df_inner.reset_index() 4、设置日期为索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=df_inner.set_index('date') 5、提取4日之前的所有数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner[:'2013-01-04'] 6、使用iloc按位置区域提取数据 代码语言:javascript 代码运...
from pandas import date_range s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=date_range('20210101', periods=4)) s # 输出为: 2021-01-01 1 2021-01-02 2 2021-01-03 3 2021-01-04 4 Freq: D, dtype: int64 这种创建Series的方式还是比较优雅的,我们可以多借鉴。 三、Series常用属性 Series有...
Series(data=np.random.randint(1,40,size=(5,)),index=['a','d','f','g','t'],name='bobo') 输出: a 3 d 22 f 35 g 19 t 21 Name: bobo, dtype: int32 1.2 由字典创建:不能再使用index.但是依然存在默认索引 注意:数据源必须为一维数据 dic = { '语文':100, '英语':99 } s = ...
In [48]: from pandas.api.indexers import VariableOffsetWindowIndexer In [49]: df = pd.DataFrame(range(10), index=pd.date_range("2020", periods=10)) In [50]: offset = pd.offsets.BDay(1) In [51]: indexer = VariableOffsetWindowIndexer(index=df.index, offset=offset) In [52]: df ...
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #将数据类型转换为日期类型 df = df.set_index('date') # 将date设置为index print(df.head(2)) print(df.tail(2)) print(df.shape) number date 2013-10-24 3 2013-10-25 4 number date ...
In [30]: df = pd.DataFrame(...: {"A": [0, 1, 2, 3, 4]}, index=pd.date_range("2020", periods=5, freq="1D")...: )...:In [31]: dfOut[31]:A2020-01-01 02020-01-02 12020-01-03 22020-01-04 32020-01-05 4In [32]: df.rolling("2D", center=False).mean()Out[...
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])#将数据类型转换为日期类型df = df.set_index('date')# 将date设置为indexprint(df.head(2))print(df.tail(2))print(df.shape) numberdate2013-10-2432013-10-254numberdate2017-02-1462017-02-226(425,1) ...
(a)to_datetime方法 Pandas在时间点建立的输入格式规定上给了很大的自由度,下面的语句都能正确建立同一时间点 pd.to_datetime('2020.1.1') pd.to_datetime('2020 1.1') pd.to_datetime('2020 1 1') pd.to_datetime('2020 1-1') pd.to_datetime('2020-1 1') ...
freq:一个字符串或者 DateOffset 对象,指定频率 tz: 指定时区 name:指定该 Index 的名字 closed:指定区间类型,为’left’(左闭右开),‘right’(左开右闭),None(左闭右闭) 示例如下: import pandas as pd p1 = pd.Period('20221113') # 从日期字符串创建 Period 对象,还可指定时分(秒),如:pd.Period(...
使用函数pandas.Series(data, index, dtype, name, copy)创建,介绍其中两个主要参数:1、data,数据源;2、index(可选),索引,默认从数字0开始,也可以自定义索引。 举个栗子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import pandas as pd data = ["点赞", "收藏", "评论"] # 定义数...