也可以只指定开始日期或结束日期，但这时必须要输入一个时间长度，并且指定输入的是开始时间还是结束时间，如果不指定默认是开始时间。现在我们已经知道怎么生成日期范围了，但是上面我们生成的日期的时间间隔都是天，接下来告诉大家怎么生成其他时间频率的日期范围。要生成按

is_noise = complaints['Complaint Type'] == "Noise - Street/Sidewalk". df = pd.read_sql("SELECT * from weather_201

直接利用numpy读取非数字型的数据集时需要先进行转换，而且python3在处理中文数据方面确实比较蛋疼。最近在学习周志华老师的那本西瓜书，需要没事和一堆西瓜反复较劲，之前进行联系的时候都是利用批量替换先清理一遍数据，不过这样实在是太麻烦了，今天偶然发现可

#判断Series中的值是否重复,False表示重复。#输出Series中不重复的值,返回值没有排序，返回值的类型为数组。#统计Series中重复值出现的次数,默认是按出现次数降序排序。#判断矢量化集合的成员资格,返回一个bool类型的Series. #通

df.groupby() 之后按照特定顺序输出，方便后续作图，或者跟其他df对比作图。

有一些问题可能会遇到同元素多列去重问题，下面介绍一种非常简单效率也很快的做法，用pandas来实现。tmp = sorted # The most important part,sort

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))

col3=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[2].str.split(';').str[0]这里只是部分代码，实际情况按需求可以灵活变化。

SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position选取。3）at，根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素；4）iat，与at类似，不同的是根据posit

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使

今天展示一个利用pandas将json数据导入excel例子,主要利用的是pandas里的read_json函数将json数据转化为dataframe。第二参数orient是表明预期的json字符串格式。orient的设置有以下几个值：。.'split'

通过参考相关博客对hdf5格式简要介绍。hdf5在存储的是支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的。使用压缩可以提磁盘利用率，节省空间。压缩在小数据量的时候优势不明显，数据量大了才有优势。另外，为什么单独说pandas，

直接to_excel会被覆盖，借助ExcelWriter可以实现写多个sheet。

Hi，好久不见，我还是那颗翻滚的老鼠屎。处理数据时想求两个表格求不相交的部分，或许是对知识的匮乏限制了我的想象力，并未找到直接求的方法，在这里介绍老鼠屎技己使用的方法，希望对读者会有帮助。首先先造两个DataFrame来做示例。去掉当中公共的部分。具体可参

date 20170307 20170308 iphone4 2 0 iphone5 2 1 iphone6 0 1 先生成DF数据。从0.14.0开始

left1 = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'],right2 = right1.set_index1.join函数默认将两个DataFrame的index进行合并

Length: 135, dtype: bool列数太多，可以将Series转化为DataFrame不存在空值的列：。data[data.nkill.isnull()]缺失值填充，inplace值为真代表直接在原DataFrame上进行操作：