函数读取了原始 Excel 文件，并将日期列转换为 datetime 类型。...然后，我们按年月排序，以确保计算后6个月销售额累计值时的顺序是正确的。...接下来，我们使用 Pandas 库的 `rolling` 函数计算每个年月后面6个月的销售额的累计值，并使用 `shift` 函数将结果向上移动6行，以确保每个年月的累计值对应的是后面6个月的销售额。...以下是代码示例： ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('销售额.xlsx') # 将年月列转换为日期格式...下面是完整的代码： ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 数据 = pd.read_excel('销售数据.xlsx') # 将年月列转换为时间格式
第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。...第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。...图中的cum列即是我们想要求的累加值。而所有销售金额的总计值，我们可以直接使用sum求出。...如何能按照月份分组求每组的累计百分比呢？ 首先仍然是求累计金额，但要分月累计。在上面的基础上加上月份相等条件即可，从结果中可以看到，在11月和12月cum列是分别累计的。...直接对amt列使用cumsum函数即可计算累计值，结果和用SQL计算得到的一致。 计算累计的百分比也很容易。
SARIMA预测销售金额累计值 Prophet预测销售金额累计值 ARIMA预测销售金额累计值 ExponentialSmoothing方法1预测销售金额累计值 ExponentialSmoothing...这里我们使用`pandas`库来处理数据。请确保已经安装了`pandas`库，如果没有，请使用`pip install pandas`进行安装。..."] methods = ["SARIMA预测销售金额累计值", "Prophet预测销售金额累计值", "ARIMA预测销售金额累计值", "ExponentialSmoothing方法1预测销售金额累计值...你可以将Excel文件路径替换为你的文件路径，并运行此代码以查看结果。..."] 预测方法 = ["SARIMA预测销售金额累计值", "Prophet预测销售金额累计值", "ARIMA预测销售金额累计值", "ExponentialSmoothing方法1预测销售金额累计值
注意，在read_cvs行中，包含了一个parse_dates参数，以指示“Transaction Date”列是日期时间类型的数据，这将使以后的处理更容易。...parse_dates参数，pandas可能会认为该列是文本数据。...533行/交易，有交易日期、购买说明、购买类别和金额（debit借方指现金流出/我们的支出，credit贷方指现金流入/信用卡支付）。...下面的总结告诉我们，在星期五购物最多（按交易数量计算），而在星期天花费最多（以美元计）。...，也允许使用正则元组，因此我们可以进一步简化上述内容： 图7 按多列分组 记住，我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解，并尝试改善个人财务状况。
consume_df['客单价'] = consume_df['累计消费金额']/consume_df['累计消费次数']consume_df['客单价区间'] = pd.cut(consume_df...M_threshold = consume_df['累计消费金额'].quantile(0.8)F_threshold=consume_df['累计消费次数'].quantile(0.8)R_threshold...'].map(lambda x:1 if x>F_threshold else 0)consume_df['M'] = consume_df['累计消费金额'].map(lambda x:1 if x>...而前面各族群人数统计中，需要一行一列来定位信息的就是二维表。结尾至此，我们已经通过Pandas建立了RFM模型及分组人群画像分析，完成了业务分析需求。...更多Pandas函数使用说明，可查询中文文档本文算是数据分析流程的基础篇，计划会再整理一份进阶篇，涉及机器学习流程、以及更多特征工程内容，同样会以业务落地实战的方式进行介绍。
对于投资者来说可以获得更好的回报，而对于借贷者来说，则可以获得相对较低的贷款利率。...获取数据 第二步，使用Pandas解析数据 Pandas是基于NumPy的一个非常好用的库，无论是读取数据、处理数据，用它都非常简单。学习Pandas最好的方法就是查看官方文档 。...处理缺失值 统计每列属性缺失值的数量。 ? ? 再次用pandas解析预处理过的数据文件并预览基本信息。 ? 数据从137列减少至102列。 ? ?...2.贷款金额分布 ?...平台贷款呈现右偏正态分布，贷款金额最小值为1,000美元，最大值为40,000美元，贷款金额主要集中在10,000美元左右，中位数为12,000美元，可以看出平台业务主要以小额贷款为主。
ExponentialSmoothing as ES2 # import numpy as np # from sklearn.svm import SVR df = xl('A1:B73', headers=True) # 将数字列转换为时间戳...df['年月'] = pd.to_datetime(df['年月'], unit='s') # 将时间戳列转换为时间字符串 df['年月'] = df['年月'].dt.strftime('%Y-%m...预测)], # '移动平均预测销售金额累计值': [sum(预测_移动平均)] 'AR预测销售金额累计值': [sum(AR预测)], 'MA预测销售金额累计值...df['年月'] = pd.to_datetime(df['年月'], unit='s') # 将时间戳列转换为时间字符串 df['年月'] = df['年月'].dt.strftime('%Y-%m...预测)], # '移动平均预测销售金额累计值': [sum(预测_移动平均)] 'AR预测销售金额累计值': [sum(AR预测)], 'MA预测销售金额累计值
思路一： 常规的解法是，先用对订单id分组，求出每笔订单的总金额，再将源数据和得到的总金额进行“关联”。最后把相应的两列相除即可。相应的代码如下： 1.对订单id分组，求每笔订单总额。...3.计算占比 有了前面的基础，就可以进行最终计算了：直接用商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新的列pct即可。 ?...4.格式调整 为了美观，可以将小数形式转换为百分比形式，自定义函数即可实现。 ? 思路二： 对于上面的过程，pandas中的transform函数提供了更简洁的实现方式，如下所示： ?...我们想求：以(id,name,cls)为分组，每组stu的数量占各组总stu的比例。使用transform处理如下： ? 同样再次计算占比和格式化，得到最终结果： ?...总结transform的用法 transform函数的官方文档签名为：DataFrame.transform(func,axis=0,*args,**kwargs)，表示调用func函数进行转换，返回转换后的值
每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 中的一行，每列都以 key 表示：我们正在处理一个国家的排名，人均 GDP（以美元表示）及其名称（用「国家」）。...现在我们已经删除了逗号，我们可以轻易地将列转换为数字。 ? 现在我们可以计算这列的平均值。 ?...我们可以看到，人均 GDP 的平均值约为13037.27美元，如果这列被判断为字符串（不能执行算术运算），我们就无法做到这一点。...你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。 作为一个快速的代表，只显示人均 GDP 高于 5 万美元的国家。 这是这样做到的： ?...09 数据可视化（图表/图形） 数据可视化是一个非常强大的工具 – 它允许你以可理解的格式与其他人分享你获得的见解。毕竟，一张照片值得一千字。
每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 中的一行，每列都以 key 表示：我们正在处理一个国家的排名，人均 GDP（以美元表示）及其名称（用「国家」）。...现在我们已经删除了逗号，我们可以轻易地将列转换为数字。 ? 现在我们可以计算这列的平均值。 ?...我们可以看到，人均 GDP 的平均值约为13037.27美元，如果这列被判断为字符串（不能执行算术运算），我们就无法做到这一点。...你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。 作为一个快速的代表，只显示人均 GDP 高于 5 万美元的国家。 这是这样做到的： ?...数据可视化（图表/图形） 数据可视化是一个非常强大的工具 - 它允许你以可理解的格式与其他人分享你获得的见解。毕竟，一张照片值得一千字。SQL 和 Excel 都具有将查询转换为图表和图形的功能。
': 最后销售额, 'SARIMA预测销售金额累计值': [sum(SARIMA预测)], 'Prophet预测销售金额累计值': [Prophet预测数据['yhat'...].sum()], 'ARIMA预测销售金额累计值': [sum(ARIMA预测)], 'ExponentialSmoothing方法1预测销售金额累计值': [sum(...ES1预测)], # 'ExponentialSmoothing方法2预测销售金额累计值': [sum(ES2预测)], 'SVM预测销售金额累计值': [sum(SVM...': 最后销售额, 'AR预测销售金额累计值': [sum(AR预测)], 'MA预测销售金额累计值': [sum(MA预测)], 'STL预测销售金额累计值...': [sum(STL预测)], 'Holt-Winters预测销售金额累计值': [sum(HW预测)], # ...
color 指定曲线的颜色：颜色可以用英文单词，或者以#字符开头的三个16进制数，例如#ff0000表示红色，或者用值在0到1范围之内的三个元素的元组表示，例如(1.0, 0.0, 0.0)也表示红色...import Series, DataFrame import pandas as pd %matplotlib inline 在pandas中，有行标签、列标签和分组信息等，如果使用matplotlib...表示图像大小的元组 title 表示图像标题的字符串 legend 添加—个subplot图例(默认为True) sort_columns 以字母表顺序绘制各列，默认使用前列顺序 画简单累和图如下：...、累积，这个函数可以返回一个累计值，经常会遇到月累计、年累计这种指标，会用这个函数 df=df.cumsum() df.plot() plt.show() 打印： 0 2.0 1 NaN 2...选取一部分数据 print(party_counts) party_pcts = party_counts.div(party_counts.sum(1).astype(float), axis=0) # 转换成百分比
8月3日，鸿海集团发布公告，宣布通过子公司再度对AI芯片创业公司耐能（Kneron）投资1400万美元，此次增加投资后，鸿海将累计持有耐能2.7024%股权。...公告显示，鸿海通过Icreate Investments Ltd.再度取得耐能209万9738股股份，每股价格为6.6675美元，总交易金额1,400万美元。在此之前，鸿海已有投资耐能。...此次追加投资后，鸿海累计持有耐能220万8883股，总金额为1459.8万美元，持股比例为2.7024%。鸿海表示，此为长期投资。...根据耐能官网介绍，该公司专注边缘AI系统单芯片（SoC）专用处理器研发，是全球领先终端边缘AI运算解决方案厂商，拥有AI芯片、算法等核心自主知识产权和实力强大的研发团队，旨在以“AI芯片+边缘计算+图象算法...截至目前，耐能已获得融资金额累计超过1.6亿美元。 编辑：芯智讯-林子 往期精彩文章 在中国市场，Arm服务器份额已接近15%！ AMD净利同比暴跌94%！环比暴涨119%！
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...('mean')累计函数，再将各组结果组合，最后通过行索引转列索引操作将最里层的行索引转换成列索引，形成二维数组。...由于二维的 GroupBy 应用场景非常普遍，因此 Pandas 提供了一个快捷方式 pivot_table 来快速解决多维的累计分析任务。...还可以通过字典为不同的列指定不同的累计函数。 如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。...，在转换后作为标识符列（不是索引列） value_vars 需要被转换的现有列，如果未指明，除 id_vars 之外的其他列都被转换 var_name 自定义列名名称，设置由 'value_vars'
#获取第一行,0前面要加逗号，不然打印类型出来 a[:,0] #获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...'] = salesDf['应收金额'].astype('float') salesDf['实收金额'] = salesDf['实收金额'].astype('float') #字符串分隔 testList...[:,'销售时间']=dateSer #数据类型转换：字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为控制NaT #format 是你原始数据中的日期的格式...= 总消费金额 / 月份数 #总消费金额 totalMoneyF=salesDf.loc[:,‘实收金额’].sum() #月均消费金额 monthMoneyF=totalMoneyF/monthsi
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...sales.loc[1000] = [None, "PG2", 10000, 120, 64, 96, 15, 53] 然后计算带有dropna参数和不带有dropna参数的每个商店的平均价格，以查看差异...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...们可以计算出每组的累计总和。...包含值列的累计总和，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() 23、expanding函数 expanding函数提供展开转换
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...我们可以计算出每组的累计总和。...包含值列的累计总和，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() output 23、expanding函数 expanding...函数提供展开转换。
：销售明细表，进行分析核心数据列：销售面积、销售均价、销售金额 核心操作：行、列互转，滑动聚合统计 由于涉及到的知识过于庞大，流程过于繁多，导致整个篇幅过长，因此在这里分为上、下篇来讲解。... 放入表C 从表C统计累积销售面积、累积销售面积比例，累积销售金额 更新表C 从表C 列转行，转换后的表只有 产品、统计类型、日期，值4列；(每个产品对应的0-12、13 月对应的值) 放入表D 从表D... m.YearMonth<=n.YearMonth（不懂滑动累计聚合请看之前的系列） ，利用子查询统计出 每个产品到当月为止的累计销售面积，累积销售金额，再联接 #ProductSaleArea 更新每个产品的累积销售面积比例...从表#TempSaleDtl 列转行，转换后的表只有 产品、统计类型、日期，值4列；(每个产品对应的0-12、13 月对应的值) 放入表#tempSaleDtl2 --列转行，转换后的表只有 产品、统计类型...blSaleArea) FROM #TempSaleDtl GROUP BY ProductGUID,YearMonth UNION ALL SELECT ProductGUID,'累计销售金额
22,1000 28,1000 64,1500 650,2000 2 数据处理实战 官方给出了示例代码，对一卡通数据以及学生成绩进行了处理（需要官方代码的同学可以在后台回复“示例代码”），获得了一个学生在学院的成绩排名...、消费总金额，平均消费金额以及单次最大消费金额等等特征，这些小编就不一一赘述其处理过程啦，有兴趣的同学可以阅读示例代码进行学习。...淋浴 22.50 超市 514.30 食堂 1540.60 就快要成功啦，但是离我们的目标还差一点，我们需要将以how命名的行标签转换成列标签...想要行标签转换成列标签，我们可以使用pandas提供的unstack方法，具体如下： card_group=card_group.unstack('how') unstack方法将我们指定的行标签转换成列标签...没错，pandas也提供了数据透视表的功能，相对于使用groupby来说，数据透视表更加的便捷快速，代码如下： #第一个参数指定我们需要计算的列，第二个参数指定行标签，第三个参数代表列标签， #aggfunc
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