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xarray | 索引及数据选择

类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...主要有两种方式： 使用字典作为基于标签或位置的索引数组参数 # 根据位置索引 >> arr[dict(space=slice(0, 3, 2), time=slice(None, 2))] <xarray.DataArray...[ns] 2000-01-01 2000-01-02 * space (space) <U2 'IA' 'IL' 'IN' 这些方法的参数可以是 单个标签值， slice 对象 或 1D数组。...[ 0.98457165, 0.57669922, 0.20617116], [ 0.84849003, 0.53993486, 0.27997644]]) # 获取第一个时间对应的数据...丢弃标签 drop (适用于 Dataset 和 DataArray) 方法会返回具有沿着某一维度丢弃的索引标签的新对象，不改变原对象： >> ds.drop(['IN', 'IL'], dim='

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    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

    同时，一系列的时间戳可以组成DatetimeIndex，而将它放到Series中后，Series的类型就变为了datetime64[ns]，如果有涉及时区则为datetime64[ns, tz]，其中tz...其中，to_datetime能够把一列时间戳格式的对象转换成为datetime64[ns]类型的时间序列....datetime64[ns]本质上可以理解为一个大整数，对于一个该类型的序列，可以使用max, min, mean，来取得最大时间戳、最小时间戳和“平均”时间戳 下面先对to_datetime方法进行演示...', freq=None) 输出为： 传入列表和series的返回值： 注意上面由于传入的是列表，而非pandas内部的Series，因此返回的是DatetimeIndex，如果想要转为datetime64...时间戳的切片和索引 一般而言，时间戳序列作为索引使用。如果想要选出某个子时间戳序列，第一类方法是利用dt对象和布尔条件联合使用，另一种方式是利用切片，后者常用于连续时间戳。

    6.6K10

    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    难度：2 问题：水平堆叠数组a和b。 输入： 输出： 答案： 10.没有硬编码的情况下，在numpy中如何生成自定义序列？ 难度：2 问题：创建以下模式而不使用硬编码。...难度：3 问题：过滤具有petallength（第3列）> 1.5和sepallength（第1列）<5.0的iris_2d的行。 答案： 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？...输入： 答案： 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置？ 难度：2 问题：查找在iris数据集的第4列花瓣宽度中第一次出现值大于1.0的位置。...难度：4 问题：计算有唯一值的行数。 输入： 输出： 输出包含10列，表示1到10之间的数字。这些值是相应行中数字数量。 例如，单元（0,2）的值为2，这意味着数字3在第一行中恰好出现2次。...输入： 输出： 答案： 52.如何创建按分类变量分组的行号？ 难度：3 问题：创建由分类变量分组的行号。使用iris的species中的样品作为输入。

    20.7K42

    常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

    堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...误差线 误差线可以作为一项增强功能来显示数据变化，通常用于显示范围数据集中的标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大值。...条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具，帮助我们提前做好计划。

    8.8K20

    60 种常用可视化图表，该怎么用？

    堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...误差线 误差线可以作为一项增强功能来显示数据变化，通常用于显示范围数据集中的标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大值。...条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具，帮助我们提前做好计划。

    8.7K10

    可视化图表样式使用大全

    堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...误差线可以作为一项增强功能来显示数据变化，通常用于显示范围数据集中的标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大值。...条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。

    9.4K10

    3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

    To_period 在 Pandas 中，操作 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...以下是我们通常的使用方式： df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum()df.head() 这样就获得了金额列的列值累积总和。...df[df["class"]=="A"].head() 类的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3. Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。...df["class_category"] = df["class"].astype("category")df.dtypes # outputdate datetime64[ns

    1.3K10

    3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

    date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。...1、To_period 在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...它计算列中值的累积和。以下是我们通常的使用方式： df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum() df.head() 这样就获得了金额列值的累积总和。...df[df["class"]=="A"].head() 类·的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。

    1.8K30

    在Python Matplotlib中制作瀑布图

    1.创建标准的条形图。 2.创建另一个条形图并将其放在第一个条形图的顶部，然后将新条形图的颜色设置为与背景色相同的颜色，以隐藏第一个条形图的底部。...这两个新的列tot和tot1为我们提供了每个瀑布条的起点和终点。例如，在第2行Expenses（费用）中，起点是110，终点是90。...图2 由于起点和终点可以位于两个新列中的任意一列（取决于值的符号），因此我们可以再创建两列来捕获upper点和lower点： lower= df[['tot','tot1']].min(axis=1)...upper= df[['tot','tot1']].max(axis=1) 我们使用upper点绘制第一组条形图。...connect= df['tot1'].repeat(3).shift(-1) connect[1::3] = np.nan fig,ax = plt.subplots() # 绘制具有颜色的第一个条形

    2.7K20

    Pandas的datetime数据类型

    # 18 date_dt 122 non-null datetime64[ns] 2.通过Timestamp创建 d=pd.Timestamp(2023,12,28...这一列数据可以通过日期运算重建该列 疫情爆发的第一天（数据集中最早的一天）是2014-03-22。...计算疫情爆发的天数时，只需要用每个日期减去这个日期即可 获取疫情爆发的第一天 ebola['Date'].min() 添加新列 ebola['outbreak_d'] = ebola['Date'...使用date_range函数创建日期序列时，可以传入一个参数freq，默认情况下freq取值为D，表示日期范围内的值是逐日递增的 # DatetimeIndex(['2014-12-31', '2015...,可用于计时特定代码段) 总结: Pandas中，datetime64用来表示时间序列类型 时间序列类型的数据可以作为行索引，对应的数据类型是DatetimeIndex类型 datetime64类型可以做差

    13410

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·三）

    例如，dft_minute['2011-12-31 23:59'] 将引发 KeyError，因为 '2012-12-31 23:59' 的分辨率与索引相同，并且没有具有这样名称的列： 为了始终有明确的选择...逻辑值，指示是否月份的最后一天（由频率定义） is_quarter_start 逻辑值，指示是否季度的第一天（由频率定义） is_quarter_end 逻辑值，指示是否季度的最后一天（由频率定义）...is_year_start 逻辑值，指示是否年份的第一天（由频率定义） is_year_end 逻辑值，指示是否年份的最后一天（由频率定义） is_leap_year 逻辑值，指示日期是否属于闰年 此外...简单地对稀疏系列进行上采样可能会产生大量中间值。当您不想使用填充这些值的方法时，例如fill_method为None，那么中间值将被填充为NaN。...getitem 方法，我们可以选择特定的列或多列。

    19600

    整理总结 python 中时间日期类数据处理与类型转换(含 pandas)

    如何转换为 pandas 自带的 datetime 类型 在上方示例中，肉眼可见 a_col、b_col 这两列都是日期，但 a_col 的值其实是string 字符串类型，b_col的值是datatime.date...datetime64[ns] 类型 df['b_col'] = pd.to_datetime(df['b_col']) # 时间戳（float） 类型转换为 datetime64[ns] 类型 df[...[ns] b_col 9 non-null datetime64[ns] c_col 9 non-null datetime64[ns] dtypes: datetime64...对整列每个值做上述匿名函数所定义的运算，完成后整列值都是字符串类型 pd.to_datetime() 把整列字符串转换为 pandas 的 datetime 类型，再重新赋值给该列（相当于更新该列）...关于时间日期处理的pandas 官方文档篇幅也挺长的，没中文版，大家想要系统了解，直接点开查阅吧~ 关于索引与列的互换 不管何种原因导致，通常使用 pandas 时会经常对索引与列进行互换。

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