利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据,方便之极。注意把官方提示把from pandas.io import data, wb替换为from pandas_datareader import data, wb。 Pandas for finance 文档。 上证指数000001.SS.
前几天看到一篇文章,给大家列出了Pandas的常用100函数,并将这100个函数分成了6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
相信很多做爬虫的同学都会爬电商网站,每天爬一次,然后监控商品是否降价。如果你只监控一个商品,那么是否降价这非常容易判断,但如果你要找到这个网站里面所有降价的商品,那就非常麻烦了。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系型数据库和SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是,像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看
Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
假设每个月的客户数量保持相对稳定,将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
本文的Pandas知识点包括: 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式,这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式,在pandas中,这种合并使用merge以及join函数实现。 先来看下面的例子: df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍,是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码,助力你的数据分析变得更加高效。
如果要获取总分排名前10的学生信息,大家可能会按照总分排序然后head(10)来操作一番,但是如果遇到同排名的情况导致前10的学生数超过10个肿么办呢?
本次给大家介绍一个功能超强的数据处理函数transform,相信很多朋友也用过,这里再次进行详细分享下。
从26个字母中精选出23个Pandas常用的函数,将它们的使用方法介绍给大家。其中o、y、z没有相应的函数。
请注意,本文编写于 964 天前,最后修改于 964 天前,其中某些信息可能已经过时。
: | -----: | -----: | ---: | ---------: | -------: | | 0 | 1 | F | 1 | 10 | 48067 | | 1 | 2 | M | 56 | 16 | 70072 | | 2 | 3 | M | 25 | 15 | 55117 | | 3 | 4 | M | 45 | 7 | 02460 | | 4 | 5 | M | 25 | 20 | 55455 |
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
---- 概述 在之前的前面几篇博客中,详细介绍了Pandas的一些基础和高级特性。今天博主继续介绍一个Pandas的进阶之数据聚合。 数据聚合 pandas可以支持像sql语句那样,对数据进行聚合操作。比如:groupby,combine等等。 GroupBy技术 我们可以将一个Pandas的DataFrame结构进行拆分-应用-合并操作。比如: In [6]: df = DataFrame({'key1':'aabba','key2':["one","two","one","two ...: "
日常处理销售相关的数据时,经常会遇到需要计算 同比、环比、定基比 的问题,计算方法是 「(当期 / 比较期 -1) * 100%」,在 Excel 中使用公式引用进行计算非常方便,其实使用 python 来做相应的计算也是非常简单的,本文就使用 python 来进行操作,计算出想要的结果。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
Pandas-14.统计函数 pct_change() Series,DataFrame和Panel都有pct_change()函数 将每个元素和前一个元素进行比较,计算变化百分比 默认列操作,通过axis = 1参数换成行 s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) print(s.pct_change()) ''' 0 NaN 1 1.000000 2 0.500000 3 0.333333 4 0.250000 5 0.200000 6
数据分析中经常会用到很多统计类的方法,本文将会介绍Pandas中使用到的统计方法。
链接:https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘,就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上,借用了它的许多概念和语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy,Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
我在进行数据处理的时候除了清洗筛选处理外还会涉及到统计计算处理,这里我们就来介绍一些常见的统计计算函数吧。
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析,通过pandas的灵活使用,对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容,完整数据和代码可在文末扫码了解👇
pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的,归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。文章很短,不用收藏就能Get~
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
# 基本信息 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 股票数据读取 import pandas_datareader as pdr # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #%matplotlib inline # time from datetime import datetime # 读取本地数据 ali
导入 pandas import pandas as pd 创建测试数据 df = pd.DataFrame([[2021, 'A', 95],[2021, 'A', 92], [2021, 'A', 50], [2021, 'B', 100], [2021, 'B', 50], [2021, 'B', 30], [2021, 'B', 60]], columns=['year', 'grade', 'value']) >>> df year grade value 0 2021 A
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类,并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数,是常见的数据分析的工作。
百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列。如,处于p%位置的值称第p百分位数。
归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。文章很短,不用收藏就能Get~
先按Mt列进行分组,然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列,再用iloc位置索引将行取出。有重复值的情况
统计分析是数据分析的重要组成部分,它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法,将定量与定性结合,进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFramei import pandas_datareader.data as web 协方差和相关系数 corr() cov() corrwith() all_data = {ticker: web.get_data_yahoo(ticker) for ticker in ['AAPL', 'IBM', 'MSFT', 'GOOG']} pri
本文目录 1. 基础概念 1.1. 缺失值分类 1.2. 缺失值处理方法
本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数:apply + agg + transform
由于小编并无深厚的数学功底也无深厚的金融知识, 所以不会在本文中引用各种高深的投资模型或数学模型。
3. 缺失数据的运算与分组 3.1. 加号与乘号规则 3.2. groupby方法中的缺失值 4. 填充与剔除 4.1. fillna方法 4.2. dropna方法 5. 插值
本文从一个案例入手,综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理,处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据,代码和文档。
本文主要是给大家介绍3个Pandas日常高频使用函数:apply + agg + transform。
先使用ccxt获取交易所的实例,然后获取历史k线,得到的数据使用dataframe格式接受
接下来我们会以Pandas官网提供的Titanic.csv为例来讲解Pandas的使用。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的,那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢?
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
如果要将自定义函数或其它库函数应用于Pandas对象,有三种使用方式。pipe()将函数用于表格,apply()将函数用于行或列,applymap()将函数用于元素。
Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少,它主要是用来美化DataFrame和Series的输出,能够更加直观地显示数据结果。
导读:Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集,它的使用基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算),用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云