Python，像很多程序一样是区分大小写的。你只需要修改你的语句。
# 使用统计函数:0 代表列求结果, 1 代表行求统计结果 data.max(axis=0) # 最大值 open 34.99 high 36.35 close 35.21 low 34.01 volume 501915.41 price_change 3.03 p_change 10.03 turnover 12.56 my_price_change 3.41 dtype: float64 (2)std()、var() # 方差 data.var(axis=0) open 1.545255e+01...
如果调用combine_first()方法的 df1 中数据非空,则结果保留 df1 中的数据,如果 df1 中的数据为空值且传入combine_first()方法的 df2 中数据非空,则结果取 df2 中的数据,如果 df1 和 df2 中的数据都为空值,则结果保留 df1 中的空值(空值有三种:np.nan、None和pd.NaT)。 即使两个 DataFrame 的形状不相同...
# 使用统计函数:0 代表列求结果, 1 代表行求统计结果 data.max(axis=0) # 最大值 open 34.99 high 36.35 close 35.21 low 34.01 volume 501915.41 price_change 3.03 p_change 10.03 turnover 12.56 my_price_change 3.41 dtype: float64 (2)std()、var() # 方差 data.var(axis=0) open 1.545255e+01...
# Turn Aldi, Walmart, Costco into values of "store" df.melt(id_vars=["fruit"], value_vars=["Aldi", "Walmart", "Costco"], var_name='store') 13:重命名聚合列 我们经常会使用分组聚合的功能,如果要为聚合分配新名称,可以使用name = (column, agg_method)方法: import pandas as pd df = ...
注:《10 minutes to pandas》是Pandas官方文档之一,另外还有两篇:《Pandas cookbook》和《LearnPandas》,要想学习Pandas,其实看这三篇文档就够了,毕竟官方出品。但由于是英文版,所以读起来很吃力,好在目前有Pandas大神已经翻译出来中文版来了,下载链接如下: 1.2 Pandas数据结构 Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Se...
# Turn Aldi, Walmart, Costco into values of "store" df.melt(id_vars=["fruit"], value_vars=["Aldi","Walmart","Costco"], var_name='store') 💡 13:重命名聚合列 我们经常会使用分组聚合的功能,如果要为聚合分配新名称,可以使用name = (column, agg_method)方法: ...
pd.concat不仅能够实现上下拼接,而且还能通过设置参数axis=1实现左右拼接。以拼接两个不同长度的表格为例,没有值的位置会自动填充为NaN。 print(df) ts_code trade_dateclose 0000001.SZ201807058.60 1000001.SZ201807048.61 2000001.SZ201807038.67 3000001.SZ201807028.61 ...
index:索引,必须是唯一的,且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 dtype:数据的类型 通过已有数据创建: (1)指定内容,默认索引: pd.Series(np.arange(10)) 1. # 运行结果 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 ...
Pandas是一个Python库,旨在通过“标记”和“关系”数据以完成数据整理工作,库中有两个主要的数据结构Series和DataFrame 本文主要说明完成数据整理的几大步骤: 1.数据来源 1)加载数据 2)随机采样 2.数据清洗 0)数据统计(贯穿整个过程) 1)处理缺失值 2)层次化索引 3