随笔分类 - Pandas
摘要：一、文本文件 1.pandas.read_csv() 可以读取文本文件(.csv 格式)： pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None
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摘要：1.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 2.计算移动窗口的平
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摘要：1.matplotlib是一种比较低级的工具，pandas中有许多利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。 2.Series/DataFrame.plot()：绘制图形。 Series.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, us
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摘要：1. Python 中的时间 1.1 时区 1.2 time 模块 1.3 datetime 模块 2. 时间点 Timestamp 3. 时间段 Period 4. DatetimeIndex 5. PeriodIndex 6. resample 和频率转换
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摘要：一、分组 1.分组运算的过程为：拆分-应用-合并 拆分阶段：Series/DataFrame等数据根据你提供的一个或者多个键，被拆分为多组 应用阶段：根据你提供的一个函数应用到这些分组上 合并阶段：将函数的执行结果合并到最终结果中 2.分组中有两种数据：源数据（被分组的对象），分组数据（用于划分源数
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摘要：1.Series.map 通过Series.map()方法，所有字符串和正则表达式方法都能应用于各个值。但是如果存在NaN就会报错。为了解决这个问题，pandas提供了一些能够跳过NaN值的字符串操作方法。 2.Series.str.ufunc Series.str能够将Series的值当作字符串处
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摘要：一、移除重复数据 1.Series/DataFrame.duplicated Series/DataFrame.duplicated(*args, **kwargs) 返回一个布尔Series，指示调用者中，哪些行是重复的（重复行标记为True）。 参数： keep：一个字符串或者False，指示如
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摘要：一、索引和轴的变换 1.重新索引：reindex 1 Series/DataFrame.reindex(index=None, **kwargs)： 参数： index：一个array-like对象，给出了新的index的label method：当新的label的值缺失时，如何处理。参数值可以为：
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摘要：一、数值运算 1.当进行数值运算时，pandas会按照标签对齐元素：运算符会对标签相同的两个元素进行计算。对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上。 当某一方的标签不存在时，默认以NaN填充。缺失值会在运算过程中传播。（由于NaN是浮点数中的一个特殊值，因此结果的元素类型被转换为float6
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摘要：一、[ ] 操作符 1.Index 对于Index对象，可以通过[]来选取数据，它类似于一维ndarray的索引。下标可以为下列几种下标对象： 一个整数下标。此时返回对应的label 一个整数slice。此时返回对应的Index（根据一维labels先切片，再组装成Index） 一个array-li
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摘要：（实线为普通属性，虚线为property属性或者getset_descriptor） 1.Index的结构 .name为普通属性，返回Index的名字 .values/._values为property属性，返回Index的内部数据的视图 ._data为普通属性，返回Index的内部数据 .shap
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摘要：一、Series 1.创建 （1）方法一 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False) 参数： data：它可以是一个字典、array-like、标量。表示Se
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摘要：或者写在一行 参考文献： 【1】pandas 显示不全问题
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摘要：引入工具包 总览 一.datetime库 datetime标准库有四个主要对象 时间 - 仅限时间，以小时，分钟，秒和微秒为单位日期 - 仅年，月和日datetime - 时间和日期的所有组成部分timedelta - 最大天数的时间量 (1)datetime创建 (2)datetime转Times
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摘要：原数据：int型 转成年月日 时分秒的形式
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摘要：https://stackoverflow.com/questions/38741952/how-to-convert-data-of-type-panda-to-panda-dataframe
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摘要：https://www.jianshu.com/p/312c4586346d
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摘要：https://blog.csdn.net/ls13552912394/article/details/79349809 https://tracholar.github.io/wiki/python/pandas.html
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摘要：cum系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的，因此命令格式为D.cumsum() 举例： 1. cumsum 2. cumprod 3. cummax 4. cummin 参考文献： 【1】Pandas —— cum累积计算和rolling滚动计算
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摘要：六、移动窗口函数 移动窗口和指数加权函数类别如↓： rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling
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