sort_index(level=0) 20. 时间序列数据重采样 Pandas中提供了一些方法用来对时间序列数据进行重采样,例如: • 将高频率数据降采样到低频率:使用resample()方法 • 将低频率数据升采样到高频率:使用asfreq()方法 例子: # 将按月的数据框重采样到按季度 df.resample('Q').sum() # 将按年的数据框升采样...
改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s.sort_index(ignore_index=True)s.sort_index(na_position='first')# 空值在前,另'last'表示空值在后s.sort_index(level=1)# 如果多层,排一级s.sort_
使用replace方法进行值替换,返回一个新的对象。如果希望对不同的值进行不同的替换,传入一个由替换关系组成的列表或者字典即可: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.Series([1,-999,2,-999,-1000,3]) data.replace(-999,np.nan) #输出 0 1 1 -999 2 2 3 -999 4 -1000...
复制 In [64]: s.sort_index() Out[64]: 0 a 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object In [65]: s.sort_index().loc[1:6] Out[65]: 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object 但是,如果两者中至少有一个缺失且索引未排序,则会引发错误(因为否则会在计算上昂贵,以及对于混合类型索引可能会产生歧义)。
(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号 s.sort_index(ignore_index=True) s.sort_index(na_position='first') # 空值在前,另'last'表示空值在后 s.sort_index(level=1) # 如果多层,排一级 s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) #这层不排 # 行索引排序,表头排序 df.sort_index(axis=1) ...
s.sort_index(na_position='first') # 空值在前,另'last'表示空值在后 s.sort_index(level=1) # 如果多层,排一级 s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) #这层不排 # 行索引排序,表头排序 df.sort_index(axis=1) # 会把列按列名顺序排列 ...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 2.1 groupby对象 1) 直接分组得到一...
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2' : ['yes', 'no', 'yes', 'yes', 'no'], 'data1' : np.random.randn(5), 'data...
2)修改之替换replace 1)dataframe或series都可以使用,例如 df.replace('原来的数据','新的数据',inplace=True) 2)替换的新方式 ①字典替换(推荐使用) 例如: 路径= 'c:/pandas/替换.xlsx' 数据= pd.read_excel(路径) 字典= {'A':20,'B':30} ...