Python之数据分析（星期均值、星期汇总、Numpy的take与where方法、apply_along_axis函数）

一、处理星期数据

1、datetime对象的weekday()方法
该方法将会用0到6这七个数字表示周一到周日

2、计算周一到周五数据平均值的三种方法

• 数组[关系表达式]：关系表达式的值是一个布尔型数组，其中为True的元素是数组中满足关系表达式的元素。以上下标运算的值就是从数组拣选与布尔数组中为True的元素相对于的元素。
• np.where(关系表达式)：数组中满足关系表达式的元素的下标数组
• np.take(数组, 下标数组)：数组中由下标数组所表示的元素的集合

3、按星期求均值案例

import numpy as np
import datetime as dt

# 将日期转换成天数
def dmy2week(dmy):
    dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
    date = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
    wdays = date.weekday()  # 将日期变成星期的格式
    return wdays

# 解包取出日期、收盘价
wdays, closing_prices = np.loadtxt(
    '0=数据源/beer_price.csv', delimiter=',',
    usecols=(0, 4), unpack=True,
    converters={
   
   0: dmy2week}
)

# print(wdays)


# 计算周一到周五的平均值
ave_closing_prices = np.zeros(7)
for wday in range(ave_closing_prices.size):
    # 方法一：用掩码的方法
    # ave_closing_prices[wday] = \