pandas 是数据处理的利器,非常方便进行表格数据处理,用过的人应该都很清楚,没接触的可以自行查阅pandas 官网。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型,下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型,为了区别于 Python 原生的数据类型,bool、int、float、complex、str 等类型名称末尾都加了 _。
float16('f2'),float32('f4'),float64('f8')
日期格式数据处理 Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式 dataframe数据类型如果为datetime64,可以使用dt方法取出年月日等 对于时间差数据,可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值 时间差数据,可以使用dt方法访问其常用属性 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据转换
其中,Date Time用于表示某个具体的时间点,Time spans用于生成时间间隔相同的时间序列;Time deltas表示时间间隔,Date offsets则表示日期间隔,这二者的作用都是用于时间运算,通过时间点+时间间隔的方式,得到新的时间点。
# 来源:NumPy Essentials ch4 步长 # 步长是每个维度相邻两个元素的偏移差值 import numpy as np x = np.arange(8, dtype = np.int8) x # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) # x 是一维数组,步长为 1,因为 int8 占一个字节 x.strides # (1,) # data 属性可以观察原始数据 str(x.data) # '\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x0
可以Series/DataFrame上直接操作,通过在datetime64[ns] Series对象或者Timestamp上减法操作来构造timedelta64[ns] Series对象。 以如下代码作为例子:
之前我们介绍了pandas处理时间以及pandas时间序列的内容,本文我们来介绍pandas处理时间差的有关操作。
因此,基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。
日常数据处理中,经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理,由于自己不太喜欢记住它们,所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下,感觉还是有点Fei时间。
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
新的间隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函数来进行构造,它使用的是数据或者数值区间,基本用法:
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
# 来源:NumPy Cookbook 2e Ch11 np.random.seed(44) a = np.random.random_integers(-4, 4, 7) print(a) # [ 0 -1 -3 -1 -4 0 -1] # ufunc 的 at 方法可以对数组元素部分调用 np.sign.at(a, [2, 4]) print(a) # np.sign.at(a, [2, 4]) print(a) np.random.seed(20) a = np.rand
又到周末了,东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》,内容非常赞,推荐入手。老样子,免费包邮送出去5本,参与方式见文末~
Pandas 是在金融建模的背景下开发的,正如你所料,它包含一组相当广泛的工具,用于处理日期,时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种,我们将在这里讨论:
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
早起导读:pandas是Python数据处理的利器,时间序列数据又是在很多场景中出现,本文来自GitHub,详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战,建议收藏阅读。
之前讲到了NumPy中有多种数据类型,每种数据类型都是一个dtype(numpy.dtype )对象。今天我们来详细讲解一下dtype对象。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03
在零售、经济和金融等行业,数据总是由于货币和销售而不断变化,生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记,实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能,但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
时间应该是在数据处理中经常会用到的一种数据类型,除了Numpy中datetime64 和 timedelta64 这两种数据类型之外,pandas 还整合了其他python库比如scikits.timeseries中的功能。
利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy,这两个工具的功能都很强大,尤其是pandas,更是Python中数据处理方面最强大的工具之一。
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型,它通常用于金融、经济学和气象学等领域,经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
Series 提供了一个可以简单、快捷返回 datetime 属性值的访问器。这个访问器返回的也是 Series,索引与现有的 Series 一样。
在零售、经济和金融等行业,数据总是由于货币和销售而不断变化,生成的所有数据都高度依赖于时间。 如果这些数据没有时间戳或标记,实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。 sklern库中也提供时间序列功能,但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
对于cfgrib的介绍大致如上,如果是用于查看一些小文件的信息,做简单的数据处理,上述命令足以。但是,对于本次我的需求,上述方式无法实现。特别是在保存为新的grib文件时,总是报错。
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结构化数据集所需的工具。
Matplotlib 据证明是一种非常有用和流行的可视化工具,但即使狂热的用户也会承认它经常会有很多不足之处。有几个对 Matplotlib 的有效的抱怨常常出现:
In[1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据,尝试添加这个参数:nrows = 5,以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
pandas是基于numpy构建的,使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧,学会了分分钟通关变大神!
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
理解 pandas 的函数,要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程,包括函数式编程思维,当然是一个很复杂的话题,但对今天介绍的 apply() 函数,只需要理解:函数作为一个对象,能作为参数传递给其它函数,也能作为函数的返回值。
自《NumPy 秘籍》第一版以来,NumPy 团队引入了新功能; 我将在本章中对其进行描述。 您可能不太可能阅读本书的第一版,而现在正在阅读第二版。 我在 2012 年撰写了第一版,并使用了当时可用的功能。 NumPy 具有许多功能,因此您不能期望涵盖所有功能,但是我在本章中介绍的功能相对重要。
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云