摘要：
数据 透视表 and 交叉表 先看数据是什么样的 ... # date dati = ['2019-11-01','2019-11-02','2019-11-03']*3 rng = pd.to_datetime(dati) df = DataFrame({ 'date':rng, 'key':li 阅读全文
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DataFame分组功能及其他配合使用方法 分组统计 👉 GroupBy # *.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False,observed=False,**kwa 阅读全文
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常用的数学统计算法 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df =pd.DataFrame( { 'key1' :[4,5,3, np. nan, 2], 'key2':[1,2, np. 阅读全文
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时间序列 索引 / 切片 / 重采样 时间序列 👉 索引 # 示例数据 import numpy as np import pandas as pd import datetime times = pd.date_range('2019-1-1',periods=10,freq='MS') ps 阅读全文
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Pandas 时刻数据 / 时间戳索引 / 时期对象 时刻数据 TimeStamp 👇 时刻数据 代表时间点,是Python的数据类型 pandas.Timestamp 是一个时间戳 import pandas as pd import datetime as dt Timestamp 的创建 , 阅读全文
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时间模块 - DataTime 年 , 月 , 日 , 时 , 分 , 秒 创建日期 创建一个日期 : 获取当前日期的准确时间 : # ↑ datetime.datetime 对象,方法 还可以构建 时 分 秒 一般这样构建就可以了 : ↓ timedelta 时间间隔 时间可以相互运算 : # ↑ 阅读全文
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DataFrame DataFrame 概念和创建 : 先来看一个例子 :这是一个由列表组成的字典 import numpy as np import pandas as pd data = {'name':['Jack','Tom','Mary'],'age':[18,19,21],'gender 阅读全文
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Pandas 包概述 : Pandas是一个Python 的包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使"关系或标记数据的使用既简单又直观"。它的目标是成为用Python进行实际的、真实的数据分析的基础高级模块。此外，它还有更宏远的目标，即成为超过任何语言的最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具 阅读全文
摘要：
Numpy 数组的运算 多维的数组对象 , ndarray #1. 实际数据 . 2.元数据 描述信息 数组的基础属性 : 1 .ndim #维度 2 .shape #维度数值个数 3 .size #数组内容个数 4 .dtype #数组类型 5 .itemsize #数组内容占内存多少字节 数组的 阅读全文