pandas 文档自用4

最新推荐文章于 2024-01-11 17:54:50 发布

原创最新推荐文章于 2024-01-11 17:54:50 发布 · 120 阅读

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本文深入探讨了使用Python的Pandas库进行时间序列数据处理的方法，包括日期时间的生成、选择、转换与时区调整，以及数据帧的创建、排序、筛选与数值操作。通过实例展示了如何利用Pandas强大的数据处理能力，对复杂的数据集进行高效分析。

s = pd.Series(pd.date_range('20130101 09:10:12', periods=4))
s.dt.hour
s.dt.second
s.dt.day
s[s.dt.day == 2]
stz = s.dt.tz_localize('US/Eastern')
s.dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('US/Eastern')
s.dt.strftime('%Y/%m/%d')
s.dt.year
s.dt.components
s.str.lower()
idx = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('a', 2),('b', 2), ('b', 1), ('b', 1)])
idx.names = ['first', 'second']
df_multi = pd.DataFrame({'A': np.arange(6, 0, -1)},index=idx)
df_multi.sort_values(by=['second', 'A'])
s.nsmallest(3)
s.nlargest(3)
dft.get_dtype_counts()
df.infer_objects().dtypes
pd.to_numeric(m)
pd.to_datetime(m)
pd.to_timedelta(m)
df.apply(pd.to_datetime)
df.select_dtypes(include=['object'])
s.array
df['数据'].__array__()[25]
pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]))
pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]),orient='index', columns=['one', 'two', 'three'])
pd.DataFrame.from_records(data, index='C')
del df['two']
df.pop('A')
df.insert(1, 'bar', df['one'])
df1 & df2
df1 | df2
df1 ^ df2
 -df1
np.asarray(df)
df.T.dot(df)
baseball.iloc[-20:, :12].to_string()