为了保留df2中索引为z的值，我们可以提供一个参数，告诉Pandas如何连接。示例代码如下： df.join(df2,how='outer') 运行结果如图3-10所示。 ?...▲图3-10 在上述代码中，how='outer'表示使用两个索引中所有值的并集。...连接操作的其他选项还有inner（索引的交集）、left（默认值，调用方法的对象的索引值）、right（被连接对象的索引值）等。 在金融数据分析中，我们要分析的往往是时间序列数据。...下面介绍一下如何基于时间序列生成DataFrame。为了创建时间序列数据，我们需要一个时间索引。...由图3-23可以看到，大于0的数据都能显示，其他数据显示为NaN值。 df[df>0] 运行结果如图3-23所示。 ? ▲图3-23 再来看一下如何改变df的值。
Pandas 还有 NumPy 中不提供的其他分类数据类型。 当转换为category时，Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串值的映射。 因此，每个字符串仅需要在内存中保留一次。...逗号左侧的选择始终根据行索引选择行。 逗号右边的选择始终根据列索引选择列。 不必同时选择行和列。 步骤 2 显示了如何选择所有行和列的子集。 冒号表示一个切片对象，该对象仅返回该维度的所有值。...序列value_counts方法是获取确切的字符串名称和该值的出现次数的极好方法。 isin序列方法等效于 SQL IN运算符，并接受要保留的所有可能值的列表。...的另一个有用的应用是提供由其他一些 pandas 语句自动生成的值序列。...除了丢弃所有这些值外，还可以使用where方法保留它们。where方法将保留序列或数据帧的大小，并将不符合条件的值设置为缺失或将其替换为其他值。
3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...当然，虽然同样是执行的模糊匹配，但对于时间序列和字符串序列的匹配策略还是略有不同：时间序列执行的模糊匹配是"截断式"，即只要当前匹配，则进行筛选保留；而字符串序列执行的模糊匹配是"比较式"，也就是说在执行范围查询时实际上是将各索引逐一与查询范围进行比较字符串大小...，若满足区间则筛选保留。...2.truncate截断函数，实际上这也不是一个时间序列的专用方法，而仅仅是pandas中布尔索引的一种简略写法：通过逐一将索引与起始值比较得出布尔值，从而完成筛选。...进一步的，当freq参数为None时，则仅仅是滑动指定数目的记录，而不管索引实际取值；而当freq设置有效参数时，此时要求索引列必须为时间序列，并根据时间序列滑动到指定周期处，并从此处开始取值（在上图中
而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。...滚动时间序列 滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口 表示 k个连续值。 让我们来看一个例子。...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...同样，我们可以通过改变土地大小 figsize 参数 .plot。 ? ? 现在，让我们绘制每年初始值的平均值。...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pd.date_range 其实在pandas中生成时间序列数据比其他方法要方便很多，使用.date_range一行代码即可，该函数使用方法为 pandas.date_range(start=None,...，听上去很绕，我们看代码 可以看到，所有空值都被标记为False，接下来要做的就是找到第一个True元素的索引，并取出之后的全部数据。...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？
经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从第一个不是空值的行之后的全部数据?...pd.date_range 其实在pandas中生成时间序列数据比其他方法要方便很多，使用.date_range一行代码即可，该函数使用方法为 pandas.date_range(start=None,...，听上去很绕，我们看代码 可以看到，所有空值都被标记为False，接下来要做的就是找到第一个True元素的索引，并取出之后的全部数据。...pandas.DataFrame.idxmax 如何在pandas中直接定位一组数据中最大/最小值的位置？...其实这个问题还有很多其他的办法，比如可以先筛选出所有True的索引，然后使用.first_valid_index()找到第一个True，最后也可以不用loc直接df[df['value'].ne(''
尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库，但用它创建一些基本图形还是非常简单的。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列的直方图。
忽略索引标签 如果要确保结果索引没有重复项并保留所有行，则可以使用ignore_index=True参数。...通过这一过程，我们看到了每个过程如何通过改变索引的形状以及将数据移入和移出索引来提供如何移动数据的多种变体。...介绍了拆分应用组合模式，并概述了如何在 Pandas 中实现这种模式。 然后，我们学习了如何基于列和索引级别中的数据将数据分为几组。 然后，我们研究了如何使用聚合函数和转换来处理每个组中的数据。...我们快速检查了如何根据数据组的内容过滤数据组。 在下一章中，我们将深入研究 Pandas 最强大，最强大的功能之一 – 时间序列数据建模。...在这种情况下，它将根据start_time计算一个月，并返回该值之前的最后一个时间单位。 Period上的数学运算过载，根据给定值计算另一个Period。
计算两个索引的交集 union 计算两个索引的并集 delete 将位置i的元素删除，并产生新的索引 drop 根据传入的参数删除指定索引值，并产生新索引 unique 计算索引的唯一值序列 is_nuique...如果索引序列唯一则返回True is_monotonic 如果索引序列递增则返回True 4 pandas基本功能 这里主要关注Series或DataFrame数据交互的机制和最主要的特性。...4.1 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法，该方法创建一个符合条件的新对象。如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值；在这里注意与上一篇文章2.2的区别。...对于顺序数据，例如时间序列，重建索引时可能会需要进行插值或填值。method方法可选参数允许我们使用ffill等方法在重建索引时插值，ffill方法会将值前项填充；bfill是后向填充。...在DataFrame中，reindex可以改变行索引、列索引，当仅传入一个序列，会默认重建行索引。
在此问题中，将不匹配的索引值默认设置为 0 是有意义的，但是您可以使用其他任何数字。 有时每个序列都包含与缺失值相对应的索引标签。...最后，在步骤 8 中，我们使用.loc索引器根据索引标签选择行，在第一步中将其作为学校名称。 此过滤器仅适用于具有最大值的学校。...它接受所有列名并转置它们，因此它们成为新的最里面的索引级别。 请注意，每个旧列名称仍如何通过与每个状态配对来标记其原始值。3 x 3数据帧中有 9 个原始值，这些值被转换为具有相同数量值的单个序列。...请注意，当我们拆开数据帧时，pandas 会保留原始的列名（在这里，它只是一个列Value），并创建一个以旧列名为上层的多重索引。...同样，这是因为保留了第一个索引的时间部分。 确切的搜索结果为2012-06-30 00:06:00。 那么，我们如何才能准确地获得六个月的数据呢？ 有两种方法。
输出N最大值索引，然后根据需要，对值进行排序。 ...Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...1. apply() Apply() 函数允许用户传递函数并将其应用于Pandas序列中每个单一值。
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。...而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...Darts--转换为 Numpy 数组 Darts 可以让你使用 .all_values 输出数组中的所有值。缺点是会丢弃时间索引。 # 将所有序列导出为包含所有序列值的 numpy 数组。...数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。
Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...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。...序列中的索引对齐 例如，假设我们正在组合两个不同的数据源，并且按照面积，找到美国前三的州，并且按人口找到美国前三的州： area = pd.Series({'Alaska': 1723337, 'Texas...，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。
、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接： import pandas as pd obj2 = pd.Series([5,2,-3,1], index=['d', 'b', 'c', 'a...你可以传入排好序的字典的键以改变顺序： # 在这个例子中，sdata中跟states索引相匹配的那3个值会被找出来并放到相应的位置上， # 但由于 "California" 所对应的sdata值找不到...字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...Pandas 的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。...既可以是Index实例，也可以是其他序列型的Python数据结构。
为了解决这些问题，Pandas又有两种方括号的 "口味"： .loc[]总是使用标签并包括区间的两端； .iloc[]总是使用位置索引，并排除了右端。...3]，具有本文的这个和其他功能。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...大多数Pandas函数都会忽略缺失的值： 更高级的函数（median, rank, quantile等）也是如此。 算术操作是根据索引来调整的： 在索引中存在非唯一值的情况下，其结果是不一致的。
该工具需要的功能包括： 重用和共享的可编程性 从外部来源访问数据 在本地存储数据 索引数据来高效检索 根据属性对齐不同集合中的数据 合并不同集合中的数据 将数据转换为其他表示形式 清除数据中的残留物 有效处理不良数据...Series在 Pandas 中的常见用法是表示将日期/时间索引标签与值相关联的时间序列。...通过切片，我们可以根据位置或索引标签选择数据，并更好地控制产生的项目（正向或反向）和间隔（每一项，彼此）的顺序。...我们从如何创建和初始化Series及其关联索引开始，然后研究了如何在一个或多个Series对象中操纵数据。 我们研究了如何通过索引标签对齐Series对象以及如何在对齐的值上应用数学运算。...然后，我们检查了如何按索引查找数据，以及如何根据数据（布尔表达式）执行查询。 然后，我们结束了对如何使用重新索引来更改索引和对齐数据的研究。
六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。...将不建议使用此属性，因此请保留其他三个属性。 可以使用[]运算符在Series中查找值，如以下DataFrame所示，该运算符已检索到b值。...-2e/img/00320.jpeg)] 由算术运算得到的一组列将是序列索引和DataFrame对象的列索引中的标签的并集（根据对齐规则）。...根据定义，中位数是数据中存在相同数量的其他值均小于或大于该值的值。 中位数很重要，因为它不受外部值和非对称数据的影响，而不是均值。...我们介绍了如何识别缺失的数据，将其替换为其他值，或者将其从整个数据集中删除。 然后，我们介绍了如何将值转换为更适合进一步分析的其他值。
1、index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。...无效假设：时间序列是不稳定的。测试结果由测试统计量和一些置信区间的临界值组成。如果“测试统计量”少于“临界值”，我们可以拒绝无效假设，并认为序列是稳定的。 这些概念不是凭直觉得出来的。...移动平均数 在这个方法中，根据时间序列的频率采用“K”连续值的平均数。我们可以采用过去一年的平均数，即过去12个月的平均数。关于确定滚动数据，pandas有特定的功能定义。...分解 在这种方法中,趋势和季节性是分别建模的并倒回到序列的保留部分。...接下来我们将它们添加到基本值。为此我们将使用所有的值创建一个序列作为基本值，并添加差值。
函数将根据给定的数据集索引或列组合两个数据集。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...merge_ordered 在 Pandas 中，merge_ordered 是一种用于合并有序数据的函数。它类似于 merge 函数，但适用于处理时间序列数据或其他有序数据。...pd.merge_ordered(customer, order) 默认情况下，merge_ordered将执行Outer Join并根据连接键对数据进行排序。...merge_asof merge_asof 是一种用于按照最近的关键列值合并两个数据集的函数。这个函数用于处理时间序列数据或其他有序数据，并且可以根据指定的列或索引按照最接近的值进行合并。
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