data = {'name': ['张三', '李四', '王五'], 'age': [20, 25, 30]} df = pd.DataFrame(data) #将name列拆分成first_name和last_name两列 df[['last_name', 'first_name']] = df['name'].str.split('', expand=True) print(df) 输出结果为: name age last_name first_name 0 张三 ...
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
vdf=df.sort_values(by=['消费时间'])sns.set(style="whitegrid",palette="pastel",color_codes='ture')k={'早餐':'breakfast','午餐':'lunch','晚餐':'dinner'}vdf['eclass']=vdf['ecls'].apply(lambda x:k[x])sns.violinplot(x="eclass",y="tfs",data=vdf,split=True,inner="quart") 早...
data.loc[(data['level']=="high") & (data['origin']=="China"),"sign"]="棒"data 输出结果：5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。data_split = pd.DataFrame((x.split('-') for x in data['date']), index=data.index,...
[\begin{split}w_i = \begin{cases} \alpha (1 - \alpha)^i & \text{if } i < t \ (1 - \alpha)^i & \text{if } i = t. \end{cases}\end{split}] 注意 有时这些方程以(\alpha’ = 1 - \alpha)的形式书写,例如 [y_t = \alpha’ y_{t-1} + (1 - \alpha’) x_t.] 上...
data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 1. 输出结果: 用join合并 用下面这种方式会报错:列重叠,且没有指定后缀,因为上面的数据data和data2都有“id”列,所以需要给id列指明后缀。 data.join(data2) # 会报错 1. 第一种修改方式: ...
DatetimeIndex Timestamp的索引 to_datetime,date_range,DatetimeIndex Period 时期数据 Period PeriodIndex Period period_range, PeriodIndex Pandas 中关于时间序列最常见的类型就是时间戳(Timestamp)了,创建时间戳的方法有很多种,我们分别来看一看。 1. 2.
np.random.seed(seed)# 生成指定频率的日期范围dr = pd.date_range(start, end, freq=freq)# 从日期范围中随机选择 n 个日期returnpd.to_datetime(np.sort(np.random.choice(dr, n, replace=False)))# 示例使用start_date ='2015-01-01'# 设置开始日期end_date ='2018-01-01'# 设置结束日期number_...
'date2':[11,2,33]}) >>> print(pd.merge(df1,df2,on='key',how='outer')) key data1 date2 0 b 1.0 2.0 1 b 3.0 2.0 2 b 7.0 2.0 3 a 2.0 11.0 4 a 5.0 11.0 5 a 9.0 11.0 6 c 4.0 NaN 7 d NaN 33.0 >>> print(pd.merge(df1,df2,on='key',sort=True,how='outer')) #...
可以在Series/DataFrames上执行运算操作,并通过在datetime64 [ns]系列或在时间戳上减法操作来构造timedelta64 [ns]系列。 importpandas as pd s = pd.Series(pd.date_range('2018-1-1', periods=3, freq='D')) td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ]) ...