摘要：
由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解，因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。 Python Python 文件：tips.csv - Csv Csv 执行上面示例代码，得到以下结果 - Shell Shell 选择(Select) 在SQL中，选择是使用逗 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:14
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摘要：
当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值，尽管可以选择任何值)被省略时，稀疏对象被“压缩”。 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方。 这将在一个例子中更有意义。 所有的标准Pandas数据结构都应用了to_sparse方法 - Python Python 执行上面示例代码，得到 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:12
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摘要：
Pandas I/O API是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数。 读取文本文件(或平面文件)的两个主要功能是read_csv()和read_table()。它们都使用相同的解析代码来智能地将表格数据转换为DataFrame对象 - Python Python 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:12
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摘要：
基本绘图：绘图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现。参考以下示例代码 - Python Python 执行上面示例代码，得到以下结果 - 如果索引由日期组成，则调用gct().autofmt_xdate()来格式化x轴，如上图所 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:11
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摘要：
通常实时的数据包括重复的文本列。例如：性别，国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分类变量只能采用有限的数量，而且通常是固定的数量。除了固定长度，分类数据可能有顺序，但不能执行数字操作。 分类是Pandas数据类型。 分类数据类型在以下情况下非常有用 - 一个字符串变量，只包含几个不同 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:10
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时间差(Timedelta)是时间上的差异，以不同的单位来表示。例如：日，小时，分钟，秒。它们可以是正值，也可以是负值。可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 - 字符串 通过传递字符串，可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 - Python Python 执行上面救命 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:09
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摘要：
日期功能扩展了时间序列，在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时，我们经常会遇到以下情况 - 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率，使用date.range()函数就可以创建日期序列。 默认情况下，范围的频率是天。参考以下示例代码 - Python 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:08
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摘要：
Pandas提供了各种工具(功能)，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。 Python Python 其中， objs - 这是Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射。 axis - {0，1，...}，默认为0，这是连接的轴。 join - 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:07
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摘要：
Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 - Python Python 在这里，有以下几个参数可以使用 - left - 一个DataFrame对象。 r 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:06
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摘要：
任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是 - 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下，我们将数据分成多个集合，并在每个子集上应用一些函数。在应用函数中，可以执行以下操作 - 聚合 - 计算汇总统计 转换 - 执行一些特定于组的操作 过滤 - 在某些情况下丢弃数据 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:05
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