Pandas库是处理时间序列的利器,pandas有着强大的日期数据处理功能,可以按日期筛选数据.按日期显示数据.按日期统计数据.   pandas的实际类型主要分为: timestamp(时间戳) period(时期) timedelta(时间间隔) 常用的日期处理函数有: pd.to_datetime() pd.to_period() pd.date_range() pd.period_range resample 一.定义时间格式 1. pd.Timestamp().pd.Timedel

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

测试集大小: test.shape(898, 11) 对某列的字符串做统计长度1.for遍历法:start = time.time()for i in test.index.values: test.loc[i,'contentLen1'] = len(test.loc[i,'content'])time.time() - start 47.16238021850586 2.使用pandas的内置方法.str%time test['contentLen2'] = test['content'].

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

由于网上关于Timestamp类的资料比较少,而且官网上面介绍的很模糊,本文只是对如何创建Timestamp类对象进行简要介绍,详情请读者自行查阅文档. 以下有两种方式可以创建一个Timestamp对象: 1. Timestamp()的构造方法 import pandas as pd from datetime import datetime as dt p1=pd.Timestamp(2017,6,19) p2=pd.Timestamp(dt(2017,6,19,hour=9,minute=1

Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

先看一个非常简单的例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦.可以假定每列都

code_300['HISTORY_DATE'] = code_300['HISTORY_DATE'].map(str)code_300['HISTORY_DATE'] = pd.to_datetime(code_300['HISTORY_DATE'], format='%Y-%m-%d') x_df = pd.DataFrame.from_dict(x_dict, orient='columns') 1.map函数可以为series所用,pandas可以用applymap函数适用于整个pand

楔子 笔者曾经碰到过两种格式的数据,当时确实把我难住了,最后虽然解决了,但是方法不够优雅,而且效率也不高,如果想高效率,那么就必须使用pandas提供的方法.而pandas作为很强的一个库,一定可以优雅地解决.当时用自己的方法解决之后,就没有之后了.但是最近又碰到了当时的情况,于是决定要优雅地解决,最后经过努力总算找到了解决的办法,下面先来看看当时难住笔者的两种格式的数据.以及需求吧. 需求一: 有以下格式的数据: 姓名 科目 成绩 小红 语文 90 小红 数学 90 小红 英语 90 小胖 语

参考自:http://stackoverflow.com/questions/35312981/using-pandas-to-datetime-with-timestamps 在pandas DataFrame中将timestamp转为datetime,关键要使用unit='s'.而不是ms.us或者其他选项. 0 1450753200.123213, 1 1450756800.123213, 2 1450760400.123213, 3 1450764000.123213, 4 145076

import pandas as pd import re def getNum(x): """ 科学计数法和字符转浮点数 """ if re.findall(r'\d+\.\d+E\+',x): return "%.f" % float(x) elif x=="C": return 1 else: return x df = pd.DataFrame({"x":[2030,1.1100

1. 准备数据 import pandas as pd from io import StringIO csv_txt = '''"date","player1","player2","score1","score2" "2017-06-05","张继科","林思远",3,2 "2017-06-06","丁宁"

1. 删除列层次化索引 用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了列方向上的两级索引,且需要删除一级索引.具体代码如下: # 每个uesr每天消费金额统计:和.均值.最大值.最小值.消费次数.消费种类. action_info = student_action.groupby(['outid','date']).agg({'opfare':['sum','mean','max','min'], 'acccode':['count','unique'],}

import pandas as pd import numpy as np a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) df.dtypes 0 object 1 object 2 object dtype: object 数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Delete column from pandas DataFrame - 删除列 stackoverflow 地址:https://stackoverflow.com/quest

1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame >>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中是'user_id','book

# 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 != df.loc[df[

例子: df = pd.DataFrame() df['A'] = [1, 1, 2] df['B'] = [datetime.date(2018, 1, 2), datetime.date(2018, 1, 3), datetime.date(2018, 1, 3)] df['C'] = df.groupby('A').B.diff() df['C'] = df.C.dt.days 报错: Traceback (most recent call last): File "D:\python_v

###df_18的字段fuek是否包含 / df_18[df_18['fuel'].str.contains('/')] 报错: ValueError Traceback (most recent call last) in () 1 # 检查是否已删除----> 2 df_18[df_18['fuel'].str.contains('/')] /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in getitem(self,

# 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 != df.loc[df[

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5, 3), columns=['a', 'b', 'c']) # 输出df: a b c 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 4 12 13 14 # 在a.b列之间插入d列 insert_data = [6, 6, 6, 6, 6] # 插入的数据,可以是列表.元组.range产生的序列等 df.inse