在Series中通过dt就可以获得其日期属性 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv...print(df.columns) print(df.dtypes) df = df.loc[df['发布时间'].dt.year == 2019] print(df['发布时间']) 这是其他几个可能用到的，
0都消失了，很显然，原来的股票代码被改变了，会造成很多不方便。 ...此外，如果我们的pandas中的某些地方存储的不是可以被文本化的内容的时候，csv的局限性就更大了。pandas官方提供了一个很好的存储格式，hdfs。...这个时候，就可以使用groupby。...第一行的作用是先根据trading_date排序，然后根据code排序。 代码中的your_function就是我们希望作用在截面数据上的函数。 ...这样的原因是因为如果返回一个series，pandas最后整个groupby语句返回的是一个multi index 的series，index第一层是日期，第二层是返回的series的index。
2）修改列名：该数据的名称不易于理解，需要改列名 3）选择部分子集：因为有部分列在数据分析中不需要用到 4）可能存在逻辑问题需要筛选：比如Unit Price为负 5）格式一致化：Description...日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...日期类型调整后 ? 数据类型调整完毕 三、修改列名 ?...#pandas.DataFrame.loc loc这个代码有点像Excel里面的鼠标左键，可以随意拉动你需要的数据进行切片。...值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。
这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...06 常用数据类型及操作 1、字符串 字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。...3、时间类型 PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?...第四步，对数据有了基础了解，就可以进行简单的增删选改了。 第五步，在了解基础操作之后，对Pandas中基础数据类型进行了初步照面。
它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作...那是因为这个操作只针对数值型的列。...字符串 字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。...一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： import pandas...第四步，对数据有了基础了解，就可以进行简单的增删选改了。 第五步，在了解基础操作之后，对Pandas中基础数据类型进行了初步照面。
在日常工作中，我们经常会与日期类型打交道，会在不同的日期格式之间转来转去。..., parse_dates=['ts']) data.head() data.dtypes 需要指出，pandas读取数据对于日期类型有特殊的支持。...上面代码中的data是使用默认的参数读取的，在data.dtypes的结果中ts列是datetime64[ns]格式，而data2是显式指定了ts为日期列，因此data2的ts类型也是datetime[...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...在pandas中，如果事件类型是datetime64[ns]类型，直接作差就可以得出日期差，但是得到的数据后面还有一个"days"的单位，这其实就是上一小节提到的timedelta类型。
大家平时可能接触到前台传到后台的日期类型，那么大家是如何处理的呢？我先说说我之前是怎么处理的吧！...1、@JsonFormat注解 我之前一直使用这种方式来接收前台传进来的日期类型，当初感觉挺好用的，一直用一直爽，直到有一天，前端传进来的日期类型变了，本来的格式是yyyy-MM-dd HH:mm:ss...这个时候你可能跟我一样把接收的格式改一下，但是万一前端他传进来的日期格式又变了你该怎么办呢？ 所以再给大家说第二种处理方式！...但是如果你传进来的日期格式不符合规范或者说没有定义格式，那么在转换的过程中，还是会报错。...，但是还是挺值得的，所以大家写代码的过程中，能重构的代码最好还是重构一下吧！！！
本文采用pandas库中的read_html方法来快速准确地抓取网页中的表格数据。...快速抓取 下面以中国上市公司信息这个网页中的表格为例，感受一下read_html函数的强大之处。...如果采取人工一页页地复制粘贴到excel中，就得操作到猴年马月去了。 上述代码除了能爬上市公司表格以外，其他几个网页的表格都可以爬，只需做简单的修改即可。因此，可作为一个简单通用的代码模板。...接下来就可以往这个表中写入数据，代码如下： 1import pymysql 2from sqlalchemy import create_engine 3 4def write_to_sql(tbl...后期，将会对爬取的数据做一下简单的数据分析。 最后，需说明不是所有表格都可以用这种方法爬取，比如这个网站中的表格，表面是看起来是表格，但在html中不是前面的table格式，而是list列表格式。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Pandas数据处理的问题。...问题如下所示： 各位大佬，我是把12个月的表用concat合并成一张大表了，用replace把符号替换了还有报错，我应该怎么改 代码如下： 报错图如下： 二、实现过程 这里【东哥】给了一个指导，如下所示...方法二 from datetime import datetime def get_time(date_string): date_format = "%Y/%m/%d" # 使用正确的日期格式...'日期'].apply(get_time) 这个方法顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
pandas 善于处理表格类数据，而我日常接触的数据天然带有时间日期属性，比如用户行为日志、爬虫爬取到的内容文本等。于是，使用 pandas 也就意味着相当频繁地与时间日期数据打交道。...刚学着用pandas经常会因为想当然地认为某个对象是某个数据类型，从而代码运行报错。...后来学乖，特别留心数据类型。 某个数据是什么类型，如何查看，某个方法对数据类型有什么要求，如何转换数据类型，这些都是实战中特别关心的。...，有什么用途 为什么要把时间日期之类的数据转换为 pandas 自带的 datetime64 类型呢？...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
你可以看到这些字符串的大小在pandas的series中与在Python的单独字符串中是一样的。...我们用.astype()方法将其转换为类别类型。 可以看到，虽然列的类型改变了，但数据看上去好像没什么变化。我们来看看底层发生了什么。...下面的代码中，我们用Series.cat.codes属性来返回category类型用以表示每个值的整型数字。 可以看到，每一个值都被赋值为一个整数，而且这一列在底层是int8类型。...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%。
Python 中的日期和时间 Python 本身就带有很多有关日期、时间、时间差和间隔的表示方法。...('2015-07-04T12:59:59.500000000') 下面这张表，来自NumPy datetime64 类型在线文档，列出了可用的时间单位代码以及其相应的时间范围限制： 代码 含义 时间范围...Pandas 中的日期和时间：兼得所长 Pandas 在刚才介绍的那些工具的基础上构建了Timestamp对象，既包含了datetime和dateutil的简单易用，又吸收了numpy.datetime64...我们可以将一个灵活表示时间的字符串解析成日期时间对象，然后用时间格式化代码进行格式化输出星期几： import pandas as pd date = pd.to_datetime("4th of July...10-03 02:00:00 2.0 1.0 1.0 2012-10-03 03:00:00 5.0 2.0 3.0 2012-10-03 04:00:00 7.0 6.0 1.0 为了简单，我们将这个数据集的列名改的简短些
一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表，Series类似于Excel中的某一列。...CSV本来就是和Excel是表兄弟，使用CSV更加方便快捷 我们先看看这个CSV文件里面是什么东西 ? 这个文件其实就是我从网站上自动抓下来的期货最新的交易信息！ 如何读取文件呢？...其实很简单，代码如下： ? 绝对路径需要各位亲按照自己的文件路径改一下哈！ 抓取后在Python中呈现的情况如下： ?...原谅我无法给你们一个文件进行测试，这个难题需要在工作中遇到再解决，但是其实刚刚的代码我已经给你们提供了一种解决方案~ errors='ignore' 但是实际工作中会出现部分行由于存储问题或者编码问题导致无法正常读取...代码执行完就会发现对应路径有新的文件咯~ 四、读写Excel文件 pandas中读取文件都是pd.read函数 读取CSV就是pd.read_csv 读取Excel就是pd.read_excel 那读取
，安安静静地躺在 Excel 中： 有了上面的信心后，我开始继续完善代码，因为 5 行代码太单薄，功能也太简单，大致从以下几个方面进行了完善： 增加异常处理 由于爬取上百页的网页，中途很可能由于各种问题导致爬取失败...增加代码灵活性 初版代码由于固定了 URL 参数，所以只能爬取固定的内容，但是人的想法是多变的，一会儿想爬这个一会儿可能又需要那个，所以可以通过修改 URL 请求参数，来增加代码灵活性，从而爬取更灵活的数据...但是为了学习新知识，所以我选择将数据存储到 MySQL 中，以便练习 MySQL 的使用。...经过以上这几点的完善，代码量从原先的 5 行增加到了下面的几十行： import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from...66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = { 'reportTime': '2017-12-31', #可以改报告日期
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