逆序每隔两个取数据...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4）通过时间范围进行切片索引

1.6K10

Pandas DateTime 超强总结

例如，从午夜到凌晨 4 点记录的性能指标位于 DataFrame 的前五行 现在，让我们详细了解一下 DataFrame 的特性，例如它的大小和每列的数据类型： print(df.info()) Output...以下语句将返回从 2019 年 4 月 3 日到 2019 年 4 月 4 日结束的所有行；开始日期和结束日期都包括在内： display(df.loc['03-04-2019':'04-04-2019...方法 某些 pandas DataFrame 方法仅适用于 DateTimeIndex。...下面我们来具体看一下，首先让我们确保我们的 DataFrame 有一个 DateTimeIndex： print(type(df.index)) Output: <class 'pandas.core.indexes.datetimes.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。

5.4K20

python DataFrame数据生成

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...、结束时间end、时期数量periods、日期间隔频率freq='M’月、'D’天、‘W’、周、'Y’年等等，此处生成从2010-01-01开始的1000个日期的时间序列，如下所示： import pandas...#生成日时间序列 dd=pd.date_range('2010-01-01',freq='D',periods=1000) print(f'生成日时间序列：\n{dd}') """ 生成日时间序列： DatetimeIndex...dtype='datetime64[ns]', length=1000, freq='D')""" """ 关于data参数的类型，我们通过np.random.normal()返回的数据类型为...此处以ndarray组成的字典形式创建DataFrame，字典每个键所对应的ndarray数组分别成为DataFrame的一列，共享同一个 index ，例程如下所示： df_stock = pd.DataFrame

2K20

机器学习三剑客之PandasPandas的两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas的分组和聚合(重要)

,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...None, usecols = None) filepath_or_buffer : 文件路径(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(查询) 找出年龄大于23岁的人 result[result["age"]>23] 小案例: 分析2006年至2016..., nrows = 10) # 将数据中的time转换为最小分度值为秒(s)的计量单位 train["time"] = pd.to_datetime(train["time"], unit="s") 从日期中拆分出新...# 新增列year, month, weekday train["year"] = pd.DatetimeIndex(train["time"]).year train["month"] = pd.DatetimeIndex

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【从零学习python 】26. 函数参数与返回值的应用

(b=1,2) # 关键字参数写在位置参数之前会导致出错 四、小总结 定义时小括号中的参数，用来接收参数用的，称为 “形参” 调用时小括号中的参数，用来传递给函数用的，称为 “实参” 函数返回值(一)...，只有调用者拥有了这个返回值，才能够根据当前的温度做适当的调整 综上所述： 所谓“返回值”，就是程序中函数完成一件事情后，最后给调用者的结果 使用返回值的前提需求就是函数调用者想要在函数外使用计算结果...二、带有返回值的函数 想要在函数中把结果返回给调用者，需要在函数中使用return 如下示例: def add2num(a, b): c = a+b return c # return...，最后儿子给你冰淇淋时，你一定是从儿子手中接过来 对么，程序也是如此，如果一个函数返回了一个数据，那么想要用这个数据，那么就需要保存 保存函数的返回值示例如下: #定义函数 def add2num(a,...b): return a+b #调用函数，顺便保存函数的返回值 result = add2num(100,98) #因为result已经保存了add2num的返回值，所以接下来就可以使用了

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

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....操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤（.ix） 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...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....排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8....根据各标签值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阀值调节对缺失值的容忍度 fillna 用指定的或插值方法(如ffil或bfill)填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象

3.9K50

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

Series.dt.month_name(self, *args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的DateTimeIndex的月份名称。...Series.dt.day_name(self, *args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的DateTimeIndex的星期几名称。...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...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。...、趋势和残差属性的对象，我们可以从系列值中减去它们。

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提高EDA（探索性数据分析）效率的 3 个简单工具

1、pandas_profiling pandas_profiling可以扩展DataFrame 的功能，通过使用 df.profile_report () 函数可以进行快速数据分析并提供数据集的描述性摘要...它为数据集提供了报告生成功能，并为生成的报告提供了许多自定义函数。 要安装 pandas_profiling，请在您的 jupyter Notebook 中运行以下命令。 !...pip install pandas_profiling 从 pandas_profiling 导入 ProfileReport 并运行以下代码。df 是数据集的名称。...目前该工具可以支持 DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和 RangeIndex 等 Pandas 对象。 使用下面的代码安装 dtale。 !...pip install dtale 下面的代码将返回一个表格，可以直接与表格互动进行数据分析的操作。包括数据清理、突出显示异常值、检查缺失值、执行相关性检查以及借助图表进行分析等等。

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