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 >>>np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但是 >>>pd.Series([1, np...
>>>np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但是 >>>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....
在Pandas中,可以使用rolling()函数来应用滚动线操作。该函数的常用参数包括: window:滑动窗口的大小,可以是一个整数,表示窗口的大小,也可以是一个日期偏移量,表示窗口的时间范围。 min_periods:滑动窗口中所需的最小观测值数量,如果窗口内的观测值数量小于该值,则结果为NaN。
一种解决方案是使用ignore_index=True,它告诉concat在连接后重置行名称: 在这种情况下,将name列设置为索引将有所帮助。但对于更复杂的滤波器,它不会。 另一种快速、通用、甚至可以处理重复行名的解决方案是索引而不是删除。为了避免显式地否定条件,我写了一个(只有一行代码的)自动化程序。 分组 这个操作已经在Se...
nan 但是 >>> 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...
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)...
explode(column[, ignore_index]) 将列表的每个元素转换为行,复制索引值。 ffill(*[, axis, inplace, limit, downcast]) 通过将最后一个有效观察值传播到下一个有效观察值来填充NA/NaN值。 fillna([value, method, axis, inplace, ...]) 使用指定的方法填充NA/NaN值。 filter([items, like, regex, axi...
Rolling.median(**kwargs) 计算滚动中值。 Rolling.var([ddof]) 计算无偏滚动方差。 Rolling.std([ddof]) 计算轧制标准偏差。 Rolling.min(*args, **kwargs) 计算滚动最小值。 Rolling.max(*args, **kwargs) 滚动最大值 Rolling.corr([other, pairwise]) 滚动样本相关 ...
DataFrame([dict_merge(dict(date=date), sd) for sd in securities]) for date in dates ], ignore_index=True)[['date', 'security_id', 'int_val', 'str_val']] col_names = ['Col{}'.format(c) for c in range(columns)] return pd.concat([data, pd.DataFrame(np.random.randn(len(...
non_nans = items[~mask] non_nan_idx = idx[~mask] nan_idx = np.nonzero(mask)[0] if not ascending: non_nans = non_nans[::-1] non_nan_idx = non_nan_idx[::-1] indexer = non_nan_idx[non_nans.argsort(kind=kind)] if not ascending: indexer = indexer[::-1] ...