本文多图例，建议阅读5分钟。本文通过图例的方式，举例说明了pandas中旋转和重塑函数的实现方式。我喜欢使用python的pandas包进行数据分析。之前的文章展示了一些更有趣的数据重塑函数，下面是一些与pandas重塑相关的图例：。热衷于对金融数据架构与

本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法。分享给大家供大家参考，具体如下：。#1.Series通过numpy一维数组创建。#2.Series直接通过一维数组创建。#Series通过一维数组创建，可以在创建的同时自定义索引值，#

用CSV格式来保存文件是个不错的主意，因为大部分程序设计语言和应用程序都能处理这种格式，所以交流起来非常方便。然而这种格式的存储效率不是很高，原因是CSV及其他纯文本格式中含有大量空白符;而后来发明的一些文件格式，如zip、bzip和gzip等，压缩率则有

reindex更多的不是修改pandas对象的索引，而只是修改索引的顺序，如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行。且不会修改原数组，要修改需要使用赋值语句。dataframe.reindex()可以改变（行）索引，列或两者。当只传入一个序列时，

主要是DataFrame.apply函数的应用，如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理，如果axis为1则每次取一列。如代码所示，判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016，则新列test值赋为1，否则为0.dat

在机器学习和深度学习的过程中，对于处理预测，回归问题，有时候变量是时间，需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析，关于时间的变量如下所示，利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理。

在python处理数据时，经常用到DataFrame和set。data=pd.DataFrame#因为set是无序的，必须要经过list处理后才能成为DataFrame. data.to_csv#保存表格记得导入pandas哦~

df=df.values，可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array

首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray()，再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list，示例代码如下：

输出新建的DataFrame对象时，DataFrame中各列的显示顺序和DataFrame定义中的顺序不一致。df = pd.DataFrame( {'ID': ["x%d" % r for r in range(10)],'Gende

Shift index by desired number of periods with an optional time freq该函数主要的功能就是使数据框中的数据移动，若freq=None时，根据axis的设置，行索引数据保持不变，列索引数据可以在

平时写pyhton的时候习惯初始化一些list啊，tuple啊，dict啊这样的。一用到Pandas的DataFrame数据结构也就总想着初始化一个空的DataFrame，虽然没什么太大的用处，不过还是记录一下：。上面创建的DataFrame有4列，每一行

我遇到的情况是：把数据按一定的时间段提出。比如提出每天6:00-8:00的每个数据，可以这样做：。#因为col带有index值和values值，真正需要的值就是values，取出来的值是Series的类型。#创建时间序列，目的是把每天的6：:0-8：00

A 0.895717 0.805244 -1.206412 2.565646 1.431256 1.340309 -1.170299. B 0.410835 0.813850 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678

在使用Pandas的过程中，有时会遇到shift函数，今天就一起来彻底学习下。先来看看帮助文档是怎么说的：。Shift index by desired number of periods with an optional time freq. Numbe

return dfdf['Fam_Size'].loc[ & ] = 2 只要中间加一个 & 符号 ， 然后把两边的condition括号起来就行。