x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...(d.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) #如果本来这一列是数据而写了其他汉字，则把这一条替换为0，或者抛弃？...4.1 统一单位 多来源数据 ，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。...比如，有时候我们使用数据进行用户年龄的计算，有的给出的是出生日期，有的给出的年龄计算单位是周、天，我们为了模型计算方便需要统一进行数据的单位统一，以下给出一个统一根据出生日期计算年龄的函数样例。...结果集合，使用toPandas() 转换为pandas 的dataframe 之后只要通过引入matplotlib, 就能完成一个简单的可视化demo 了。
-- -->"salary":np.sum,"score":np.mean}) 时间格式转换 # 时间戳转时间字符串 df_jj2['cTime'] =df_jj2['coll_time'].apply...(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。...# 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值...how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace
日期获取 1.获取当前日期，年月日时分秒 pandas中可以使用now()函数获取当前时间，但需要再进行一次格式化操作来调整显示的格式。我们在数据集上新加一列当前时间的操作如下： ?...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...在pandas中，我们看一下如何将str_timestamp列转换为原来的ts列。这里依然采用time模块中的方法来实现。 ?...由于打算使用字符串替换，我们先要将ts转换为字符串的形式，在前面的转换中，我们生成了一列str_ts，该列的数据类型是object，相当于字符串，可以在此基础上进行这里的转换。 ?...在pandas中，如果事件类型是datetime64[ns]类型，直接作差就可以得出日期差，但是得到的数据后面还有一个"days"的单位，这其实就是上一小节提到的timedelta类型。
sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例：“天、小时、减号”等。...日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...“Timedelta”功能允许输入任何天单位（天、小时、分钟、秒）的时差。 在第二个代码中，使用“offsets.BDay()”函数来显示下一个工作日。...data’] = np.random.randint(0, 100, size =(len(dat_ran))) print(df.head(5)) 在上面的代码中，使用“DataFrame”函数将字符串类型转换为
，简单的说明一下，这个表头的实际含义，分别是订单的编号，用户的id，价格（以分为单位），支付平台，支付渠道，支付方式，交易时间，支付时间； 6.2时间序列转换 # 导入pandas模块，简称为pd import...df['pay_time'] = pd.to_datetime(df['pay_time']) # 输出此时的df print(df) 上面做的工作就是在原来的表格的基础上面进行这个单位的修改，把原来以分为单位的数据转换为以元为单位...，把这个订单的两个时间全部转换为时间格式：使用to_datatime函数； 7.数据清洗 7.1快速浏览数据 我们上面已经完成了准备的工作，就是把这个相关的单位进行修正，和我们的这个时间序列的转换 下面我们使用这个...，当这个返回false就是我们认定的异常值； 9.3交易时间的筛选 交易时间必须在提交订单时间的后面，这个才是正常的，这个可以作为一个判断条件； # TODO 使用布尔索引，将支付时间pay_time小于创建时间...duplicated()函数，判断重复的机制，是会把出现相同值的第二个及以后的数据，判断为True 这样，保证每个数据都保留一个唯一值。
pandas中，从0开始行列索引 3.pandas 时间序列之pd.date_range() pd.date_range(python start=None,#开始时间 end=None...原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可 更细致的操作： 可以添加更多的参数，比如...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据 如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置 注意 转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。
当处理大型数据集时，使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能，包括数据过滤、筛选、分组和聚合等，可以帮助大家快速减少运算时间。...1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...因此，我想出了一个将它转换为等间隔格式的代码。我知道要分析的起始和结束位置。然后，我定义了一个名为delta的参数作为增量。...我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。...idx, weights=df.Elevation, minlength=len(mesh))averages /= np.bincount(idx, minlength=len(mesh))方法二：将数据转换为
'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素为1，其他位置为0.n: 返回矩阵的行数，M: 返回矩阵的列数，默认为 n，k: 对角线的索引，dtype: 数据类型 np.diag([1,2,3])...0，大于80，替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组;...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...，Ctrl+Enter #运行当前代码块并选中下一个代码块（没有就创建），Shift+Enter 清除缓存kernel -> restart Jupyter的优点是允许将变量放到内存中，可以直接进行类型推断
我们可以在这里停下来，手动确定获胜者，但 Pandas 提供了自动执行此功能的函数。 第 7 步中的pivot函数通过将一列的唯一值转换为新的列名称来重塑我们的数据集。...我们进一步走了一步，将整数毫秒转换为更容易阅读的时间增量对象。 键以字符串形式传入正确的度量单位。...另见 Python datetime模块的官方文档 Pandas 时间序列的官方文档 Pandas 时间增量官方文档 智能分割时间序列 在第 4 章，“选择数据子集”中，彻底介绍了数据帧的选择和切片。...在第 7 步中，我们使用merge_asof查找上一次每月犯罪计数少于Total_Goal列的时间。 更多 除了时间戳和时间增量数据类型外，pandas 还提供了时间段类型来表示确切的时间段。...第 4 步创建一个特殊的额外数据帧来容纳仅包含日期时间组件的列，以便我们可以在第 5 步中使用to_datetime函数将每一行立即转换为时间戳。
一、Pandas简介Pandas是一个开源的Python库，主要用于数据分析和操作。它提供了两种主要的数据结构：Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。...DataFrame是Pandas的核心数据结构，能够存储多列不同类型的数值。Pandas的功能强大且灵活，可以轻松地读取、清洗、转换和分析数据。...选择性加载：仅加载需要的列，减少内存占用。可以通过usecols参数指定要加载的列。...# 将字符串转换为日期时间类型df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])# 将字符串转换为数值类型df['value'] = pd.to_numeric(df['value...五、总结Pandas是一个功能强大且灵活的数据分析库，在实时数据处理方面具有广泛的应用。通过合理使用Pandas的各种功能，可以有效地处理和分析实时数据。
]) # 对不同列执行不同的计算 df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean}) 时间格式转换 # 时间戳转时间字符串 df_jj2['cTime'] =df_jj2...['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime']) # 时间格式转时间戳 dtime = pd.to_datetime(df_jj2yyb['r_time'...# 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值...how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace
4. pandas的日期支持 pandas中一共有四种日期类型，分别是 Date times：一种特定的日期、时间，可以含时区特征 Time deltas：一种绝对时间增量 Time spans：时间跨度...pandas也可以将时间作为数据 5. 时间戳与时间跨度 Timestamps vs. Time Spans 时间戳数据是时间序列数据的最基本类型，它将值与时间点关联起来。...2, 3]}) # 用数据框的而不同列拼凑成一个日期数据 pd.to_datetime(df) # 选特定的要素组成日期数据，必选的是年月日，可选的是时分秒等 pd.to_datetime(df[['year...6.4 支持纪元时间和正常时间的转换 从元年开始，至今的秒数，可以转换为正常 年月日 的日期 pd.to_datetime([1349720105, 1349806505], unit='s') # 正常时间...# 指定开始、结束和周期，将生成一个从开始到结束均匀间隔的日期范围 pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-05', periods=5) pd.date_range(
这对我们原始dataframe的影响有限，这是由于它只包含很少的整型列。 同理，我们再对浮点型列进行相应处理： 我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32，内存用量减少50%。...为了介绍我们何处会用到这种类型去减少内存消耗，让我们来看看我们数据中每一个object类型列中的唯一值个数。 可以看到在我们包含了近172000场比赛的数据集中，很多列只包含了少数几个唯一值。...存用量从9.8兆降到0.16兆，近乎98%的降幅！注意这一特殊列可能代表了我们一个极好的例子——一个包含近172000个数据的列只有7个唯一值。...因此，将其转换成datetime会占用原来两倍的内存，因为datetime类型是64位比特的。将其转换为datetime的意义在于它可以便于我们进行时间序列分析。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
首先我们要判断空值，然后设置日期天数计算起始时间，利用datetime模块的timedelta函数将时间天数转变成时间差，然后直接与起始日期进行运算即可得出其代表的日期。...offset 这里比较难想的就是天数计算起始日期，不过想明白后，其实也好算，从excel中我们可以直接将日期天数转成短日期，等式已经有了，只有一个未知数x，我们只需列一个一元一次方程即可解出未知数x...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据...t1 = time.time() # 时间戳 单位秒 print('数据插入开始时间：{0}'.format(t1)) data1.to_sql(table_naem, engine,...index=False, if_exists='append') t2 = time.time() # 时间戳 单位秒 print('数据插入结束时间：{0}'.format(t2)
默认情况下，Pandas 会占用和数据框大小差不多的内存来节省时间。因为我们对准确度感兴趣，所以我们将 memory_usage 的参数设置为 ‘deep’，以此来获取更准确的数字。...当我们将列转换为 category dtype 时，Pandas 使用了最省空间的 int 子类型，来表示一列中所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...在上面的表格中，我们可以看到它只包含了七个唯一的值。我们将使用 .astype() 的方法将其转换为 categorical。 如你所见，除了列的类型已经改变，这些数据看起来完全一样。...请注意，这一列可能代表我们最好的情况之一：一个具有 172,000 个项目的列，只有 7 个唯一的值。 将所有的列都进行同样的操作，这听起来很吸引人，但使我们要注意权衡。...我们将编写一个循环程序，遍历每个对象列，检查其唯一值的数量是否小于 50%。如果是，那么我们就将这一列转换为 category 类型。
1.将时间格式转换为字符串格式 str() now = datetime.now() str(now) type( str(now) ) 2.将字符串格式转换为时间格式 parse() str_name...-5-20':'2020-5-20'] 上述的索引方法适用于索引是时间的情况下，但是并不是所有情况下时间都可以做索引，比如订单表中订单号是索引，成交时间只是一个普通列，这时想选取某一段时间内的成交订单怎么办...因为时间也是有大小关系的，所以可通过索引方式中的布尔索引来对非索引列的时间进行选取。...import pandas as pd from datetime import datetime df = pd.DataFrame({"客户姓名":["初见","思齐","小淘","齐齐"],"唯一标识码...Python中实现时间偏移的方式有两种： 第一种借助 timedelta（该对象包含天数、秒、微秒三个等级，所以只能偏移天数、秒、微秒单位的时间） 第二种是用Pandas中的日期偏移量（date offset
数据是描述不同个体在不同时间的心跳情况。数据的列信息包括人的年龄、体重、性别和不同时间的心率。 import pandas as pd df = pd.read_csv('.....分析数据问题 没有列头 一个列有多个参数 列数据的单位不统一 缺失值 空行 重复数据 非 ASCII 字符 有些列头应该是数据，而不应该是列名参数 清洗数据 下面我们就针对上面的问题一一击破。 1....上面的结果展示了我们自定义的列头。我们只是在这次读取 csv 的时候，多了传了一个参数 names = column_names，这个就是告诉 Pandas 使用我们提供的列头。 2....为了解决这个问题，将单位统一，我们将单位是 lbs 的数据转换成 kgs。...这些值应该被分解为性别（m,f），小时单位的时间范围（00-06，06-12，12-18） # 切分 sex_hour 列为 sex 列和 hour 列 sorted_columns = ['id','
---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）...-x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...下面看一下convmv的具体用法： convmv -f 源编码 -t 新编码 [选项] 文件名 #将目录下所有文件名由gbk转换为utf-8 convmv -f GBK -t UTF-8 -r --nosmart...4.1 统一单位 多来源数据 ，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。...结果集合，使用toPandas() 转换为pandas 的dataframe 之后只要通过引入matplotlib, 就能完成一个简单的可视化demo 了。
本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。 ? 首先，我们导入 numpy和 pandas包。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Memory_usage Memory_usage()返回每列使用的内存量（以字节为单位）。考虑下面的数据，其中每一列有一百万行。
qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图 日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta...: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率
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