作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 写过很多关于Pandas的文章，本文开展了一个简单的综合使用，主要分为： 如何自行模拟数据 多种数据处理方式 数据统计与可视化 用户RFM模型....jpg] 到这里你可以学到： 如何生成时间相关的数据 如何从列表（可迭代对象）中生成随机数据 Pandas的DataFrame自行创建，包含生成新字段 Pandas数据合并 分析维度1：时间 2019...-2021年每月销量走势 1、先把年份和月份提取出来： df["year"] = df["time"].dt.year df["month"] = df["time"].dt.month # 同时提取年份和月份...： [008i3skNgy1gy7ta394usj30ls0cqdgo.jpg] 3、分年月统计并展示： # 分年月统计销量 df1 = df.groupby(["year_month"])["kilogram...] 3、合并后的差值： 出现空值是每个用户的第一条记录之前是没有数据，后面直接删除了空值部分 [008i3skNgy1gy7u6u62ifj30sa0oqq50.jpg] [008i3skNgy1gy7u7gf6qsj312u0r8n0i.jpg
date - 会话的时间戳 purchased - 是否完成任何购买的二分类值 added_in_cart - 是否加入购物车的二分类值 checked_out - 是否成功结账离开的二分类值 time_spent...创建按年月统计的时间花费数据框架，并使用使用折线图可视化其变化趋势。...month_year_spent = train.groupby( ["year","month_label",'month_number']...在2019年和2020年的每个月，每周的哪一天客户活动最多 day_week_spent = train.groupby(["year",'month_label','month_number','day_number...客户的活动是如何随时间变化的 cust_activity_my=train.groupby(["year",'month_number','month_label','customer_activity
([date.index.year, date.index.month]).mean() #按年和月分组对收盘价求均值 plt.subplot(projection='3d')...3 用股票数据绘制三维散点图 按年月分组，统计收盘价均值、换手率均值、成交笔数均值，分别作为x轴、y轴、z轴绘制三维散点图，具体语句如下： result = date.groupby([date.index.year...4 用股票数据绘制三维柱状图 按年月分组，统计股票收盘价的均值。...([date.index.year, date.index.month]).mean() #按年月统计收盘价均值 plt.subplot(projection='3d') #设置3D绘图空间...5 用bar3d函数绘制三维柱状图 为了让三维柱状图绘制得更加清晰，用bar3d函数绘制一版三维柱状图，具体语句如下： result = date[['收盘价']].groupby([date.index.year
练习 以随即选择的100支股票数据为例，初始化并加载数据： import pandas as pd import ijson %matplotlib inline # json文件1.5G，使用ijson...图片.png 计算每月收益率： for stock in stock_list: for year in year_list: for month in month_list:...d = df[(df.stock_id == stock) & (df.ddate.dt.year == year) & (df.ddate.dt.month == month)..., 'month', 'earning']) df_earnings = df_earnings.sort_values(['stock_id','year','month']) 看看某支股票去年的月收益率...图片.png 以年度为分组计算每年月收益率平均值： df_mean = pd.DataFrame(df_earnings.groupby(['stock_id','year'])['earning'].
一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的，因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧，特别是之前要用numpy的循环操作，现在不用了。。。...果然我还是孤陋寡闻，所以如果不是初学者，就跳过吧： ''' 首先上场的是利用pandas对许多csv文件进行y轴方向的合并（这里的csv文件有要求的，最起码格式要一致，比如许多系统里导出的文件，格式都一样...=[i.year for i in b1['datetime']]#以下几个年月日，我暂时还没细细研究，怎么提取一年中的某一天。。。...好像相减可以解决，遇到问题再解决吧 b['year']=year b2=b.drop(b[b.year!...groupby的统计功能了，除了平均值还有一堆函数。。。
缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...比如，有时候我们使用数据进行用户年龄的计算，有的给出的是出生日期，有的给出的年龄计算单位是周、天，我们为了模型计算方便需要统一进行数据的单位统一，以下给出一个统一根据出生日期计算年龄的函数样例。...> BirthDate.month): NextYear = datetime.date(Today.year + 1, BirthDate.month, BirthDate.day)...elif (Today.month < BirthDate.month): NextYear = datetime.date(Today.year, Today.month
这个二维的GroupBy很常见，Pandas 包含一个便利例程pivot_table，它简洁地处理了这类多维聚合。...（参见“分层索引”），在网格中显示了值之间的关系。...： births.head() year month day gender births 0 1969 1 1 F 4046 1 1969 1 1 M 4440 2 1969 1 2 F 4454 3...有了这个，我们可以使用query()方法（在“高性能 Pandas：eval()和query()”中进一步讨论）过滤掉出生数量在这些值以外的行： births = births.query('(births...这允许我们快速计算每行对应的工作日： # 从年月日创建 datetime 索引 births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year +
这种格式与CSV格式还有点不同，CSV格式是字段间用相同的符号隔开，而图中的文件可能是用 Fortran 写的，每个字段的长度固定为30个字符，此外，其中有不少特征值比如30XXX代表缺测/微量的情况，...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为..., 32766] # 分别代表 微量、空白、缺测，读取时替换为Nan df = pd.DataFrame() # 先建立一个空表，然后append进去 for yr in year: print...').mean() TibetWindAnom = TibetWind.groupby( 'time.month') - TibetWind.groupby('time.month').mean
，此外，其中有不少特征值比如30XXX代表缺测/微量的情况，用Fortran处理也有不小的麻烦。...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为..., 32766] # 分别代表 微量、空白、缺测，读取时替换为Nan df = pd.DataFrame() # 先建立一个空表，然后append进去 for yr in year: print...').mean() TibetWindAnom = TibetWind.groupby( 'time.month') - TibetWind.groupby('time.month').mean
'] = df['InvoiceDate'].dt.year # 年-月-日-小时-星期几 df['month'] = df['InvoiceDate'].dt.month df['day'] = df...In 54: # 分组聚合统计 df[df["Country"] == "UK"].groupby(["year","month"])["Amount"].sum() Out54: year month...： In 55: plt.figure(figsize=(12,5)) # 按照年月分组统计总额Amount df[df["Country"] == "UK"].groupby(["year","month...["year","month"])["Amount"].sum().plot(kind="line", label="Others", color="blue") plt.xlabel("Year-Month...，通常需要以下几个关键信息： InoiceMonth：客户每笔交易发生的年月 CohortMonth：客户第一笔交易的发生的年月 CohortPeriod：客户购买的生命周期，即客户每笔交易的时间与第一笔交易时间的间隔
数据操作 在数据操作方面，Pandas提供了丰富的功能，包括数据选择和索引、数据切片和过滤、数据缺失值处理、数据排序和排名等。...# 查看数据的基本信息 print(df.info()) 使用info方法打印出数据的基本信息，包括列名称、数据类型以及非空值的数量等。...'].dt.month # 提取出月份信息 monthly_sales_profit = df.groupby('Month')[['Sales', 'Profit']].sum() print(monthly_sales_profit...然后，使用dt.month提取出日期对象的月份信息，将其赋值给新列Month。...['OrderDate'].dt.month # 提取出月份信息 monthly_sales_profit = df.groupby('Month')[['Sales', 'Profit']].sum
('%Y-%m')) custom_info[['会员卡号','会员等级','会员来源','注册时间','注册年月']].head() month_count = custom_info.groupby...('注册年月')[['会员卡号']].count() month_count.columns = ['月增量'] month_count.head() 用数据透视表实现相同功能：dataframe.pivot_table...第一个月数据是之前所有会员数量的累积（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量 通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数... 分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index...() # 使得结果更美观 或使用unsatck: custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack() 使用透视表可以实现相同效果
robbery[robbery.year==2018].groupby('month').size().plot(kind='bar') ?...robbery[robbery.year==2018].groupby(['month', 'hour']).size() ? 但是这样的统计结果，无法直接绘制。我们需要做一个变换。...robbery[robbery.year==2018].groupby(['month', 'hour']).size().unstack(0) ?...因为许多时间段，本来就没有抢劫案件发生，所以这个表中，出现了许多空值（NaN）。我们根据具体情况，采用0来填充。Pandas 中数据填充的函数是 fillna。...小结 通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容： 如何检索、浏览和获取开放数据； 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计； 如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充； 如何用 Pandas
四重奏包含了四组统计特性一致的数据。每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...') by_dict = {ts.groupby_yday: 'Day of Year', ts.groupby_month: 'Month'} plt.title('Grouped by...(ts.short_month(year_month[1])) year.append(str(year_month[0])) monthly_avg = np.nanmean...=month, year=year, color=color, avg=avg)) return year, source （4）定义一个返回横轴标签的函数： def all_years():...帽子矩阵的对角元素给出称为杠杆（leverage）的特殊度量，杠杆作为水平轴的量，可以标识出影响图的潜在影响。 在影响图中，影响会决定绘图点的大小。影响大的点往往具有高残差和杠杆。
但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。...DataFrame 中不同的年月和季度值。...58 2021Q4 42 Freq: Q-DEC, Name: quarter, dtype: int64 2、Cumsum 和 groupby cumsum 是一个非常有用的 Pandas 函数...df["class_cum_sum"] = df.groupby("class")["amount"].cumsum() 让我们查看 A 类的结果。...df[df["class"]=="A"].head() 类·的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。
但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。...DataFrame 中不同的年月和季度值。...Cumsum 和 groupby cumsum 是一个非常有用的 Pandas 函数。它计算列中值的累积和。...df["class_cum_sum"] = df.groupby("class")["amount"].cumsum() 让我们查看 A 类的结果。...df[df["class"]=="A"].head() 类的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3. Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。
可以看到我计算距平值使用的语句是 TosA = TosArray.groupby("time.month") - TosArray.groupby("time.month").mean()，这是计算距平值常用的语法...插值使用 TosArray.interp(lat=lat, lon=lon)，输入指定的网格和维度即可，默认为线性插值，我们这里插值成5*5的网格。...("time.month") - TosInterped.groupby("time.month").mean() ZosAInterped = ZosInterped.groupby("time.month...""" DownLersstv5.py 用来下载ersst v5的数据 """ import wget for year in range(1870, 2020): for month in...ssha = ssh1.groupby("time.month") - ssh1.groupby("time.month").mean() ssha[100].plot() plt.show() #
每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...') 19 by_dict = {ts.groupby_yday: 'Day of Year', ts.groupby_month: 'Month'} 20 plt.title('Grouped...month.append(ts.short_month(year_month[1])) 9 year.append(str(year_month[0])) 10 monthly_avg...=month, year=year, color=color, avg=avg)) 14 return year, source （4）定义一个返回横轴标签的函数： 1def all_years(...帽子矩阵的对角元素给出称为杠杆（leverage）的特殊度量，杠杆作为水平轴的量，可以标识出影响图的潜在影响。 在影响图中，影响会决定绘图点的大小。影响大的点往往具有高残差和杠杆。
另外，空值类型作为一种特殊类型，需要单独处理，这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。 数据处理的过程中，经常需要将这些类型进行互相转换，下面介绍一些变量类型转换的常用方法。...# 对整个dataframe转换，将年月日几列自动合并为日期 df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], 'month': [...通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。但其实变量是有整数、字符串、布尔的，其中有的还存在空值。...dfn.dtypes a Int32 b string c boolean d string e Int64 f Float64 dtype: object 忽略了空值的影响...对Series的转换也是一样的。下面的Seires中由于存在nan空值所以类型为object。
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