Pandas:用多级指数代替NaN_用pandas计算指数移动平均_用pandas计算相对强度指数 - 腾讯云开发者社区

如上，如果 Pandas 在两个 Series 里找不到相同的 index，对应的位置就返回一个空值 NaN。...注意，不像 .reset_index() 会保留一个备份，然后才用默认的索引值代替原索引，.set_index() 将会完全覆盖原来的索引值。...我们可以用 .index.names 给它们加上名字： ? 交叉选择行和列中的数据我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...那么，我们可以用 lambda 表达式来代替函数定义，简化代码。比如，我们可以用这样的 lambda 表达式代替上面 In[47] 里的函数定义： ?

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科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

8.2、pandas 8.2.1、为什么用 pandas ？...print(res.values) Out： [1 2 3] 8.2.3、pandas 自定义索引怎么用？...8.2.10、pandas 层次索引在一个轴上拥有多个索引级别，低维度形式处理高维度数据。层次索引/多级索引具体有什么用？...第一列中的每个空格与上面的索引相同，这是多级索引的表现形式。...8.2.12、pandas 画图 pandas 内部集成了一部分 matplotlib 绘画功能，随查随用。一、引言在当前数字化时代，隐私泄露和数据安全问题变得越来越重要。

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。...通用函数：索引保留因为 Pandas 为兼容 NumPy 而设计，所以任何 NumPy ufunc都可以用于 Pandas Series和DataFrame对象。...''' 如果使用NaN值不是所需的行为，则可以使用适当的对象方法代替运算符来修改填充值。...1 13.0 6.0 NaN 2 NaN NaN NaN 请注意，索引是正确对齐的，无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...0.0 NaN 1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy

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pandas应用整理

首先导入pandas库 import pandas as pd Series pandas中包含Series和DataFrame，首先来看Series 创建Series sr = pd.Series([...多级索引多级索引有点类似后面要讲的group 首先定义元素为元组的列表 idx1 = ['odd','even','odd','even','odd','even'] idx2 = ['a','b',...'c','d','e','f'] idx = list(zip(idx1,idx2) 生成多级索引 indx = pd.MultiIndex.from_tuples(idx) >>MultiIndex...#默认是how='any' 把全是NaN的列丢弃 df.dropna(how='all', axis=1) 用isnull()和notnull()返回bool值 df.isnull() >> A...与numpy的转换用pandas虽然方便，但pandas确实太难了，在某些应用中，可以把pandas转成numpy进行相互转换，提高处理速度和易操作性。

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pandas学习-索引-task13

参考链接： Pandas的布尔索引一、索引器表的列索引列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。...前面提到了多级索引表的结构和切片，那么除了使用 set_index 之外，如何自己构造多级索引呢？...# 1002 80.0 NaN # 1003 70.0 NaN # 1004 NaN NaN 这种需求常出现在时间序列索引的时间点填充以及 ID 编号的扩充...# 1002 80.0 NaN # 1003 70.0 NaN # 1004 NaN NaN 四、索引运算集合的运算法则经常会有一种利用集合运算来取出符合条件行的需求...dtype='object') print(id1.symmetric_difference(id2)) # Index(['a', 'c'], dtype='object') 上述的四类运算还可以用等价的符号表示代替如下

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精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

作者：石头 | 来源：机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas...如何安装pandas 2. 如何导入pandas库和查询相应的版本信息 3. pandas数据类型 4. series教程 5. dataframe教程 6. 小结 1....Max.Price']].head()) # 全局变量 d = {'Min.Price': np.nanmean, 'Max.Price': np.nanmedian} # 列名Min.Price的缺失值用平均值代替...，Max.Price的缺失值用中值代替 df[['Min.Price', 'Max.Price']] = df[['Min.Price', 'Max.Price']].apply(lambda x, d...dataframe 我们利用元组（Tuple）构建多级索引，然后定义dataframe. # 如何构建多级索引的dataframe # 先通过元组方式构建多级索引 import numpy as np

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数据清洗 Chapter06 | 数据缺失概述

4、在Python语言的Numpy库的缺失值：表示：numpy.nan/numpy.NaN 类型：浮点(float)型 import numpy as np print('np.nan的属性为...：'+str(type(np.nan))) print('np.NaN的属性为：'+str(type(np.NaN))) ?...在Python语言的Pandas库中，缺失值默认使用numpy.nan表示 Pandas库可以用其他字符来代替nan，如missing，NA等下列代码生成含有默认缺失值的Series数组example_data...import numpy as np import pandas as pd example_data =pd.Series([1,2,3,np.nan,4]) example_data ?...5、反过来如果给定数据中的缺失值是用其他字符来表示的，我们可以用NaN进行替换，由于numpy.nan为float型，再将数据转换为浮点型即可。

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【数据分析可视化】分组和透视功能实战-航班数据分析

数据来源 https://fivethirtyeight.com/politics/ import numpy as np import pandas as pd from pandas import...value_counts() delay_data False 103037 True 98627 Name: delayed, dtype: int64 type(delay_data) pandas.core.series.Series...0.4890659711202793 每一个航空公司延误的情况 delay_group = df.groupby(['unique_carrier', 'delayed']) delay_group # 这是多级Series类型 delay_group.size() unique_carrier delayed AA False...True 781 WN False 21789 True 21150 dtype: int64 # 将多级

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Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

Pandas使用NaN或者None来代替丢失的值。...None代替丢失值第一个被Pandas使用的哨兵值是None，由于None是Python对象，所以它并不适合所有情况，只能用于数组的类型为对象的情况。...NaN 代替丢失值另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2) Pandas中的None和NaN None和NaN在Pandas有其独特的地位，Pandas同时支持它们，并可以相互转换...由上可知，Pandas将None和NaN视为可交换的，它们都可以用来指示丢失的数据。

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Pandas知识点-算术运算函数

一、Pandas算术运算函数介绍基本的算术运算是四则运算(加、减、乘、除)和乘方等。...其他算术运算函数与加法的用法一样，也都可以用对应的运算符代替。在进行除法运算时，如果被除数是0，得到的结果可能是inf(表示无穷大，与Python的浮点数精度有关)，也可能是NaN(空值)。...每一个算术运算函数都有一个r字母开头的对应函数，起到的作用是交换运算数字的位置，如交换两个加数的位置、交换被除数与除数的位置、交换底数与指数的位置。三、Series与数字的算术运算 ?...两个Series相加，如果形状和索引不完全一样，只会将行索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个Series的新Series，在没有运算结果的位置填充空值(NaN)。 ?...以上就是Pandas中的算术运算函数介绍，如果需要本文代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas07”关键字获取完整代码。

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jupyter notebook 之 pandas_2

In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 多级索引多级索引主要是用来给excel进行操作的...In [2]: #多级行索引 + 多级列索引 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,150,(8,10)), index=pd.MultiIndex.from_product...','下学期'],['体育','音乐','计算机','历史','生物']])) In [3]: df.to_excel('df.xlsx',sheet_name='Sheet2') In [4]: #多级索引如何取值...df2.iloc[1:] df3 Out[20]: 上学期下学期历史 95 92 生物 109 86 计算机 134 59 音乐 11 23 In [21]: #在代数中方差除以样本的数量 #pandas.../data/state-population.csv') In [273]: abb.info(),are.info(),pop.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame

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Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

与前面的例子相比，它既可以用NumPy数组表示，也可以用Pandas DataFrame表示，效果同样不错。但来看看它的一些常见操作。...用NumPy还有其他方法，但都不如用Pandas简单和优雅。...根据定义（在CPU层面上强制执行），nan+任何东西的结果都是nan。...所以在numpy中计算求和时： >>> np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但使用pandas计算求和时： >>> pd.Series([1, np.nan, 2]).sum() 3.0...一个公平的比较是用np.nansum代替np.sum，np.nanmean代替np.mean，等等。

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Pandas高级教程之:window操作

Pandas提供了一个rolling方法，通过滚动window来进行统计计算。本文将会探讨一下rolling中的window用法。...1 dtype: int64 1 1 2 2 dtype: int64 2 2 3 3 dtype: int64 3 3 4 4 dtype: int64 pandas...Rolling Yes Yes scipy.signal库提供的加权非矩形窗口 rolling Window No No 累积值的窗口 expanding Expanding No Yes 值上的累积和指数加权窗口...指数加权窗口与扩展窗口相似，但每个先验点相对于当前点均按指数加权。...0 0.000000 1 0.585786 2 1.523889 3 1.523889 4 3.233686 本文已收录于 http://www.flydean.com/12-python-pandas-window

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pandas读取表格后的常用数据处理操作

大家好，我是Sp4rkW 今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。...#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '', 转换为NaN，且na_values...#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '' keep_default_na...：bool型，决定是否自动转NaN name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格'] tabledata = pandas.read_excel...tableline = tabledata['类型'].fillna(value='其他') tabledata['类型'] = tableline print(tabledata) 6、修改某一列，用平均值代替缺失值

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获取股票历史数据（网易163行情接口）

获取股票历史数据（网易163行情接口）获取股票历史数据，通过网易163接口来获取数据，可以获取指数数据，也可以获取股票数据 import pandas as pd #沪市前面加0，深市前面加1，比如...2812.2422 1 2020-04-24 ‘000001 上证指数 2808.5293 2834.9387 2802.4989 2834.9387 2 2020-04-23 ‘000001 上证指数...000001 上证指数 120.2500 120.2500 114.5500 120.0900 7172 1990-12-24 ‘000001 上证指数 114.5500 114.5500 109.1300...上证指数 104.3900 104.3900 99.9800 104.3000 7175 1990-12-19 ‘000001 上证指数 99.9800 99.9800 95.7900 96.0500...494000.0 NaN 流通市值成交笔数 0 NaN None 1 NaN None 2 NaN None 3 NaN None 4 NaN None … … 7171 NaN

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python数据分析笔记——数据加载与整理

用sep=””来指定。 2、当文件没有标题行时可以让pandas为其自动分配默认的列名。也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据（1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。

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数据分析之Pandas合并操作总结

highlight=combine#pandas.DataFrame.combine （3）combine_first方法这个方法作用是用df2填补df1的缺失值，功能比较简单，但很多时候会比combine...这个例子就是，我们如果update了缺失值NaN，则就不会在原df1中把对应元素改成NaN了，这个缺失值是不会被填充的。...【问题三】请构造一个多级索引与多级索引合并的例子，尝试使用不同的合并函数。下面建立两个多级索引。...],'Height':[np.nan],'Weight':[np.nan],'Salary':[np.nan]}).set_index('Name')]) result['Number'] = [int...(d) 专业课程中有缺失值吗，如果有的话请在完成(3)的同时，用组内（3种类型的专业课）均值填充缺失值后拆分。 df.isnull().any() ?

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【Python量化投资】基于技术分析研究股票市场

但是，首先需要数据才能开始工资，这里我们主要靠pandas库，因为NumPy库比较常用，所以还是把该库导入。（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...这里我们读取了从2000年的第一个交易日到结束日期的S&P500指数事件序列数据，而且自动地用TimeStamp对象生成一个时间索引。收盘价的时间序列图如下： ? ?...所以先在pandas DataFrame对象上添加一个新列，用于两个趋势之间的差值。此处的趋势策略是基于两个月（42个交易日）和一年（252个交易日）的趋势（也就是两种期间指数水平的移动平均数）。...尽管两个趋势列中的项目数量不相等，pandas通过在相应的指数位置放入NaN处理这种情况： ? 现在生成我们的投资机制，此处假定信号阈值为50： ?...其中，shift方法按照所需指数输入项数量移动时间序列----这里，每移动一个交易日，就能得到每日的对数收益率：而基于趋势的投资策略的收益，将Regime列乘以下一天的Returns列（用“昨天”的头寸得出今天的收益

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Pandas

多级索引多级索引提供了一种以一个较低维度的形式访问高维数据的方法，每次一个维度的索引都相当于对原数据进行一次降维。...，也可以指定 level 参数调整 as_index 参数返回不带行标签的索引结果（取消两个及以上分组键的分组结果的多级索引）调整 group_keys 参数，决定是否显示分组键索引一般用分组键的取值作为行索引...感觉 series.str 就可以看成是一个字符串对象，然后就可以对这个对象调用一些字符串用的方法，包括索引什么的（通过装饰器把函数当属性用）。...import numpy as np a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index=['f', '...的局部数据进行统计分析的场景，这时就需要用到所谓的“窗口函数”,可以理解为在整体数据集上创建窗口来进行运算，pd 中提供的几种窗口函数有： rolling（移动函数） expanding(扩展函数) ewm（指数加权函数

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Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

接下来就让我们一起学习使用Pandas!...1.Pandas 什么是Pandas 百度百科：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...根据索引取值 # 使用ix取值,通过行号索引 df.ix[[101,103,105]] # 使用loc取值，即使用标签索引行数据 df.loc[[101,103,105]] 2.侦测遗失值缺失值是指数据中有特定或者一个范围的值是不完全的...填补缺失值 df.fillna(0) 用平均数缺失值 df['age'].mean()是age这个字段平均值 df['age'].fillna(df['age'].mean()) 用各性别年龄平均填缺失值

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