使用dtype='category',生成的类别将始终被解析为字符串(对象 dtype)。如果类别是数字的,可以使用to_numeric()函数进行转换,或者根据需要使用另一个转换器,如to_datetime()。 当dtype是具有同质categories(全部是数字,全部是日期时间等)的CategoricalDtype时,转换会自动完成。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html 这是一个简短而精炼的示例和链接存储库,包含有用的 pandas 示例。我们鼓励用户为此文档添加内容。 在这一部分添加有趣的链接和/或内联示例是一个很好的首次拉取请求。 在可能的情况下,已插入简化、精简、适合新用户的内联示例,以补充 Stack-Overflow 和 G...
根据索引(index)、列(column)(values)值), 对原有DataFrame(数据框)进行变形重塑,俗称长表转宽表 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( { '姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四'], '科目': ['语文', '数学', '英语', '语文', '数学', '英语...
# 寻找星期几跟股票张得的关系 # 1、先把对应的日期找到星期几 date = pd.to_datetime(data.index).weekday data['week'] = date # 增加一列 # 2、假如把p_change按照大小去分个类0为界限 data['posi_neg'] = np.where(data['p_change'] > 0, 1, 0) # 通过交叉表找寻两列数据的关系 count ...
Pandas 允许使用pd.merge()函数和DataFrame对象的.merge()方法,将 pandas 对象与类似数据库的连接操作合并。 合并通过在一个或多个列或行索引中查找匹配值来合并两个 Pandas 对象的数据。 然后,基于应用于这些值的类似关系数据库的连接语义,它返回一个新对象,该对象代表来自两者的数据的组合。
column_name'].str.strip()# 将字符串转换为小写df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()# 将列转换为不同的数据类型df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type')# 将列转换为日期时间df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])# 重命名列名df.column...
可选地,`merge_asof()`可以通过在`by`键上匹配来执行分组合并,同时在`on`键上找到最近的匹配。```pyIn [137]: trades = pd.DataFrame(...: {...: "time": pd.to_datetime(...: [...: "20160525 13:30:00.023",...: "20160525 13:30:00.038",...: "20160525 13:30:00.048",...: "201...
# 转换列为整数类型df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)# 转换列为日期类型df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) 8. 处理异常值 异常值可能对分析结果产生不良影响,因此需要检测和处理: # 定义异常值的阈值threshold =3# 使用 Z 分数检测异常值z_scores = (df -...
freq 时间频率,默认为'D',可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),… 十三、pandas:时间序列 1、时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame。 2、datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的。
Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。由索引(index)和列组成。 DataFrame DataFrame 是一个表格型的数据结构,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典。 案例应用 创建一个符合正态分布的10个股...