grouped = s.groupby(level=0) # 唯一索引用.groupby(level=0),将同一个index的分为一组 当用index做分组的时候,用level print(grouped) print(grouped.first(),'→ first:非NaN的第一个值\n') print(grouped.last(),'→ last:非NaN的最后一个值\n') print(grouped.sum(),'→ sum:非NaN的和\n'...
grouped = stock_data.groupby('ts_code') print(grouped) <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000002B1AD25D4A8> 注意,这里并没有打印出表格,而是一个GroupBy对象,因为我们还没有对分组进行计算。也就是说,目前只完成了上面提到的第一个阶段的拆分split操作,需要继续调用聚合函数完成计算。
语法:rename(mapper: 'Renamer | None' = None,*,index: 'Renamer | None' = None,columns: 'Renamer | None' = None,axis: 'Axis | None' = None,copy: 'bool' = True,inplace: 'bool' = False,level: 'Level | None' = None,errors: 'str' = 'ignore') s2 # a b c 1 0.510772 0.601...
explode(column[, ignore_index]) 将类似列表的每个元素转换为一行,复制索引值。ffill([axis, inplace, limit, downcast]) DataFrame.fillna()的同义词,方法='ffill'。fillna([value, method, axis, inplace, …]) 使用指定的方法填充NA / NaN值。filter([items, like, regex, axis]) 根据指定的索引标签...
# 还是上面的例子，求股票月度平均价格# 方法一、用groupby，string来做(df_cls_price# 用function作为...
DataFrameGroupBy.ffill([limit]) 向前填充这些值 DataFrameGroupBy.fillna 使用指定的方法填写NA / NaN值 DataFrameGroupBy.filter(func[, dropna]) 返回DataFrame的副本,不包括不满足func指定的布尔条件的组中的元素。 DataFrameGroupBy.hist 制作DataFrame的直方图。
>>>pd.Series([1, np.nan, 2]).sum 3.0 一个公平的比较是使用np.nansum代替np.sum,用np.nanmean而不是np.mean等等。突然间…… 对于超过100万个元素的数组,Pandas的速度是NumPy的1.5倍。对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系——无论...
Groupby.median是pandas库中的一个函数,用于对数据进行分组并计算每个分组的中位数。 概念: Groupby.median是在数据分析中常用的一种操作,它可以将数据按照指定的列进行分组,并计算每个分组的中位数。中位数是一组数据中居于中间位置的数值,将数据按照大小排序后,中间位置的数即为中位数。
Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如分组和旋转,而且这在现实世界中是很常见的。在Pandas中,我们做了大量工作来统一所有支持的数据类型对NaN的使用。根据定义(在CPU级别上强制执行),nan+anything会得到nan。所以...
指数加权窗口也有一个ignore_na参数,用于确定中间空值如何影响权重的计算。当ignore_na=False(默认)时,权重是基于绝对位置计算的,因此中间的空值会影响结果。当ignore_na=True时,通过忽略中间的空值来计算权重。例如,假设adjust=True,如果ignore_na=False,则3, NaN, 5的加权平均值将被计算为 [\frac{(1-\alpha)...