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Python数据分析库pandas高级接口dt和str的使用

Series对象和DataFrame的列数据提供了cat、dt、str三种属性接口(accessors),分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据,通过这几个接口可以快速实现特定的功能,非常快捷。 本文重点介绍和演示dt和str的用法。 DataFrame数据中的日期时间列支持dt接口,该接口提供了dayofweek、dayofyear、is_leap_year、quarter、weekday_name等属性和方法,例如quarter可以直接得到每个日期分别是第几个季度 下面代码演示了dt和str接口的部分用法: ?

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从IT到DT时代,变革在悄然发生

但是有一天,有人突然对你说:人类正在从IT时代步入到DT时代。这并不突然,这一切的一切都是那么有预见性! DT时代来临--变革在悄然发生 DT一词,翻译过来即数据科技。 那么,在DT时代来临的今天,能够支撑这一流程得以流通的正是数据平台,或者说是大数据处理平台。 它将是支撑DT时代来临的骨骼! 当然,大数据处理平台也不是一开始存在的,它也必然经历着一系列的衍变。 我们不止需要骨骼来支撑DT这一体系,更需要源源不断的血液来激发它的活力。 DT时代的血液--数据从何处而来 是的,前面我们说了很多很多,但一个关键的问题不可忽视:数据从何处而来? 如果说大数据处理平台是支撑DT的骨骼,那么数据就是DT的血液。那么如何造血就是大家所关注的问题了。 在DT时代,感应终端也将是一个巨大的数据产生源,一个DT时代造血的源头。 在DT时代即将来临的今天,不止是数据处理以及数据获取这两个方面值得我们反思,还有其他的方方面面需要我们去思考。

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    项目列表dl、dt、dd使用

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    决策树(Decision Tree,DT

    _tree.predict(X_test) train_data = pd.DataFrame(datasets, columns=labels) dt = DTree() tree = dt.fit (train_data) print(dt.predict(['老年', '否', '否', '一般'])) print(dt.predict(['青年', '否', '是', '一般'])) print (dt.predict(['中年', '是', '否', '好'])) print(dt.predict(['老年', '否', '是', '一般'])) 4. michael.blog.csdn.net/ # @File: 5.decisionTree.py # @Reference: https://github.com/fengdu78/lihang-code import pandas (dt.predict(['中年', '是', '否', '好'])) print(dt.predict(['老年', '否', '是', '一般'])) # ------------鸢尾花-----

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    看得让人DT的GLSL

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    Machine Learning-经典模型之DT Learning

    Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from o...

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    pandas’_pandas常用方法

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/170000.html原文链接:https://javaforall.cn

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    pandas’_pandas 删除列

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    Pandas之:Pandas简洁教程

    简介 pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速,强大,灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它含有使数据清洗和分析⼯ 作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。 pandas是基于NumPy数组构建的,虽然pandas采⽤了⼤量的NumPy编码⻛格,但⼆者最⼤的不同是pandas是专⻔为处理表格和混杂数据设计的。⽽NumPy更适合处理统⼀的数值数组数据。 本文是关于Pandas的简洁教程。 对象创建 因为Pandas是基于NumPy数组来构建的,所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。

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    pandas at loc_pandas str

    pandas中.loc和.iloc以及.at和.iat的区别 显示索引和隐式索引 显示索引和隐式索引 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '姓名':[

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    Pandas

    经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。 虽然 pandas 采用了大量的 NumPy 编码风格,但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。 Pandas 数据结构 DataFrame 是 Pandas 最常用也是非常重要的一个对象,它是一个二维的数据结构,数据以行和列的表格方式排列。 Pandas 提供了哑变量处理方法pandas.getdummies(). 对于非数值类数据的统计可以使用astype方法将目标特征的数据类型转换为category类别 Pandas 提供了按照变量值域进行等宽分割的pandas.cut()方法。 统计等值样本出现的频数 要统计相同值样本出现的频数,Pandas 提供了pandas.series.value_counts()方法。

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    Pandas之:Pandas简洁教程

    简介 pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速,强大,灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它含有使数据清洗和分析⼯ 作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。 pandas是基于NumPy数组构建的,虽然pandas采⽤了⼤量的NumPy编码⻛格,但⼆者最⼤的不同是pandas是专⻔为处理表格和混杂数据设计的。⽽NumPy更适合处理统⼀的数值数组数据。 本文是关于Pandas的简洁教程。 对象创建 因为Pandas是基于NumPy数组来构建的,所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。

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    Pandas

    Pandas 1.Pandas介绍 1.1Pandas与Numpy的不同? 答:Numpy是一个科学计算库,用于计算,提高计算效率。 Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库,也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高的优势;同时基于matplotlib,能够简便的画图。 Pandas对二者进行封装,使数据处理更加的便捷。 在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点,比如生成的对象无法直接看到数据,如果需要看到数据,需要进行索引。 所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。

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    pandas

    pandas的介绍 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。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 1.pandas数据结构的介绍 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。 2.Series的操作 2.1 对象创建 2.1.1 直接创建 2.1.2 字典创建 import pandas as pd import numpy as np # 直接创建 s = pd.Series import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a','b','c','d','e']

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    Pandas

    一、简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于Numpy构建的,正因pandas的出现,让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法: pip install pandas 引用方法 时间对象处理 时间序列类型 时间戳:特定时刻 固定时期:如2020年1月 时间间隔:起始时间-结束时间 Python库:datatime date、time、datetime、timedelta dt.strftime # 转换时间索引 dt = pd.date_range("2019-01-01","2019-02-02") a = pd.DataFrame({"num":pd.Series(random.randint (-100,100) for _ in range(30)),"date":dt}) # 先生成一个带有时间数据的DataFrame数组 a.index = pd.to_datetime(a["date

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    DT时代下遵循的四个法则

    DT(Data Technology),是以服务大众、激发生产力为主的技术。从IT时代走向DT时代,我们要思考如何用互联网技术、理念、思想去与传统行业进行交融和共同发展。

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    数据创客:《IT-DT风口:大数据创业机会》

    10月31日数据创客:大数据创业研讨会上,大数据厂商联盟的李永先生,给大家分享的是《大数据创业机会》,主要通过几个典型的案例,讲述在大数据时代,传统企业...

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    pandas drop参数_pandas concat函数

    pandas中dropna()参数详解 DataFrame.dropna( axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 1.axis 参数确定是否删除包含缺失值的行或列 axis=0或axis=’index’删除含有缺失值的行, axis=1或axis=’columns’删除含有缺失值的列, import pandas as pd import

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    pandaspandas中的常见函数

    、data.value_counts():统计数据出现的次数 2、data.query("label==0"):按指定条件查询数据 3、data.plot():可视化dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies (data):将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis):将data1和data2在axis=? 的维度上进行拼接 6、data.fillna(0):将缺失数据用0填充 7、data.isna():查询缺失值的那些数据,比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32

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    PANDAs_pandas去除缺失值

    该函数主要用于滤除缺失数据。 如果是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series,默认丢弃含有缺失值的行。

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