从零开始的编码生活

一. pd.read_csv()中的参数parse_dates: parse_dates: 布尔值、由整数、名字、数列构成的数列、也可以为字典。(boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False) 意义：指定将某些列作为时间索引 boolean. True -> 解析索引 list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列；

时间序列知识点 将Year列的数据类型转换为datetime64 crime.Year = pd.to_datetime(crime.Year, format='%Y') crime.info() output： <class ‘pandas.core.frame.DataFrame’> RangeIndex: 55 entries, 0 to 54 Data columns (total 12 columns): Year 55 non-null dat

文章链接 对数据按照先red cards，后yellow cards排序： import pandas as pd import numpy as np euroData = pd.read_csv('/Users/Desktop/十套python练习/exercise_data/Euro2012_stats.csv) euroData.sort_values(by = ['Red Cards', 'Yellow Cards'], ascending =False) pandas.Dataframe.

原文链接 一、数据集信息 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt chipo = pd.read_csv('/Users/Desktop/十套python练习/exercise_data/chipotle.tsv', sep = '\t') chipo.head(10)#显示前十行 chipo.shape[0]#显示行数 chipp.shape[1]#显示列数 chipo.columns#打印列名称 chi