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pandas 使用指南

75课时
7.3K学过
8分

1. 基本数据结构

基本数据结构

Series

Index1

Index2

MultiIndex

DataFrame1

DataFrame2

2. 内部数据结构

Index

MultiIndex

Seris

DataFrame

3. 下标存取

[ ] 操作符1

[ ] 操作符2

loc/iloc/ix 存取器1

loc/iloc/ix 存取器2

at/iat 存取器1

at/iat 存取器2

query 方法

多级索引

整数 label

4. 运算

数值运算

排序1

排序2

统计1

统计2

5. 变换

索引和轴的变换1

索引和轴的变换2

合并数据1

合并数据2

索引旋转

6. 数据清洗

移除重复数据

apply1

apply2

缺失数据1

缺失数据2

离散化

7. 字符串操作

字符串操作

8. 聚合与分组

分组1

分组2

GroupBy对象1

GroupBy对象2

分组级运算

透视表和交叉表1

透视表和交叉表2

9. 时间序列

时间序列

Python 中的时间

时区

time 模块

datetime 模块1

datetime 模块2

时间点 Timestamp

DateOffset

Timedelta

时间段 Period

pands

.to_period(freq)

.asfreq()

DatetimeIndex

pandas.date_range()

Series

DatetimeIndex的方法

PeriodIndex

pandas.period_range()

PeriodIndex的方法

shift()

resampling

resample

OHLC

groupby

10. DataFrame 绘图

matplotlib

Series/DataFrame.plot()

scatter_matrix

11. 移动窗口函数

移动窗口函数

计算移动窗口的平均值

计算移动窗口的指数加权平均值

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移动窗口函数

时间序列的移动窗口上的各种统计函数是一种常见的操作。这一类函数我们称作移动窗口函数

  • 与其他统计函数一样，移动窗口函数也排除了NA值
  • 所谓移动窗口，就是两层含义：
    • 窗口：统计函数作用的对象为该窗口内的数值
    • 移动：该窗口是移动的，每个窗口对应一个统计量 。最终生成一个统计量序列
上一节: scatter_matrix下一节: 计算移动窗口的平均值

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