method:str {‘single’, ‘table’}, default ‘single’ Execute the rolling operation per single column or row ('single') or over the entire object ('table'). This argument is only implemented when specifying engine='numba' in the method call. Returns: aWindoworRolling sub-classedfor the ...
pct_change([periods, fill_method, limit, freq]) 当前元素与前一个元素之间的分数变化。 pipe(func, args, *kwargs) 应用期望Series或DataFrames的可链式函数。 pivot(*, columns[, index, values]) 根据给定的索引/列值返回重塑的DataFrame。 pivot_table([values, index, columns, ...]) 创建类似电子表...
pct_change([periods, fill_method, limit, freq]) 当前元素与前一个元素之间的分数变化。 pipe(func, args, *kwargs) 应用期望Series或DataFrames的可链式函数。 pivot(*, columns[, index, values]) 根据给定的索引/列值返回重塑的DataFrame。 pivot_table([values, index, columns, ...]) 创建类似电子表...
由于这些计算是滚动统计的特例,因此在 pandas 中实现了以下两个调用是等效的: In [74]: df = pd.DataFrame(range(5)) In [75]: df.rolling(window...一些窗口操作在构造函数中还支持method='table'选项,该选项可以在整个DataFrame上执行窗口操作,而不是一次处理单个列或行。...由于这些计算是滚动统计的一...
.eq(other[, axis, level]) #类似Array.eq DataFrame.combine(other,func[,fill_value, …]) #Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(other) #Combine two DataFrame objects and default to non-null values in frame calling the method....
DataFrame.fillna([value, method, axis, …]) #填充空值 DataFrame.replace([to_replace, value, …]) #Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 1. 2. 3. 从新定型&排序&转变形态 DataFrame.pivot([index, columns, values]) #Reshape data (produce a “pivot” table) based on col...
DataFrame.fillna([value, method, axis, …])填充空值 DataFrame.replace([to_replace, value, …])Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 从新定型&排序&转变形态 方法描述 DataFrame.pivot([index, columns, values])Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. ...
DataFrame.fillna([value, method, axis, …]) 填充空值 DataFrame.replace([to_replace, value, …]) Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 从新定型&排序&转变形态 方法 描述 DataFrame.pivot([index, columns, values]) Reshape data (produce a “pivot” table) based on column valu...
df['rolling_sum'] = df['value'].rolling(window=3).sum() 使用GroupBy进行聚合:使用groupby执行高级聚合。 df.groupby('group_column').agg({'value_column': ['sum', 'mean', 'std']}) 处理缺失数据:使用插值方法智能地处理缺失数据。 df.interpolate(method='linear', inplace=True) ...
DataFrame.fillna([value, method, axis, …])填充空值 DataFrame.replace([to_replace, value, …])Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 从新定型&排序&转变形态 方法描述 DataFrame.pivot([index, columns, values])Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. ...