为了方便后面的代码调用，下载完成后将这个.csv文件拷贝到代码的同级目录下。 三、DataFrame数据结构介绍 1....下载的数据编码格式是'gbk'，所以读取数据时也要指定用'gbk'，否则会报错。 ? 使用type()函数打印数据的类型，数据类型为DataFrame。...DataFrame数据由三个部分组成，行索引、列索引、数据。pandas读取DataFrame数据时，如果数据行数和列数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...与numpy中的ndarray相比，ndarray只有数据部分，没有行索引和列索引，缺少对数据的描述和说明，没有赋予数据实际意义。...将日期设置为行索引后，“日期”这一列数据变成了索引，数据中就不再有日期了。可见，set_index()移动了列的位置，从数据移动到了行索引(但没有删除数据)。
"年/月/日"，"月/日/年"和"月-日-年"等形式，字符串转换日期也是实际应用中最为常见的需求。...举例如下： 1.首先创建数据结构如下，其中初始dataframe索引是时间序列，两列数据分别为数值型和字符串型 ? 2.运用to_datetime将B列字符串格式转换为时间序列 ?...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...需注意的是该方法主要用于数据列的时间筛选，其最大优势在于可指定时间属性比较，例如可以指定time字段根据时间筛选而不考虑日期范围，也可以指定日期范围而不考虑时间取值，这在有些场景下是非常实用的。 ?...例如，求解连续3条记录的均值，则可简单实现如下： ? 注意到由于窗口长度设置为3，前两条记录因为"向前凑不齐"3条，所以结果为空值。当然，就这一特定需求而言，也可由shift函数实现： ?
选对比数值与字符的储存 object类型用来表示用到了Python字符串对象的值，有一部分原因是Numpy缺少对缺失字符串值的支持。...转换使用pandas.to_datetime()函数，并使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。...现在我们使用这个字典，同时传入一些处理日期的参数，让日期以正确的格式读入。 通过对列的优化，我们是pandas的内存用量从861.6兆降到104.28兆，有效降低88%。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据...在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...我们将使用 pandas.to_datetime() 函数进行转换，并使用 format 参数让日期数据按照 YYYY-MM-DD 的格式存储。 ...首先，我们将每列的最终类型、以及列的名字的 keys 存在一个字典中。因为日期列需要单独对待，因此我们先要删除这一列。...现在，我们可以使用字典、以及几个日期的参数，通过几行代码，以正确的类型读取日期数据。
pandas 使用一个单独的映射词典将这些int值映射到原始值。只要当一个列包含有限的值的集合时，这种方法就很有用。...当我们将一列转换成 category dtype 时，pandas 就使用最节省空间的 int 子类型来表示该列中的所有不同值。...例如，如果您有10年的分钟频率耗电量数据，即使你指定格式参数，只需将日期和时间转换为日期时间可能需要20分钟。你真的只想做一次，而不是每次运行你的模型，进行测试或分析。...你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理，然后将数据存储在已处理的表单中，以便在需要时使用。但是，如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理？...Pandas的 HDFStore 类允许你将DataFrame存储在HDF5文件中，以便可以有效地访问它，同时仍保留列类型和其他元数据。
案例研究：日本北海道的日降雨模式 数据来源 在这个案例研究中，我使用了日本北海道2020年1月1日至12月31日期间的降雨空间分布数据，涵盖了一年的366天。...如果你仔细查看文件名，你会注意到它们是按照每个相应的日期命名的。...转换为时间序列数据框 在pandas中，将列表转换为数据框格式是一项简单的任务： # convert lists to a dataframe df = pd.DataFrame(zip(date, rainfall_mm...), columns = ['date', 'rainfall_mm']) df.head() 现在我们有了一个pandas数据框，但请注意，“日期”列中的值是字符串，pandas尚不知道它代表日期...将日期列设置为索引也是一个好主意。这有助于按不同日期和日期范围切片和过滤数据，并使绘图任务变得容易。我们首先将日期排序到正确的顺序，然后将该列设置为索引。
锚定偏移是代表给定频率并从特定点开始的频率，例如周，月或年的特定日期。...，并返回了正确的2014-09-02日期。...此图中的次要标签包含当月的日期，而主要标签则包含年和月（仅第一个月的年份）。 我们可以为每个次要和主要级别设置定位器和格式化器，以更改值。...在此过程中，我们还需要舍弃不属于月底的日期，并预先填写所有缺少的值。...生成数据（例如每日收益）的直方图的一个技巧是选择要聚合值的箱数。 该示例将使用 50 个桶，这使您可以很好地感觉到三年数据中每日变化的分布。
，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日 ?...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...(time) 具体的处理，包括特征值替换、插入日期列（利用 apply 函数逐行处理，这一步很费时间，暂时也没想到更快的方法），精度转换 def PreProcess(df_t): # 每读取一个文本文件做一步预处理...df_t.loc[df_t['20-20时降水量'] >= 29999, '20-20时降水量'] = np.nan # 替换掉所有特征值 df_t.insert( # 插入日期列，...） na_values 选项将把指定的值替换为 Nan parse_dates=False 防止将某些字符解析为日期 StaDir = '.
，比如下图这种格式，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日 这种格式与CSV格式还有点不同，CSV格式是字段间用相同的符号隔开，而图中的文件可能是用 Fortran 写的，每个字段的长度固定为30个字符...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...(time) 具体的处理，包括特征值替换、插入日期列（利用 apply 函数逐行处理，这一步很费时间，暂时也没想到更快的方法），精度转换 def PreProcess(df_t): # 每读取一个文本文件做一步预处理...df_t.loc[df_t['20-20时降水量'] >= 29999, '20-20时降水量'] = np.nan # 替换掉所有特征值 df_t.insert( # 插入日期列，...） na_values 选项将把指定的值替换为 Nan parse_dates=False 防止将某些字符解析为日期 StaDir = '.
fit()函数接受时间序列数据以DataFrame的形式被传入，同时对这个DataFrame也有特殊的格式要求：第一列必须被命名为“ds”并包含日期信息；第二列必须被命名为“y”并包含观测结果。...这就意味着我们需要修改原数据集中的列名，同时把第一列转为日期时间对象（date-time objects）——前提是如果你没有事先做好这一步的话（可以在调用read_csv函数时通过输入正确的参数来完成这个操作...通过调用predict()函数并传入一个DataFrame就可以进行预测了，该DataFrame包含一个名为“ds”的列及所有待预测日期时间的行。 创建预测DataFrame有很多种方式。...在这里，我们循环一年中的所有日期（即数据集中的最后12个月），并为每一个月创建一个字符串。接下来我们把这个日期列表转为DataFrame，并把字符串转为日期时间对象。...Predict()函数的计算结果是一个包含多个列的DataFrame，其中最重要的列或许是被预测的日期时间（“ds”列）、预测值（“yhat”列）以及预测值的上下限（“yhat_lower”列和“yhat_upper
## Stata 格式 ### 写入到 Stata 格式 方法 `DataFrame.to_stata()` 将 DataFrame 写入 .dta 文件。...注意 `index_col=False`可用于强制 pandas*不*将第一列用作索引，例如当您有一个每行末尾都有分隔符的格式不正确的文件时。 `None`的默认值指示 pandas 进行猜测。...如果您可以安排数据以这种格式存储日期时间，加载时间将显着更快，已观察到约 20 倍的速度。 自版本 2.2.0 起已弃用：在 read_csv 中合并日期列已弃用。...如果尝试解析日期字符串列，pandas 将尝试从第一个非 NaN 元素猜测格式，然后使用该格式解析列的其余部分。...写出数据 写入到 CSV 格式 Series和DataFrame对象具有一个实例方法to_csv，允许将对象的内容存储为逗号分隔值文件。该函数接受多个参数。只需要第一个。
image.png 5.2 DataFrame相加 对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。...关键字参数axis，可以填入的值为0或1，0表示对行进行操作，1表示对列进行操作 示例如下： from pandas import Series,DataFrame from numpy import...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换 使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串，需要1个参数，参数为字符串格式。...方法的返回值的数据类型是字符串。 另外，其实time模块中有strftime方法，需要1个参数，参数为字符串格式。可以将现在的时间转换为字符串。 ?...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。
在这篇博客中，猫头虎 将详细介绍 Pandas 的核心功能，从库的简介，到安装步骤，再到具体的用法及实际应用。对于数据分析师和开发者，或是任何对数据处理感兴趣的读者，这篇文章都将提供宝贵的参考。...，例如使用 category 类型代替 object 类型。...解决方法： 确保日期格式正确：使用 pd.to_datetime 函数将字符串转换为日期时间格式。...将数据存储在数据库中，通过 SQL 查询进行分步操作。 利用 HDF5 格式存储数据，以提高读取效率。 Q: Pandas 可以处理哪些数据类型？...选择指定列或条件过滤数据 df[df['Age'] > 30] 处理缺失值 填充或删除缺失值 df.fillna(0, inplace=True) 处理重复值 删除重复行 df.drop_duplicates
date_format 字符串或列->格式字典，默认为None 如果与parse_dates一起使用，将根据此格式解析日期。...如果您可以安排数据以这种格式存储日期时间，加载时间将显著加快，观察到的速度提升约为 20 倍。 自版本 2.2.0 起已弃用：在 read_csv 中合并日期列已弃用。...如果尝试解析日期字符串列，pandas 将尝试从第一个非 NaN 元素猜测格式，然后使用该格式解析列的其余部分。...+ `convert_axes`：布尔值，尝试将轴转换为正确的数据类型，默认为`True`。...例如，您可以将以下文本复制到剪贴板（在许多操作系统上为 CTRL-C）： ```py A B C x 1 4 p y 2 5 q z 3 6 r 然后通过调用以下方式直接将数据导入到 DataFrame
图片 2.写入数据处理完数据后，我们可能会把处理后的DataFrame保存下来，最常用的文件写入函数如下：to_csv: 写入 CSV 文件。 注意：它不保留某些数据类型（例如日期）。...这是建议的写入格式，读写的速度都非常快。图片 3.数据概览将数据成 DataFrame 格式后，我们最好对数据有一个初步的了解，以下是最常用到的几个数据概览函数，能提供数据的基本信息。...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...注意：重要参数id_vars（对于标识符）和 value_vars（其值对值列有贡献的列的列表）。pivot：将长表转换为宽表。...重要的参数包括 on（连接字段），how（例如内连接或左连接，或外连接），以及 suffixes（相同字段合并后的后缀）。concat：沿行或列拼接DataFrame对象。
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。...本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 第一步，让我们导入库和数据集。...，例如平均值、中位数或自定义值。...# Provide a summary of dataset df.info() to_datetime()方法将列转换为日期时间数据类型。...DataFrame列中的特定值。
利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...导出数据 默认情况下，桌面电子表格软件将保存为其各自的文件格式（.xlsx、.ods 等）。但是，您可以保存为其他文件格式。 pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。...日期功能 本节将提到“日期”，但时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分：解析和输出。在Excel电子表格中，日期值通常会自动解析，但如果您需要，还有一个 DATEVALUE 函数。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。
使用索引运算符 如果我们将 DataFrame的值看成Series字典形式，则可以使用index运算符访问它的列 >>> city_data["revenue"] Amsterdam 4200 Tokyo...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...CSV文件来创建new时，Pandas会根据其值将数据类型分配给每一列。...如果我们为列选择正确的数据类型，则可以显着提高代码的性能。我们再看一下nba数据集的列： >>> df.info() ? 有十列具有数据类型object。...例如，查看以下列date_game： >>> df["date_game"] = pd.to_datetime(df["date_game"]) 在这里，我们就用.to_datetime()可以将所有游戏日期指定
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同值的类型，数值、字符串、布尔值都可以。...DataFrame类型可以直接想象成是我们把数据放在了Excel表格里一样，分具体的行和列，代码示例如下： # 如果我们对96年，03年和09年选秀重新排名 data = { '96年': ['...我们把0，1，2叫做行索引，把96年，03年和09年叫做列索引，我们可以使用如下代码直接访问一列的值： print(frame_data['96年']) # 直接访问这一列的值 我们有一个根据日期自动生成索引的方法...日期格式的数据是我们在进行数据处理的时候经常遇到的一种格式，让我来看一下在Excel中的日期类的数据我们该如何处理？...现在我们来思考几个问题: 如何更改手机号字段的数据类型 如何根据出生日期和开始工作日期两个字段更新年龄和工龄两个字段 如何将手机号的中间四位隐藏起来 如何根据邮箱信息取出邮箱域名字段 如何基于other
有很多种情况，包括部分数据缺失，一些数据的格式不正确，一些数据的标注问题等等。对于这些数据，我们在开始分析之前必须进行必要的整理、清理。...我这里挑几个典型的场景来学习一下。 判断是否存在有空值的行，并删除行 先构建一个具有空值的DataFrame对象。...，有时候不能够在分析之前就发现数据中存在的问题，往往是分析进行到一半，突然发现有的数据格式或者质量有问题，对于这种情况，不知道大家有没有好的处理办法，让我们提前发现数据问题？...类型 说明 date 以公历形式存储日历日期（年、月、日） time 将时间存储为时、分、秒、毫秒 datetime 存储日期和时间 timedelta 表示两个datetime值之间的差（日、秒、毫秒...0 0.00 0.00 0.00 2017-12-01 证券卖出 民丰特纸 8471 -1000 7.120 7120 5.00 7.12 0.14 将数据写入到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
