data.drop(index=data[data['Product Cost'] <0].index, inplace=True) 3.2 删除重复的数据 输出: # 删除重复的数据 # 这里的重复的数据是完全重复的,所有的值都是相同的, # 这里只能判断为异常数据,直接删除掉 data.drop(index=data[data.duplicated].index, inplace=True) 3.3 日期转换格式 data['Sale...
data.drop(index=data[data.duplicated()].index, inplace=True) 3.3 日期转换格式 data['Sale Date Time'] = pd.to_datetime(data['Sale Date Time']) data.info() 输出: 至此,数据清洗完毕,可以进行分析。 分析 4.1 总体情况 4.2 时间角度 4.2.1 年销售额情况 2017年只有前9个月的销售额,2020年只有...
dataframe中用于去重的函数为drop_duplicates() ,默认整行数据均相同才去重,也可以指定某索引进行单独去重。 #获取第一个dfdf1=ts.get_k_data('510050',start='2014-02-21',end='2014-04-01',ktype='D',autype='qfq')#重构索引df1.set_index(['date'],inplace=True)#获取第二个dfdf2=ts.get_k_d...
复制代码 # 将日期列转换为datetime类型 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) data.set_index('date', inplace=True) # 计算移动平均线 data['rolling_mean'] = data['value'].rolling(window=7).mean() # 绘制时间序列图和移动平均线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data.ind...
选取连续多行:xx.loc[row_index_name1:row_index_name2, :] 显式 ; xx.iloc[row_index_from_zero1:row_index_from_zero2, :] 隐式 print(transactions.iloc[2:4,:]) Transaction_ID Transaction_Date Product_ID Quantity Unit_Price Total_Price2 3 2011-06-16 3 NaN 32 32 ...
[date]设定为 index inplace是原地修改,不要创建一个新对象 stock_data.set_index('date',inplace=True) #进行转换,周线的每个变量都等于那一周中最后一个交易日的变量值 period_stock_data = stock_data.resample(period_type,how='last') #周线的change等于那一周中每日change的连续相乘 period_stock_data...
(frequency_data, on='CustomerID', how='left')# Calculate Monetary Valuemonetary_data = data.groupby('CustomerID')['TransactionAmount'].sum().reset_index()monetary_data.rename(columns={'TransactionAmount': 'MonetaryValue'}, inplace=True)data = data.merge(monetary_data, on='CustomerID', ...
['Date'].str.replace...\]","") 用set_index更改索引我们继续使用Pandas的set_index方法将日期列设置为索引,这样做能够为后面的作图提供一个时间类型的Series对象。...df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True) 为了后续的作图需要,我们需要用0填充缺失...
typeProperties.indexName object Azure 搜索索引的名称。 类型:字符串 (或带有 resultType 字符串) 的表达式。 AzureSqlDWTableDataset Azure SQL Data Warehouse数据集。 展开表 名称类型说明 annotations object[] 可用于描述数据集的标记列表。 description string 数据集说明。 folder Folder 此数据集位于的...
对象类型对象操作类型 数据库模式 模式 CREATE SCHEMA 基本表 CREATE SCHEMA,ALTER TABLE 视图 CREATE VIEW 索引 CREATE INDEX 数据 基本表和视图 SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE,REFERENCES,ALL PRIVILEGES 属性列 SELECT,INSERT,UPDATE,REFERENCES,ALL PRIVILEGES