pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3 1

在使用pandas进行条件筛选时,使用了如下的代码: fzd_index=data[(data['实际辐照度']<mi)or(data['实际辐照度']>ma)].index 原本以为,并没有太大的问题.但是出现了ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().” 这样的报错. 正确方式: fzd_index=data[(data.

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',

DataFrame列表: 以>,<,==,>=,<=来进行选择(“等于”一定是用‘==’,如果用‘=’就不是判断大小了): 使用 &(且) 和 |(或) 时每个条件都要用小括号括起来. 选取多列一定是两个方括号,其中内侧方括号代表是一个list: 如果要选择某列等于多个数值或者字符串时,要用到.isin(), 我们把df修改了一下(isin()括号里面应该是个list): 平时使用最多的筛选应该是字符串的模糊筛选,在SQL语句里用的是like,在pandas里我们可以用.s

pandas时间: p1=pd.Timestamp(2018, 2, 3) p1输出:2018-02-03 00:00:00 p1输出类型:<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'> pandas时间转到时间戳: pd.Timestamp.timestamp(p1) 备注:发现pandas时间戳和python时间戳基准值不一样,应该是构造p1时时区参数造成的,所以处理时要么统一用pandas时间戳,要么统一用python时间戳 例如: timestamp =

筛选是在平时的工作中使用非常频繁的功能,前文介绍了loc和iloc的筛选方法,现在继续介绍一些筛选的方法.   DataFrame列表 以>,<,==,>=,<=来进行选择("等于"一定是用'==',如果用'='就不是判断大小了):   选择quantity>25的所有行   选择数量大于20或单价大于100的所有行 使用 &(且) 和 |(或) 时每个条件都要用小括号括起来. 选取多列一定是两个方括号,其中内侧方括号代表是一个list:   使用

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149(博主录制) https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.filter.html(官网介绍) DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex

第一次写博客,写的可能有点乱,有问题可以一起探讨.格式可能控制也不是太好. 1.日常的数据集大多带有中文格式,例如“公务员招聘岗位汇总.xls”.我们使用pandas的read_csv()函数读取可能会出现无法解码的情况.强制更改xls为csv后缀可能会导致中文数据乱码 pandas中内置的read_excel()函数可直接将xls(xlsx)文件读取,返回一个dataframe 代码如下: import pandas as pd import numpy as np information1=

时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学.经济学.生态学.神经科学.物理学等.时间序列数据的意义取决于具体的应用场景,主要有以下几种: 时间戳(timestamp),特定的时刻. 固定时期(period),如2007年1月或2010年全年. 时间间隔(interval),由起始和结束时间戳表示.时期(period)可以被看做间隔(interval)的特例. 实验或过程时间,每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量.例如,从放入烤箱时起,每秒钟

目录 前言 使用Datetime数据节省时间 pandas数据的循环操作 使用itertuples() 和iterrows() 循环 Pandas的 .apply()方法 矢量化操作:使用.isin()选择数据 还可以做的更好吗? 使用Numpy继续加速 使用HDFStore防止重新处理 结论 前言 当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL.Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一.pandas的文档中是这样描述的: "快速

Pandas与VBA筛选数据的比较 Author:Collin_PXY 需求: 将B列里值为Completed 和 Pending的A,B,D三列数据筛选出来,新建一个名为 Filited_data的worksheet来存放筛选数据. Python解决: from pandas import DataFrame import pandas as pd import openpyxl # 处理数据 file_path = r"C:\Users\12078\Desktop\UIPATH_test\f

    开发任何软件,如何管理依赖是一道绕不过去的坎,软件开发过程中,我们往往会使用这样那样的第三方库,这个时候,一个好的依赖管理就显得尤为重要了.作为一个自动构建工作,Gradle对依赖管理有着很好的支持.     通常我们使用IDE(Eclipse.IDEA.Android Studio)开发Java项目,IDE自动为我们创建了Gradle文件,添加依赖也不过简单的几行代码,这篇随笔将从逐步解释Gradle的依赖管理方法,希望对大家有所帮助.     如有错误,请不吝指出,非常感谢!如果本文

笔记:使用Python处理Excel文件的一些代码示例,以下代码来自于<Python数据分析基础>一书,有删改 #!/usr/bin/env python3 # 导入读取Excel文件的库,xlrd,其中的 open_workbook 为读取工作簿 from xlrd import open_workbook input_file = 'D:\wangm\Documents\learning\code\python\data_row.xlsx' # open_workbook(input_fi

Python第三方库之openpyxl(2) 简单的使用 写一个工作簿 >>> from openpyxl import Workbook >>> from openpyxl.compat import range >>> from openpyxl.utils import get_column_letter >>> >>> wb = Workbook() >>> >>> des

OpenPyXl的使用 开始在内存中使用 创建一个workbook 在刚开始使用openpyxl的时候,不需要直接在文件系统中创建一个文件,仅仅需要导入Workbook类并开始使用它: >>> from openpyxl import Workbook >>> wb = Workbook() 一个workbook总是会创建至少一个worksheet(工作表),可以通过openpyxl.workbook.Workbook.active()这个属性去获取: >>

Grok正则提取日志 环境延续我上一篇ELK单机版的filebeat-->redis-->logstash-->elasticsearch-->kibana环境,详情请参考: Elasticsearch + Logstash + Kibana +Redis +Filebeat 单机版日志收集环境搭建 正则表达式 普通正则表达式 . 任意一个字符 * 前面一个字符出现0次或者多次 [abc] 中括号内任意一个字符 [^abc] 非中括号内的字符 [0-9] 表示一个数字 [a-z]

内容目录 1. 字典式 get 访问 2. 属性访问 3. 切片操作 4. 通过数字筛选行和列 5. 通过名称筛选行和列 6. 布尔索引 7. isin 筛选 8. 通过Callable筛选 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy&qu

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 在数据处理过程中,经常会遇到要筛选不同要求的数据.通过 Pandas 可以轻松时间,这一篇我们来看下如何使用 Pandas 来完成数据筛选吧 创建数据 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"],

使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录: sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值 筛选和排序是Excel中使用频率

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选 https://stackoverflow.com/questions/17071871/select-rows-from-a-dataframe-based-on-values-in-a-column-in-pandas pandas的筛选功能,跟excel的筛选功能类似,但是功能更强大. 在SQL数据中, 我们可以用这样的语句: select * from