为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重. 其中包括总和,均值,中位数,方差,协方差,相关性等.本章讨论的是在DataFrame对象上应用这些方法. .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据.指定window=n参数,并应用适当的统计函数. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),index = pd.date_range…

六.移动窗口函数 移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='…

这一节是承接上一节的内容, 依然是基于时间的数据分析, 接下来带大家理解关于 date_range 的相关用法. 首先, 引入数据文件: import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/15_ts_date_range/aapl_no_dates.csv') df.head() 输出:这个文件的数据跟上一节用到的数据是一模一样的(大家可以对照一下), 只是时间列被去掉了. 这样设计是因为我们要引…

错误原因 报错提示:“sys:1: DtypeWarning: Columns (15) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.” 错误:类型混淆 解决 import pandas as pd pd = pd.read_csv(Your_path, low_memory=False) 关键点 low_memory low_memory : boolean, default True # 分…

为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重. 其中包括总和,均值,中位数,方差,协方差,相关性等. 下来学习如何在DataFrame对象上应用上提及的每种方法. .rolling()函数 这个函数可以应用于一系列数据.指定window=n参数并在其上应用适当的统计函数. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index = pd.da…

  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c…

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶)     DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存 使用open函数保存数据 1. open函数用法 使用with open()新建对象 写入数据 import requests from lxml import etree   url = '…

10 Minutes to pandas import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dates = pd.date_range(', periods=3) # 创建 16 17 18 等六个日期 df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index=dates, columns=list('ABCD')) # 这是二维的,类似于一个 df1 = df.rein…

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6))  np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.i…

时间序列数据统计-滑动窗口 窗口函数 import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('20180101', periods=1000)) ser_obj = ser_obj.cumsum() print(ser_obj.head()) 2018-01-01 0.797334 2018-01-02 0.451286 2018-01-03 1.…