重采样指的是时间重采样，就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率上，对应数据也跟着频率进行变化。比如时间序列数据是以天为周期的，通过重采样我们可以将其转换为按分钟、小时、周、月、季度等等的其他周期上。...timestamp：将结果索引转换为DateTimeIndex period：将结果索引转换为PeriodIndex on：对于dataframe，指定被重采样的列，且列必须是时间类型 level：对于多级索引...从1/3至1/9（绿色）是完整一周，因此之前非完整部分（黄色）自动归为一周，后面依次按周统计。 2）开闭区间指定 通过closed参数可以控制左右闭合的状态。...下面将天的时间频率转换为12小时的频率，并对新的频率分组后求和。...下面进行下采样，将天频率降为周，并对多个变量进行多种聚合操作。
Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。比如进行数据分析时，我们需要将日数据转换为月数据，年数据等。...它接收frequency参数并返回一个Resampler对象，该对象可用于应用各种聚合函数，如mean、sum或count。...Monthly Sales") plt.grid(True) plt.title("Average Monthly sales with respect to month")在本例中，我们首先将' date '列转换为日期类型...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2. ...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...size()：计算每个分组中的元素数量。 agg()：自定义聚合函数，可以使用numpy函数或自己定义的函数进行聚合。 这些聚合函数可以应用于单个列或多个列，也可以同时应用于多个列。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...它可以改变时间序列数据的频率，将数据从高频率转换为低频率（如从天到月），或者将数据从低频率转换为高频率（如从月到天）。重采样可以帮助我们对数据进行更好的分析和可视化。...2022/01/10,默认采集时间以“天”为单位，请利用Python对数据进行以“周”为单位的采样 示例二 【例22】对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python对数据进行以“月
按行从多个文件中构建DataFrame 假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。 举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。...现在我们的DataFrame已经有六列了。 11. 从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。...从DataFrame中筛选出数量最多的类别 假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...对多个函数进行聚合 让我们来看一眼从Chipotle restaurant chain得到的orders这个DataFrame: ?...这将告诉我们没定订单的总价格和数量。 19. 将聚合结果与DataFrame进行组合 让我们再看一眼orders这个DataFrame: ? 如果我们想要增加新的一列，用于展示每个订单的总价格呢？
总共单元格的数量 df.size 4-数据排序 按照总分升序排列，并展示前20个 df.sort_values(['总分']).head(20) 5-数据排序 将数据按照高端人才得分降序排序，展示前10...(0,'无') 6-数据修改|替换值（多值） 将无替换为缺失值 将0替换为None df.replace(['无,0],[np.nan,"None"]) 7-数据查看 查看各列数据类型 df.dtypes...，例如将第 5 题的透视表进行逆透视，其中不需要转换的列为『数量』列 pd.pivot_table(df,values = ['销售额','利润','数量'],index = '类别',aggfunc...df1.info() 12 - 时间类型转换 将 df1 和 df2 的 日期 列转换为 pandas 支持的时间格式 df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期']) df2...df1 的索引设置为日期，将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样｜日 -> 周 按周对 df1 进行重采样，保留每周最后一个数据
从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。 你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...DataFrame筛选数量最多类别 假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...对多个函数进行聚合 让我们来看一眼从Chipotle restaurant chain得到的orders这个DataFrame: In [82]: orders.head(10) Out[82]: ?...这将告诉我们没定订单的总价格和数量。 聚合结果与DataFrame组合 让我们再看一眼orders这个DataFrame: In [86]: orders.head(10) Out[86]: ?
从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。 你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...DataFrame筛选数量最多类别 假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤，但是只需要前3个数量最多的genre。...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: 通过使用concat()函数，我们可以将原来的DataFrame和新的...DataFrame组合起来： 对多个函数进行聚合 让我们来看一眼从Chipotle restaurant chain得到的orders这个DataFrame: In [82]: orders.head...为了对多个函数进行聚合，你可以使用agg()函数，传给它一个函数列表，比如sum()和count(): 这将告诉我们没定订单的总价格和数量。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...有时，要用多个聚合函数，不一定只是 sum() 一个函数。这时，要用 agg() 方法，把多个聚合函数的列表作为该方法的参数。 ? 上列就算出了每个订单的总价与订单里的产品数量。 19....本例简单介绍一下 ProfileReport() 函数，这个函数支持任意 DataFrame，并生成交互式 HTML 数据报告： 第一部分是纵览数据集，还会列出数据一些可能存在的问题； 第二部分汇总每列数据
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...下面是三天的股票数据： ? 把每个 CSV 文件读取成 DataFrame，合并后，再删除导入的原始 DataFrame，但这种方式占用内存太多，而且要写很多代码。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...有时，要用多个聚合函数，不一定只是 sum() 一个函数。这时，要用 agg() 方法，把多个聚合函数的列表作为该方法的参数。 ? 上列就算出了每个订单的总价与订单里的产品数量。 19.
(data) # 将日期列设置为索引 df.set_index('date', inplace=True) # 使用resample()方法进行重新采样 # 将每日数据转换为每月数据并计算每月的总和...closed='right')['C_0'].sum().to_frame(name='right_closed')], axis=1).head(5) 在这段代码中，我们演示了将日频率转换为周频率时左闭间隔和右闭间隔的区别...start_date, periods=number_of_rows) return df df = generate_sample_data_datetime() 上采样包括增加数据的粒度，这意味着将数据从较低的频率转换为较高的频率...可以指定方法(例如，'pad'/' fill'， 'bfill'， 'nearest')，并使用limit参数进行数量控制。...使用apply方法将数据重新采样到每周的频率，并应用自定义聚合函数。
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....示例： 将“Name”列转换为大写。 df['Name'].str.upper() 25....日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型 示例： 将“Date”列转换为日期时间类型...示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....从文件加载数据到DataFrame df = pd.read_csv('filename.csv') 使用方式： 从文件中加载数据到DataFrame。 示例： 从CSV文件加载数据。
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....示例： 将“Name”列转换为大写。 df['Name'].str.upper() 25....示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....从文件加载数据到DataFrame df = pd.read_csv('filename.csv') 使用方式： 从文件中加载数据到DataFrame。 示例： 从CSV文件加载数据。...示例： 将“Age”列转换为浮点数类型。 df['Age'] = df['Age'].astype(float) 36.
使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。 现在，我们已经了解了pandas的基本功能，我们将专注于专门用于特征工程的pandas。 !...因此，我们需要将该列转换为数字，以便所有有效信息都可以输入到算法中。 改善机器学习模型的性能。每个预测模型的最终目标都是获得最佳性能。改善性能的一些方法是使用正确的算法并正确调整参数。...在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...乍一看，我们可以知道我们有一天，月份，年份，小时，分钟和秒。 但是，如果你强调日期，则会发现你还可以计算一周中的某天，一年中的某个季度，一年中的某周，一年中的某天等等。
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...假设我们想要对tip_pct和total_bill列计算三个信息： 上面例子的结果DataFrame拥有层次化的列，这相当于分别对各列进行聚合,然后将结果组装到一起,使用列名用作keys参数:...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...label：表示降采样时设置聚合值的标签。 convention：重采样日期时，低频转高频采用的约定，可以取值为start或end，默认为start。.../01/10,默认采集时间以“天”为单位，请利用Python对数据进行以“周”为单位的采样 【例22】对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python对数据进行以“月”为单位的采样
a 3 3 b 3 4 a 4 5 b 5 我们按照A列中的分组进行聚合，并对B列进行求和，正常情况下我们会得到一个Series，而A列的内容被加入了索引中。...（从日到周），我们可以使用resample。...，'a'替换为'Male'，'b'替换为'Female'，我们可以利用字典和map命令来进行。...m2':[3, 4, 3]}) df3 = pd.DataFrame({'A':['a', 'c', 'f'], 'm3':[4, 2, 1]}) 假设我们想将这三个DataFrame合并，查看A列中每个不同的元素从...() df['date'] = pd.date_range('2019-01-01', periods=10) # 按日，从2019年1月1日起，时长为10天 df date 0 2019-01-01
等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...',values='价格(元)') new_df 输出为： 2.2.2 melt方法 melt()是pivot()的逆操作方法，用于将DataFrame类对象的列索引转换为一行数据。...示例代码如下： 查看初始数据 new_df 输出为： # 将列索引转换为一行数据: # 将列索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index
从 DataFrame 创建的 GroupBy 对象进行索引，使用列名或列名数组会对聚合进行列子集操作。...我们可以将4作为桶的数量计算样本四分位数，并传递labels=False以仅获取四分位数索引而不是间隔： In [99]: quartiles_samp = pd.qcut(frame["data1"]...%U 一年中的周数[00, 53]; 星期日被认为是一周的第一天，年初第一个星期日之前的日子被称为“第 0 周” %W 一年中的周数[00, 53]; 星期一被认为是一周的第一天，年初第一个星期一之前的日子被称为...月份周日期 一个有用的频率类是“月份周”，从WOM开始。...将高频数据聚合到低频称为下采样，而将低频转换为高频称为上采样。并非所有重新采样都属于这两类；例如，将 W-WED（每周三）转换为 W-FRI 既不是上采样也不是下采样。
将CSV数据转换为HDF5的代码如下： ? 为什么这么快？ 当你使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...从数据集中，我们可以看到只有6个有效的条目： 1=信用卡支付 2=现金支付 3=不收费 4=纠纷 5=未知 6=无效行程 因此，我们可以简单地将payment_type列中的条目映射到整数： ?...在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小型的Vaex dataframe就可以很容易地转换为Pandas DataFrame，将其传递给Seaborn。...从上面的图可以看出，显示的小费百分比可以作为一周的某天或一天的某时段的函数。从这两个图中表明，用信用卡支付的乘客比用现金支付的乘客更倾向于给小费。看看分布： ? 乘客多久付一次小费？ ?...结论 有了Vaex，你可以在短短几秒钟内浏览超过10亿行数据，计算各种统计数据、聚合信息，并生成信息图表，而这一切都是在你自己的笔记本电脑上完成的。而且它是免费和开源的！
创建频率表，输出每个类中数量多少 iris_gb.size() # 2....多种统计量汇总，聚合函数agg iris_gb[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']].agg(["min", "mean"]) # 6.特定列的聚合 #...axis=1,thresh=n) # 删除所有具有少于n个非null值的行 df.fillna(x) # 将所有空值替换为...how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用
拟写此文的灵感来自于人人可访问的免费教程网站，我曾认真阅读并一直严格遵守这篇Python文档，链接如下，相信你也会从该网站中找到很多干货。...4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?...有四种合并选项： left——使用左侧DataFrame中的共享列并匹配右侧DataFrame，N/A为NaN； right——使用右侧DataFrame中的共享列并匹配左侧DataFrame，N/A为
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