先上效果图吧(图中Tue表示周二): Pandas和matplotlib.dates都是使用matplotlib.units来定位刻度. matplotlib.dates可以方便的手动设置刻度,同时pandas似乎可以自动调整格式. 直接上代码吧: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 15 10:43:01 2015 @author: vgis """ import numpy as np…

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4…

Pandas时间序列 pandas 提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法 数据类型及操作 Python 标准库的 datetime datetime 模块中的 datetime. time. calendar 等类都可以用来存储时间类型以及进行一些转换和运算操作. from datetime import datetime now = datetime.now() now delta = datetime(2010,2,2)-datetime(2010,2,1) delta now + d…

Highcharts使用表格数据绘制图表 在Highcharts中,同意用户使用网页中现有的表格数据作为数据来源,然后依据该数据来源绘制图表.对于一个典型的HTML表格.当中,第一列的数据会作为x轴刻度:而对于第二列.第三列.第四列的数据,每一列数据会作为一个数据列.在第一行中.从第二个数据開始作为每一个数据列的名字.因为下图中仅仅包括两列,所以第一列作为x轴的值:第二列作为一个数据列,而且数据列的名字为"成绩". 生成的图表例如以下: 使用表格数据绘制图表 PS:该内容已经增加<…

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a…

目录 Pandas 时间序列处理 1 Python 的日期和时间处理 1.1 常用模块 1.2 字符串和 datetime 转换 2 Pandas 的时间处理及操作 2.1 创建与基础操作 2.2 时间数据重采样 2.3 滑动窗口 Pandas 时间序列处理 1 Python 的日期和时间处理 1.1 常用模块 datetime time calendar datetime,以毫秒形式存储日期和时间 datime.timedelta,表示两个 datetime 对象的时间差 datetime 模…

目录 一.时间序列是什么 二.时间序列的选取 三.时间序列的生成 四.时间序列的偏移量 五.时间前移或后移 五.时区处理 六.时期及算术运算 七.频率转换 一.时间序列是什么 时间序列在多个时间点观察或测量到的任何事物,很多都是固定频率出现 的,比如每15秒.每5分钟.每月. padnas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法,基本的时间序列类型是以时间戳为索引的Series. 当创建一个带有DatetimeIndex的Series时,pandas就会知道对象是一个时间序列,用Numpy的d…

目录 创建一个时间序列 pd.date_range() info() asfred() shifted(),滞后函数 diff()求差分 加减乘除 DataFrame.reindex() 通过data_range指定时间序列的起止时间 通过as.fred()指定时间序列的间隔 interpolate() resample() 补充一个绘图的参数 first() pct_change() pd.contact() agg() rolling window functions. rolling()…

介绍 Pandas 是非常著名的开源数据处理库,我们可以通过它完成对数据集进行快速读取.转换.过滤.分析等一系列操作.同样,Pandas 已经被证明为是非常强大的用于处理时间序列数据的工具.本节将介绍所有 Pandas 在时间序列数据上的处理方法. 知识点 创建时间对象 时间索引对象 时间算术方法 创建时间对象 在 Pandas 中关于时间序列的常见对象有 6 种,分别是 Timestamp(时间戳).DatetimeIndex(时间戳索引).Period(时间段).PeriodIndex(时间…

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累…