Python Pandas窗口函数

为了能更好地处理数值型数据，Pandas 提供了几种窗口函数，比如移动函数（rolling）、扩展函数（expanding）和指数加权函数（ewm）。 窗口函数应用场景非常多。举一个简单的例子：现在有 10 天的销售额，而您想每 3 天求一次销售总和，也就说第五天的销售额等于（第三天 + 第四天 + 第五天）的销售额之和，此时窗口函数就派上用场了。 窗口是一种形象化的叫法，这些函数在执行操作时，就如同窗口一样在数据区间上移动。 本节学习主要讲解如何在 DataFrame 和 Se

使用Python Pandas将多个文件中的Excel数据连接起来

首先，需要确保安装了pandas库。可以通过终端或命令行窗口中运行以下命令来安装pandas库： pip install pandas 接着，将需要连接的Excel文件放置在同一个目录下。为了方便操作，可以将这些文件以相同的文件命名格式放在同一个子目录中。 下面是一个示例，假设我们有三个Excel文件，分别命名为file1.xlsx、file2.xlsx和file3.xlsx，它们均包含名为Sheet1的工作表，我们将它们放在名为dat

python递归查询菜单并转换成json实例

对于这个问题，我们来逐步分析。 一、递归查询菜单 假设我们有如下的菜单数据： [ {"id": 1, "name": "菜单1", "parent_id": None}, {"id": 2, "name": "菜单2", "parent_id": None},

PyTorch-Forecasting一个新的时间序列预测库使用详解

PyTorch-Forecasting详细攻略 PyTorch-Forecasting是一个基于PyTorch的时间序列预测库，它为用户提供了在真实场景中应用时间序列预测的便利。下面是使用PyTorch-Forecasting的详细攻略。 PyTorch-Forecasting安装 使用pip进行安装： pip install pytorch-forecasting 数据准备 PyTorch-Forecasting使用Pandas数据框

python使用xlsx和pandas处理Excel表格的操作步骤

下面就来详细讲解一下“Python使用xlsx和pandas处理Excel表格的操作步骤”的完整攻略。 1. 安装所需的库 首先需要安装所需的库，包括 xlsxwriter 和 pandas，你可以使用以下命令在命令行中安装： pip install pandas xlsxwriter 2. 读取Excel文件 读取Excel文件可以使用 pandas 库中的 read_excel 方法，以下是一个示例： import pandas a

对pandas处理json数据的方法详解

下面给出“对pandas处理json数据的方法详解”的完整攻略。 对pandas处理json数据的方法详解 1. 什么是JSON？ JSON（JavaScript Object Notation），是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript语言的一个子集，可以用于表示复杂的数据结构，包括对象、数组、字符串、数字、布尔值等。 在Python中，JSON数据通常以字符串的形式表示。可以使用Python内置的json库将JSON字符

如何用Python中Tushare包轻松完成股票筛选(详细流程操作)

我来详细讲解如何用Python中Tushare包轻松完成股票筛选的完整攻略。 1.准备工作 首先，我们需要准备一下环境。1. 安装Python：前往官网下载并安装 https://www.python.org/downloads/2. 安装Tushare包：在命令行输入 pip install tushare 即可安装 2.获取数据 使用Tushare包可以很方便地获取各个股票的信息，如股票代码、股票名称、开盘价、收盘价、最高价、最低价、

从Pandas DataFrame中删除一列

当我们需要从Pandas DataFrame中删除一列时，可以使用drop()方法。下面是完整的攻略： 1. 案例介绍 我们有一个包含学生信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、年龄、性别和成绩四个字段。现在我们需要删除成绩一列。 import pandas as pd data = {"姓名":["张三","李四","王五"], &q

在Pandas中确定DataFrame的周期索引和列

确定DataFrame的周期索引和列是Pandas中重要的操作之一，可以帮助我们更好地处理时间序列数据。下面是详细的攻略和实例说明： 确定周期索引 在Pandas中，我们可以使用PeriodIndex对象来创建一个周期性索引。其中，PeriodIndex对象可以接受的参数主要有以下三种： freq：指定周期的频率，以字符串的形式传入，常见的有'D','H','T'等，分别代表日、小时、分钟等。 start：指定周期索引的起始

Pandas数据框架中两列的差异

首先，需要说明的是 Pandas 是一个数据分析工具包，是基于 Numpy 的一个开源 Python 函数库。Pandas 最核心的数据结构是两种类型的 DataFrame 和 Series，其中 DataFrame 是一种表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型等），DataFrame 可以被看作是由Series组成的字典。 在 Pandas 中，数据框架（DataFrame）可以由多个列组成，

Python Pandas统计函数

Pandas 的本质是统计学原理在计算机领域的一种应用实现，通过编程的方式达到分析、描述数据的目的。而统计函数则是统计学中用于计算和分析数据的一种工具。在数据分析的过程中，使用统计函数有助于我们理解和分析数据。本节将学习几个常见的统计函数，比如百分比函数、协方差函数、相关系数等。 百分比变化(pct_change) Series 和 DatFrames 都可以使用 pct_change() 函数。该函数将每个元素与其前一个元素进行比较，并计算前后数值的百分比变化。示例如下： im

Pandas loc/iloc用法详解

在数据分析过程中，很多时候需要从数据表中提取出相应的数据，而这么做的前提是需要先“索引”出这一部分数据。虽然通过 Python 提供的索引操作符"[]"和属性操作符"."可以访问 Series 或者 DataFrame 中的数据，但这种方式只适应与少量的数据，为了解决这一问题，Pandas 提供了两种类型的索引方式来实现数据的访问。 本节就来讲解一下，如何在 Pandas 中使用 loc 函数和 iloc 函数。两种函数说明如

如何在Pandas的数据透视表中包含百分比

利用Pandas生成的数据透视表，我们可以方便地对数据进行分组、统计和分析。其中，包括了对每组数据的计数、求和等操作，但也可以计算每组数据的百分比。 下面是如何在 Pandas 的数据透视表中包含百分比的步骤： 在 DataFrame 中构建数据透视表 使用 Pandas 的 pivot_table 函数，可以快速创建数据透视表。在这里我们需要至少两个参数： index：需要进行分组的列； values：需要进行统计的列。 举个例

Python Pandas处理字符串（方法详解）

Pandas 提供了一系列的字符串函数，因此能够很方便地对字符串进行处理。在本节，我们使用 Series 对象对常用的字符串函数进行讲解。 常用的字符串处理函数如下表所示： 函数名称 函数功能和描述 lower() 将的字符串转换为小写。 upper() 将的字符串转换为大写。 le

Python数据分析之 Pandas Dataframe条件筛选遍历详情

下面是“Python数据分析之 Pandas Dataframe条件筛选遍历详情”的攻略。 1. 概述 在进行数据分析时，经常需要按照一定条件筛选DataFrame中的数据，进行数据处理、分析、逻辑推导等操作。本文将介绍如何使用 Pandas DataFrame 的条件筛选和遍历方法。 本篇攻略将介绍 Pandas 中DataFrame数据筛选与遍历的基本操作，例如条件选择、 loc、 iloc和组合，应用到实际案例中。 2. 基本语法