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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整数索引。...主要有两种方式: 使用字典作为基于标签或位置索引数组参数 # 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' 这些方法参数可以是 单个标签, 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索引标签新对象,不改变原对象: >> ds.drop(['IN', 'IL'], dim='

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    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)> 1.5和sepallength(第1)<5.0iris_2d行。 答案: 35.如何从numpy数组中删除包含缺失行?...输入: 答案: 46.如何找到首次出现大于给定位置? 难度:2 问题:查找在iris数据集第4花瓣宽度中第一次出现值大于1.0位置。...难度:4 问题:计算有唯一行数。 输入: 输出: 输出包含10,表示1到10之间数字。这些是相应行中数字数量。 例如,单元(0,2)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行号? 难度:3 问题:创建由分类变量分组行号。使用irisspecies中样品作为输入。

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    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

    同时,一系列时间戳可以组成DatetimeIndex,而将它放到Series中后,Series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能够把一时间戳格式对象转换成为datetime64[ns]类型时间序列....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返回: 注意上面由于传入是列表,而非pandas内部Series,因此返回是DatetimeIndex,如果想要转为datetime64...时间戳切片和索引 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。

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    可视化图表样式使用大全

    堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...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标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大。...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,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有: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和最大之间范围,适合用来比较范围,尤其是已分类范围。...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(通常为 Y 轴或左侧第一)上。

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    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...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标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大。...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,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有: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(通常为 Y 轴或左侧第一)上。每当出现数值时,在相应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或下一行中,最终结果类似于直方图。 推荐制作工具有: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。

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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...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标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大。...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,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有: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(通常为 Y 轴或左侧第一)上。每当出现数值时,在相应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或下一行中,最终结果类似于直方图。 推荐制作工具有: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。

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    Pandasdatetime数据类型

    # 18 date_dt 122 non-null datetime64[ns] 2.通过Timestamp创建 d=pd.Timestamp(2023,12,28...这一数据可以通过日期运算重建该 疫情爆发第一天(数据集中最早一天)是2014-03-22。...计算疫情爆发天数时,只需要用每个日期减去这个日期即可 获取疫情爆发第一天 ebola['Date'].min() 添加新 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,表示日期范围内是逐日递增 # 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 时间序列类型数据可以作为行索引,对应数据类型是DatetimeIndex类型 datetime64类型可以做差

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    3 个不常见但非常实用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时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期日期,例如日、周、月、季度等。...以下是我们通常使用方式: df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum()df.head() 这样就获得了金额累积总和。...df[df["class"]=="A"].head() 类累积总和包含为每个类单独计算累积总和。 3. Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量分类数据。...例如在我们 DataFrame 中,”分类“具有 4 个不同分类变量:A、B、C、D。 默认情况下,该数据类型为object。...df["class_category"] = df["class"].astype("category")df.dtypes # outputdate datetime64[ns

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    3 个不常见但非常实用Pandas 使用技巧

    date 包含 100 个连续日期,class 包含 4 个以对象数据类型存储不同,amount 包含 10 到 100 之间随机整数。...1、To_period 在 Pandas 中,操 to_period 函数允许将日期转换为特定时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期日期,例如日、周、月、季度等。...它计算中值累积和。以下是我们通常使用方式: df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum() df.head() 这样就获得了金额累积总和。...df[df["class"]=="A"].head() 类·累积总和包含为每个类单独计算累积总和。 3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量分类数据。...例如在我们 DataFrame 中,”分类“具有 4 个不同分类变量:A、B、C、D。 默认情况下,该数据类型为object。

    1.8K30

    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' 分辨率与索引相同,并且没有具有这样名称: 为了始终有明确选择...逻辑,指示是否月份最后一天(由频率定义) is_quarter_start 逻辑,指示是否季度第一天(由频率定义) is_quarter_end 逻辑,指示是否季度最后一天(由频率定义)...is_year_start 逻辑,指示是否年份第一天(由频率定义) is_year_end 逻辑,指示是否年份最后一天(由频率定义) is_leap_year 逻辑,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。当您不想使用填充这些方法时,例如fill_method为None,那么中间将被填充为NaN。...getitem 方法,我们可以选择特定或多

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    在Python Matplotlib中制作瀑布图

    1.创建标准条形图。 2.创建另一个条形图并将其放在第一条形图顶部,然后将新条形图颜色设置为与背景色相同颜色,以隐藏第一条形图底部。...这两个新tot和tot1为我们提供了每个瀑布条起点和终点。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任意一(取决于符号),因此我们可以再创建两来捕获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() # 绘制具有颜色第一个条形

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    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 datetime 类型 在上方示例中,肉眼可见 a_col、b_col 这两都是日期,但 a_col 其实是string 字符串类型,b_col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...对整列每个做上述匿名函数所定义运算,完成后整列都是字符串类型 pd.to_datetime() 把整列字符串转换为 pandas datetime 类型,再重新赋值给该(相当于更新该)...关于时间日期处理pandas 官方文档篇幅也挺长,没中文版,大家想要系统了解,直接点开查阅吧~ 关于索引与互换 不管何种原因导致,通常使用 pandas 时会经常对索引与进行互换。

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