shift函数是对数据进行移动的操作,假如现在有一个DataFrame数据df,如下所示: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 那么如果执行以下代码: df.shift() 就会变成如下: index value1 A NaN B 0 C 1 D 2 看一下函数原型: DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0) 参数: periods:类型为int,表示移动的幅度,可以是正数,也可以是负数,默认值是1,1就表示移动一次,注意这…
diff函数是用来将数据进行某种移动之后与原数据进行比较得出的差异数据,举个例子,现在有一个DataFrame类型的数据df,如下: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 如果执行: df.diff() 则会得到: index value1 A NaN B 1 C 1 D 1 怎么得到的呢,其实是经过了两个步骤,首先会执行: df.shift() 然后再将该数据与原数据做差,即: df.shift()-df 函数原型: DataFrame.diff(periods=1, ax…
Series 和 DataFrame还未构建完成的朋友可以参考我的上一篇博文:https://www.cnblogs.com/zry-yt/p/11794941.html 当我们构建好了 Series 和 DataFrame 之后,我们会经常使用哪些功能呢?引用上一章节中的场景,我们有一些用户的的信息,并将它们存储到了 DataFrame 中.因为大多数情况下 DataFrame 比 Series 更为常用,所以这里以 DataFrame 举例说明,但实际上很多常用功能对于 Series 也适用…
1. df.head() Here we import pandas using the alias 'pd', then we read in our data. df.head - shows us the first rows and headers - it gives us an idea what to expect. df.tail - shows us the last rows 2. n []: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2…
1.构造数据 In [1]: import pandas as pd data=pd.DataFrame({'group':['a','a','a','b','b','b','c','c','c'], 'data':[4,1,2,2,3,5,3,5,5]}) data Out[1]: group data 0 a 4 1 a 1 2 a 2 3 b 2 4 b 3 5 b 5 6 c 3 7 c 5 8 c 5 2.排序 In [2]: data.sort_values(by=[…
