在内部，Pandas 将数据框存储为不同类型的 numpy 数组（比如一个 float64 矩阵，一个 int32 矩阵）。 有两种可以大幅降低内存消耗的方法。...回到 convert_df() 方法，如果这一列中的唯一值小于 50%，它会自动将列类型转换成 category。...这个数是任意的，但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据，因此我们得到的必须比失去的多。 接下来看看数据中会发生什么。...如果需要手动构建（比如使用循环），那就要考虑其他的数据结构了（比如字典、列表等），在准备好所有数据后，创建 DataFrame。...nlargest 得到自杀率排前十的国家和年份 在这些例子中，输出都是一样的：有两个指标（国家和年份）的 MultiIndex 的 DataFrame，还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum
然后再通过这个传递过去的cout将日期打印出来就行。...最后思考一下返回值，我们可以从cout值的，仔细思考可以看出，它们最后都是流向了控制台面板然后输出出来，也就是说它们都流向了...cout，所以我们的返回值就应该是cout。...原因其实很简单，在我们使用+=运算符时，我们只需要d1+=1;即可，这就等效于d1.operator+=(1);那么我们cout将cout作为第一个参数进行传递，这自然是不符合语法的，但这个时候我们只需要...最后的结果就是年份之间差的天数+小的年份和对应原日期的差距-大的年份和对应原日期的差距，如果是小的减大的就交换下变量，并将公式换为 -(年份之间差的天数-小的年份和对应原日期的差距+大的年份和对应原日期的差距
每当我们将时间窗前移一个周期，我们就可以收集到上一个周期对应的观测值，我们可以将多次移动得到的观测值取均值作为跟随预测值。 通过调整时间窗的个数（移动次数），我们可以找到使误差最小化的时间窗个数。...数据集下载链接。 将数据集下载并保存至为该教程示例准备的目录下，然后把文件名重命名为“car-sales.csv”，同时把数据集中不需要的页脚信息删除。 利用Pandas导入数据集。...数据集中的日期列只包含了年份标号和具体的年份。我们需要一个日期解析函数，它能够解析出日期数据并将年份标号转化为具体的年份。...根据数据集的说明，年份1对应的是1900年，不过实际上起始年份的选取并不影响模型的参数。 下面的代码演示了如何利用pandas导入我们的数据集并完成年份格式的转换。...如何综合前面多个周期的观测值来做周期跟随预测。 如何将这一模型应用于每天的时间序列数据和月度时间序列数据。
虽然 Pandas 确实提供了Panel和Panel4D对象，这些对象原生地处理三维和四维数据（参见“旁注：面板数据”），实践中的更常见模式是利用分层索引（也称为多重索引），在单个索引中合并多个索引层次...我们以标准导入开始： import pandas as pd import numpy as np 多重索引的序列 让我们首先考虑如何在一维Series中表示二维数据。...具体而言，我们将考虑数据序列，其中每个点都有一个字符和数字键。 不好的方式 假设你想跟踪两个不同年份的州的数据。...虽然这是一个玩具示例，但许多真实世界的数据集具有相似的层次结构。 旁注：面板数据 Pandas 还有一些我们尚未讨论的基本数据结构，即pd.Panel和pd.Panel4D对象。...我们将不会在本文中进一步介绍这些面板结构，因为我在大多数情况下发现，对于更高维数据来说，多重索引是更有用且概念上更简单的表示。另外，面板数据基本上是密集数据表示，而多索引基本上是稀疏数据表示。
在数据科学和分析的世界里，将数据可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解数据，发现潜在的模式和关系。...示例 1：简单的线图 假设我们有一些时间序列数据，我们想要画出它的线图： import hvplot.pandas # 导入 hvplot 的 pandas 接口 import pandas as pd...用户可以选择汽车的制造年份，动态地看到不同年份下汽车的马力与加速之间的关系。...as df # 清洗数据，去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 创建一个选择器，用于交互 year_slider = pn.widgets.IntSlider(name=...最后，我们用pn.Column将滑块和绘图函数组合在一起，形成一个可交互的面板（dashboard）。
今天，以此3000条数据为对象，我们尝试应用Pandas、Matplotlib和Pyecharts3个数据分析及可视化库进行练手实践。...---- 00 分析目标 对数据进行去重、筛选空值行，对部分字段进行清洗处理 多维度刻画杭州在售二手房信息，包括房源售价、主打标签、建筑年份、户型、楼层、行政区划等分布情况，给出在售房源标题的词云...分析不同区划、不同建筑年份、不同标签房源的数量和均价情况 注：所有数据处理和分析都应用pandas进行，可视化部分除3张复合图表由Matplotlib制作外，其余均应用Pyecharts完成。...---- 01 数据处理 1.用pandas读取MySQL数据库中的3000条信息，并完成去重 db = pymysql.connect(host="localhost",user="root...对比来看， 数量方面，包含这些优势的房源数量均为少数，无一例外的要少于相应不包含该标签的房源数量，尤其是在“繁华地段”和“南北通透”这两个属性上，差距尤为明显，印证了优质房源的稀缺性； 均价方面，对比结果则略显戏剧性
借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as alt import pandas as pd data...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。 核心的实现代码如下所示。
通常也需要导入 Numpy ，不过在本例中我们将通过 pandas 来使用。...对数据集的探索 现在开始处理我们的数据集，通过 pandas 读取后得到的是称为 DataFrame 的数据结构，首先就是先查看下数据集的内容，输入以下两行代码，分别表示输出数据的前五行，和最后五行的内容...如果缺失的数据随着年份的变化符合正态分布，那么最简单的方法就是直接删除这部分数据集，代码如下所示 从结果看，缺失数据最多的一年也就是 25 条也不到，相比每年 500 条数据，最多占据 4%，并且只有在...90 年代的数据缺失会超过 20 条，其余年份基本在 10 条以下，因此可以接受直接删除缺失值的数据，代码如下： 删除数据后，profit 就是 float64 类型了。...采用 matplotlib 进行绘制图表 首先绘制随着年份变化的平均利润表，同时也会绘制收入随年份的变化情况，如下图所示： 结果看起来有点类似指数式增长，但出现两次巨大的下降情况，这其实和当时发生的事件有关系
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') print(df) 结果如下...数据集很简单，每行都只有一个年份和一个值。 先绘制一个带有每年数值的条形图。...下面将最后一年，即2019年的数据区分出来。 给2019年的条形着色为黑色，其他年份为浅灰色。 并且在图表中添加散点图，可在条形图的顶部绘制圆形。...X将Year(年份)数据作为起点和终点，Y以-20和各年份数据作为起点和终点。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') print(df) #
首先我们来看 panda 包里面的 read_csv() 函数，它可以将时间序列数据集（关于澳大利亚药物销售的 csv 文件）读取为 pandas 数据框。...pandas 序列 注意，在 pandas 序列中，'value' 列的位置高于 'date' 列，这表明它是一个 pandas 序列而非数据框。 3、什么是面板数据？...面板数据同样是基于时间的数据集。 不同之处是，除了时间序列，面板数据还包括一个或多个相关变量，这些变量也是在同个时间段内测得的。...面板数据中的列包括有助于预测 y 值的解释变量，这些特征列可用于之后的预测。...按月份（季节）和年份绘制箱型图：你可以将数据处理成以季节为时间间隔，然后观察特定年份内值的分布，也可以将全部时间的数据进行对比。
移动平均原理 如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到，就是7日移动平均了。考察如下的示意图： ? 解释移动平均： ? 例如对于第X号日期，其移动平均为[X-6,X]共7日的指标值的算术平均。...可以看出这里的线存在问题，第一日的点与线差距很大，由于第一天的前面没有日期，因此不应该再除以 7 ，而应该只考虑有 KPI 读数的日期。...从移动平均做预测 我们单独来看移动平均的曲线，如下： ? 使用 PowerBI 分析面板的预测特性，如下： ? 当然这个预测是完全基于曲线进行的数据拟合，具体细节我们就不展开了。...，为t值的算术平均值， 也可解得如下形式： ? DAX 实现 假设随着年份，销售额呈现上升态势，且存在这种线性的增长趋势，我们如何通过前4年的销售额来推测未来3年的预测值就可以使用最小二乘法。...我们进行业务处理的套路是： 进行移动平均 进行基于参数的动态移动平均 采用最小二乘法拟合出趋势线 使用基于移动平均和趋势线的预测 由于直接使用度量值实现，这种基于移动平均构建的最小二乘法趋势线也将保持动态性
9、预测模型基本步骤 时间序列预测模型主要由以下步骤组成: 收集时间序列数据 开发预测模型 将模型部署到生产环境中 收集新数据 监控和评估模型性能 重新训练预测模型 将新模型部署到生产环境中 返回步骤4...以下假设可用于创建基线模型: 未来值与时间序列中的最后一个数据点相同 未来值与某一时期内的值的中位数/众数相同 未来的值等于一定时期内的平均值 未来的值与一定时期内的所有值相同 12、错误指标 准确预测的目的是最小化数据中预测值与实际值之间的差距...所以有各种错误指标用于监视和最小化这种差距。...一阶差分：对数据应用一次的差分；二阶差分：对数据应用两次的差分 对数函数应用于时间序列以稳定其方差，但是对数变换后需要进行逆向变换，将最终的结果进行还原。...静态时间序列假设数据在时间上没有变化，主要关注数据的静态特征。动态时间序列考虑数据在时间上的变化，并关注数据的动态特征。
问题描述 分别由 CSMAR 和 CNRDS 下载区县统计数据，整理成区县面板数据。...以基本情况分表为例，原始数据储存格式如下： 分析问题 对每张份表循环，提取每个指标，再按照年份、省、地区将分指标匹配。处理过程需要注意指标名称作为变量名时，特殊字符的处理。 实现过程 cd ...../CNRDS中国区县面板数据_2000-2021.dta", replace CSMAR 获取数据 CSMAR 县域经济库分为两个层级，17 个一级名称对应着不同表格，包含不同的变量。...处理思路是：首先，对所有的分表循环，删除第一行和第二行，并对中文标签去除特殊字符，存为 .dta；通过 统计年度、县域代码 将数据匹配。...CSMAR 区县数据库的指标比较全，但是一些关键变量的缺失值比较多，不知是原始数据缺失，还是 CSMAR 的问题。后续考虑对两个库的数据，结合县域统计年鉴进行比对、填充。
，因为视频中坐标是不断变化的，需要根据坐标更新年份位置 #获取纵坐标的最大值和最小值 y_min, y_max = ax.get_ylim()[0], ax.get_ylim()[1]...#根据最大值最小值放置年份信息 ax.text(45, y_min + 1, '{}'.format(i + 1910), font1, zorder = 0, alpha = .5...2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图： 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制...pandas_alive库绘制对数据要求如下： 1）时间为索引列（且索引格式为pandas要求的时间格式） 2）其他要求如图片的数据形式即可 代码如下： import pandas as pd import...pandas_alive自带数据集（数据集要求同上一致），具体效果可以自行尝试。
借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as alt import pandas as pd data =...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。 核心的实现代码如下所示。
pandas实际上提供了一种将字符串值转换为datetime数据类型的便捷方法。...然后，将这些数字除以365，我们得到一列年数。 处理数据框架中NAN或Null值 当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。...我们需要首先考虑这些值，因为在大多数情况下，pandas不知道如何处理它们。我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要的任何值。...出于演示目的，这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。 图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后，我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。...df['成立年份'] = df['成立时间'].str.split("-",expand=True)[0] 无需检查数据类型，我们知道这个新创建的列包含字符串数据，因为.split()方法将返回一个字符串
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
云直播
对象存储
实时音视频
