代码语言:javascript 复制 In [18]: df2.dtypes Out[18]: A float64 B datetime64[s] C float32 D int32 E category F object dtype: object In [19]: df2.to_numpy() Out[19]: array([[1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'foo'], [1.0, Timestamp('2013-0...
axis=1) Out[146]: a 1.583749 b 0.734929 c 1.133683 d -0.166914 dtype: float64 In [147]: df.apply(lambda x: x.max() - x.min()) Out[147]: one 1.051928 two 1.632779 three 1.840607 dtype: float64 In [148
原文:pandas.pydata.org/docs/getting_started/tutorials.html 这是社区提供的许多pandas教程的指南,主要面向新用户。 由Julia Evans 撰写的 pandas cookbook 这本2015 年的 cookbook(由Julia Evans撰写)的目标是为您提供一些具体的示例,帮助您开始使用 pandas。这些都是使用真实数据的示例,以及所有相关的错误和怪异之...
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原文:pandas.pydata.org/docs/ 重复标签 原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/duplicates.html Index对象不需要是唯一的;你可以有重复的行或列标签。这一点可能一开始会有点困惑。如果你熟悉 SQL,你会知道行标签类似于表上的
subdf2.date=pd.to_datetime(subdf2.date) 5.设置多级索引: df.set_index(['ts_code','date']) 6.相邻行操作: df=df.apply(lambda x:x-x.shift(1)) 7.lambda用if: df=df.apply(lambda x:x/x.shift(1) ifx.name[0] == x.shift(1).name[0] else x ) ...
这是因为,数据有时存储的是正确类型,但在保存时却存成了 object 类型,此时,用 DataFrame.infer_objects() 与Series.infer_objects() 方法即可把数据软转换为正确的类型。 In [364]: import datetime In [365]: df = pd.DataFrame([[1, 2], ...: ['a', 'b'], ...: [datetime.datetime(2016, ...
Pandas introduce two fundamental data structures: Series: A labeled, one-dimensional array-like structure capable of holding diverse data types. DataFrame: A two-dimensional, table-like structure representing data in rows and columns. It comprises a collection of a Series of objects aligned along a...
一个datetime64[ns] dtype numpy.ndarray,其中的值在转化为UTC和时区是被丢弃。 时区可以使用dtype=object In [14]: ser = pd.Series(pd.date_range("2000", periods=2, tz="CET")) In [15]: ser.to_numpy(dtype=object) Out[15]: array([Timestamp('2000-01-01 00:00:00+0100', tz='CET')...
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more - pandas/pandas/core/indexes/datetimes.py at v0.25.2 · pandas-dev/pandas