Pandas_Select_Data_where() 星空流 读书/数据分析/摄影爱好者 从具有布尔向量的Series中选择值通常会返回数据的子集。为了保证选择输出与原始数据具有相同的形状,您可以where在Series和中使用该方法DataFrame。 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('2020-01-01',periods=5) ...
major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3), minor_axis=['first', 'second']) # 结果 <class 'pandas.core.panel.Panel'> Dimensions: 4 (items) x 3 (major_axis) x 2 (minor_axis) Items axis: A to D Major_axis axis: 2013-01-01 00:00:00 to 2013-01-03 00:00:00 Minor_ax...
SELECT Column1, Column2, mean(Column3), sum(Column4) FROM SomeTable GROUP BY Column1, Column2 我们的目标是使像这样的操作自然且易于使用 pandas 表达。我们将讨论 GroupBy 功能的每���领域,然后提供一些非平凡的例子/用例。 查看食谱以获取一些高级策略。 将对象分成组 分组的抽象定义是提供标签...
首先,让我们创建一些示例对象,就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [1]: index = pd.date_range("1/1/2000", periods=8) In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"]) In [3]: df...
类似于date_range(),你可以使用timedelta_range()构造TimedeltaIndex的常规范围。timedelta_range的默认频率是日历日: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [97]: pd.timedelta_range(start="1 days", periods=5) Out[97]: TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days', '4 days', '5...
# # select a,b while (a.key1==b.key1) res = pd.merge(left,right,on='key') # 根据关键字合并 print(res) key A B C D 0 K0 A0 B0 C0 D0 1 K1 A1 B1 C1 D1 2 K2 A2 B2 C2 D2 3 K3 A3 b3 C3 D3 7.2 有多个key # 有两个key left = pd.DataFrame({'key1':['K0'...
select_dtypes函数 根据字段类型来筛选数据,可以包含或者排除一个或者多个字段类型的数据。 下面是官网的案例,稍作修改:生成了3个不同数据类型的字段 1、包含字段类型 2、排除字段类型 take函数 也是选择数据的一个函数,具体语法为: take(indices, axis=0, is_copy=None, **kwarg...
# Import data hereprices = pd.read_csv('asset_classes.csv',parse_dates=['DATE'],index_col='DATE')# Inspect prices hereprint(prices.info())# Select first pricesfirst_prices = prices.iloc[0]# Create normalizednormalized = prices.div(first_prices).mul(100)# Plot normalized#画图这个地方老...
("\n计算两个字段间的协方差:") print(f"price 和 m-point 列的协方差: {cov_price_mpoint:.2f}") """ 计算两个字段间的协方差: price 和 m-point 列的协方差: 2450.00 """ # 8.数据表中所有字段间的协方差 # select_dtypes(include=[float, int]) 方法选择所有数值类型的列,然后对选中的...
在这里,我们讨论了与pandas数据结构共同的许多基本功能。首先,让我们创建一些示例对象,就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样: In [1]: index = pd.date_range("1/1/2000", periods=8)In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])In ...