【第二章】Pandas数据分析(2)

本文通过案例展示了如何利用Pandas对自行车行驶数据进行分析,包括数据转换为时间序列、绘制图表、数据切片、统计计算以及相关性分析。通过`pd.date_range`创建时间索引,`pd.Series`和`pd.DataFrame`构造数据结构,以及`rolling_corr`计算滚动相关性。

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2.2 案例分析

假设我们现在有些自行车行驶数据,看看我们能Pandas分析出一些什么吧

题目代码:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

###STEP2###
def convert_data_to_timeseries(input_file, column, verbose=False):
    # 导入数据
    data = np.loadtxt(input_file, delimiter=',')
    # 确定索引的开始与结束时间
    start_date = str(int(data[0,0])) + '-' + str(int(data[0,1]))
    end_date = str(int(data[-1,0] + 1)) + '-' + str(int(data[-1,1] % 12 + 1))
    ###问题一:完善函数###
    ###提示:通过pandas的date_range函数获取索引###
    """
    在
    这
    里
    补
    充
    代
    码
    """

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