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Pandas知识点-Series数据结构介绍

获取数据的链接为：http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_600519.html#01b07 下载下来的数据是一个.csv格式的文本，数据无需处理，可以直接使用...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。 一、Series数据结构介绍 1....如果数据行数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。 与DataFrame相比，DataFrame有行索引和列索引，而Series只有行索引。...Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状：", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series

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esproc vs python 5

这里解释一下，将t的初始值设置为A3中的LoanAmt的值作为初始的本金，然后建立新表，其中利息interest=本金*月利率mRate，当期偿还的本金principal等于每期还款数payment-利息...Np.array()将list格式的列表转换成数组。由于这里的行表示的是每一个字段的值，np.transpose(a)是将数组a转置。pd.DataFrame()转成dataframe结构。...指定起始时间和终止时间 datetime.datetime.strptime(str, '%Y-%m-%d')将字符串的日期格式转换为日期格式 pd.to_datetime()将date列转换成日期格式...(F)设置索引为F，df.T,将df的行列转置，df.to_dict(‘list’)将dataframe转换成字典，字段的key为df的字段名，value为df的字段值形成的list。...key_array 将np.array([key_array,anomalies])将他们转换成数组，array.T，将数组转置(转置也可以用注释掉的那行代码np.traspose()函数)，然后由pd.DataFrame

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    Python 读取txt、csv、mat数据并载入到数组

    ,即动态二维数组 #然后将双列表形式通过numpy转换为数组矩阵形式 def txt_strtonum_feed(filename): data = [] with open(filename...，这里为\t np.savetxt("data3.txt",data1,fmt="%5.3f",delimiter="\t",newline=os.linesep) #将读取的文件保存到另一文本 二、CSV...首先这里csv文件编码格式必须为UTF-8，否则会报编码错误信息。（txt转csv文件流程：打开excel—>数据—>导入文本/csv—>编码格式选择UTF-8—>保存选择csv格式）。...csv文件打开如下所示： 首先python内置了csv库，可以调用然后自己手动来写操作的代码，比较简单的csv文件读取载入到数组可以采用python的pandas库中的read_csv()函数来读取...这里代码实现及结果如下所示： import numpy as np import pandas as pd import os #UTF-8编码格式csv文件数据读取 df = pd.read_csv

    5.2K40

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    Python可以读取任何格式的文本数据。一般分为三个步骤：定义数据文件、创建文件对象、读取文件内容。 定义数据文件 语法 将文件赋值给一个文件对象，为了后续操作更加便捷，减少代码冗余。...1、语法 以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv...解决方案： 1, pd.read_csv('./test.csv', parse_dates=[3]) 将特定的日期列解析为日期格式； 2, 先使用默认值file = pd.read_csv('...., 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组, 值域为0/1/2 encoding : str, optional

    7.2K20

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    Python可以读取任何格式的文本数据。一般分为三个步骤：定义数据文件、创建文件对象、读取文件内容。 定义数据文件 语法 将文件赋值给一个文件对象，为了后续操作更加便捷，减少代码冗余。...1、语法 以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv...解决方案： 1, pd.read_csv('./test.csv', parse_dates=[3]) 将特定的日期列解析为日期格式； 2, 先使用默认值file = pd.read_csv('...., 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组, 值域为0/1/2 encoding : str, optional

    7.6K30

    强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

    如想下载到本地可访问以下地址 https://github.com/SeafyLiang/Python_study pandas常用操作大全 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import...-- -->"salary":np.sum,"score":np.mean}) 时间格式转换 # 时间戳转时间字符串 df_jj2['cTime'] =df_jj2['coll_time'].apply...s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件 pd.read_table(filename) # 从分隔的文本文件...# 写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件...(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，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

    16.9K20

    Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

    数据源 数据源种类 Pandas支持多种数据源，包括： 文本数据文件，包括TAB分隔的txt、逗号分隔的csv，也可自定义其它分隔符。...上述解析过程大体分三步：先将文本读为单字段的DataFrame；再进行有序分组，即每三行分一组；最后循环每一组，将组内数据拼成单记录的DataFrame，循环结束时合并各条记录，形成新的DataFrame...sort_values、唯一值unique、分组groupby、聚合agg(max\min\mean\count\median\ std\var\cor)、关联join\merge、合并append\concat、转置...包括：遍历循环.()、过滤select、排序sort、唯一值id、分组group、聚合max\min\avg\count\median\top\icount\iterate、关联join、合并conj、转置...) loan_term_pay = pd.concat(loan_term_list,ignore_index=True) 上面代码用两层循环作为主体结构，先循环每项贷款，再循环生成该项贷款的每一期，然后将各期明细转置为

    3.8K20

    10个有趣的Python高级脚本，建议收藏！

    ▍1、Jpg转Png 图片格式转换，以前小F可能第一时间想到的是【格式工厂】这个软件。 如今编写一个Python脚本就能完成各种图片格式的转换，此处以jpg转成png为例。...帮助你将Excel工作表合并到一张表上，表内容如下图。...6张表，其余表的内容和第一张表都一样。 设置表格数量为5，将会合并前5张表的内容。...▍6、将图像转换为素描图 和之前的图片格式转换有点类似，就是对图像进行处理。 以前大家可能会使用到美图秀秀，现在可能就是抖音的滤镜了。...然后你可能会想到一些软件和网络工具来提取 PDF 表格。 下面这个简单的脚本将帮助你在一秒钟内完成相同的操作。

    1.6K20

    从GB到TB：Python处理超大规模数据的4大杀器（Mars_Dask_CuPy_Vaex）

    Dask 构建在现有的 Python 生态系统之上，比如 NumPy、Pandas 和 Scikit - learn，为这些常用的工具提供了分布式处理能力。...然后使用dd.read_csv读取文件，blocksize设置为 100MB，这意味着 Dask 会将文件分成多个 100MB 的数据块进行处理。...然后对这个矩阵进行转置操作，使用cp.transpose方法。接着计算原矩阵和转置矩阵的点积，通过cp.dot方法。...如果文件格式不支持，可以考虑转换文件格式，如将一些不常见的格式转换为 CSV 或 Parquet 格式。 Dask 任务执行缓慢：可能是任务调度不合理或者计算资源不足。...如果是文件格式问题，尝试将文件转换为 Vaex 更高效支持的格式，如 HDF5。 可视化界面卡顿：可以通过降低可视化的分辨率、减少显示的数据量等方式来缓解。

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    Python Datatable：性能碾压pandas的高效多线程数据处理库

    使用Datatable 让我们将数据加载到Frame对象中。 数据表中的基本分析单位是Frame 。 它与pandas DataFrame或SQL表的概念相同：数据以行和列的二维数组排列。...数据转换 Datatable读取数据后的Frame格式可以转换为numpy或pandas数据格式，转换方法如下： numpy_df = datatable_df.to_numpy（） pandas_df...= datatable_df.to_pandas（） 下面计算一下将上面读取的Frame格式数据转换成pandas格式所需要的时间。...CPU times: user 17.1 s, sys: 4 s, total: 21.1 s Wall time: 21.4 s 加上读取数据花费的23.6秒，通过Datatable读取文件然后将其转换为...因此，通过datatable加载大型数据文件然后将其转换为pandas数据格式更加高效。 数据排序 通过数据中某一列值对数据集进行排序来比较Datatable和Pandas的效率。

    6.4K21

    资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

    选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...基本数据集操作 （1）读取 CSV 格式的数据集 pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”) 或者： pd.read_csv(“csv_file”) （2）读取 Excel 数据集...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。

    3.3K20

    1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

    time.localtime(x))) # 时间字符串转时间格式 df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime']) # 时间格式转时间戳...pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件 pd.read_table(filename) # 从分隔的文本文件（例如...CSV）中 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件 pd.read_sql(query, connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json...写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件 创建测试对象...(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，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

    15.7K30

    Pandas行列转换的4大技巧

    本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。...ignore_index：是否忽略索引；默认是False，保持原来的索引 模拟数据 [008i3skNly1gxere8xz47j310w0ecwgk.jpg] 单个字段爆炸 对单个字段实施爆炸过程，将宽表转成长表

    5.6K20

    Python常用小技巧总结

    小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...column_one') # 将某个字段设为索引，可接受列表参数，即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2......'> 3 Name: sales, dtype: object 数据透视表分析–melt函数 melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name...下面的列表推导式将对行和列进行转置 matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] [[row[i] for

    10.3K20

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...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。...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。...大小写转换 Excel电子表格提供 UPPER、LOWER 和 PROPER 函数，分别用于将文本转换为大写、小写和标题大小写。

    22.6K20

    pandas用法-全网最详细教程

    1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame...和shanghai，然后将符合条件的数据提取出来 df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 11、提取前三个字符，并生成数据表...(n=6, replace=True) 5、 数据表描述性统计 df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位，T表示转置 6、计算列的标准差 df_inner...df_inner.corr() 九、数据输出 分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式 1、写入Excel df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name...='bluewhale_cc') 2、写入到CSV df_inner.to_csv('excel_to_python.csv') 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

    8.4K31

    科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

    pandas 是基于 numpy 数组构建的， 但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构，而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。...，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...文本格式数据处理 就是处理csv文件，涉及到索引的使用。...和数据源为字典的DF对象很像，转 DataFrame 的格式数据 除了前面提到的（8.2.2），现在又多了 CSV文件。

    3.2K180

    掌握 JSON 到表格转换：全面指南

    本文将介绍多种 JSON 转换为表格格式的方法，帮助您提升数据处理和可视化的效率。理解 JSON 和表格格式在介绍转换方法之前，先了解 JSON 和表格格式的基本区别。...方法 1：使用 Python 和 PandasPython 及其 Pandas 库是强大的数据处理工具，特别适合 JSON 到表格格式的转换。...步骤 1：安装 Pandas 库确保您的系统已安装 Python，然后安装 Pandas：pip install pandas步骤 2：读取 JSON 数据使用 Pandas 加载 JSON 数据：import...)步骤 3：处理嵌套数据如果 JSON 结构复杂，需要标准化嵌套数据：df = pd.json_normalize(json_data)步骤 4：导出为 CSV将 DataFrame 保存为 CSV 文件...> output.csv方法 5：使用数据库现代数据库支持 JSON 数据类型，可直接转换为表格格式。

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