Single large brackets with column names are used to change column order by name. column_names=[0,2,3,1,4,"mean"]data=data.reindex(columns=column_names)data Output: 0 2 3 1 4 mean0 0.277764 0.443376 0.838117 0.778528 0.256161 0.5187891 0.986206 0.061442 0.703383 0.647985 0.415676 0.5629382 0.9...
dtype: datetime64[ns] In [566]: store.select_column("df_dc", "string") Out[566]: 0 foo 1 foo 2 foo 3 foo 4 NaN 5 NaN 6 foo 7 bar Name: string, dtype: object
print(df.diff( periods=1, axis=‘columns‘)) print(df.diff( periods=-1, axis=1)) # 变化率计算 data['收盘价(元)'].pct_change() # 以5个数据作为一个数据滑动窗口,在这个5个数据上取均值 df['收盘价(元)'].rolling(5).mean() 数据修改 # 删除最后一行 df = df.drop(labels=df.shape...
radviz(frame, class_column[, ax, color, …]):在2D中绘制多维数据集。 register_matplotlib_converters([explicit]):使用matplotlib注册Pandas格式化程序和转换器 scatter_matrix(frame[, alpha, figsize, ax, …]):绘制散点图矩阵。 一般实用功能 使用选项 describe_option(pat[, _print_desc]):打印一个或多...
在使用命名聚合时,额外的关键字参数不会传递给聚合函数;只有(column, aggfunc)对作为**kwargs传递。如果您的聚合函数需要额外的参数,可以使用functools.partial()部分应用它们。 命名聚合对于 Series 分组聚合也是有效的。在这种情况下,没有列选择,因此值只是函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In ...
>>> indexed_df3 = df.set_index('column1') 重新索引 Series 对象的重新索引通过其.reindex(index=None,**kwargs)方法实现。**kwargs中常用的参数有俩:method=None,fill_value=np.NaN: lang:python ser = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) >>> a ...
Pandas DataFrame.rename() function is used to change the single column name, multiple columns, by index position, in place, with a list, with a dict, and
df['信号'] = np.where(df[signal_column] > 0, 1, 0) # 计算每日收益率 df['日收益率'] = df['收盘'].pct_change() # 计算策略的每日收益率 df['策略收益率'] = df['Position'].shift(1) * df['日收益率'] # 计算策略的累积收益率 df['累计收益率'] = (1 + df['策略收益率'])...
要检索单个可索引或数据列,请使用方法select_column。这将使你能够快速获取索引。这些返回一个结果的Series,由行号索引。目前这些方法不接受where选择器。 In [565]: store.select_column("df_dc", "index")Out[565]:0 2000-01-011 2000-01-022 2000-01-033 2000-01-044 2000-01-055 2000-01-066 2000...
You can change the column name of Pandas DataFrame by using the DataFrame.rename() method and the DataFrame.columns() method. In this article, I will