原文:利用Python进行数据分析——第十章 时间序列(1)

coding: utf import pandas as pdfrom datetime import datetimefrom datetime import timedeltafrom dateutil.parser import parsefrom pandas import Series,DataFrame rowdata pd.read table C: Users xiaoyniu ...

2016-09-20 23:47 0 3441 推荐指数:

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利用python进行数据分析》读书笔记--第十章 时间序列(二)

5、时期及其算数运算 时期(period)表示的是时间区间,比如数日、数月、数季、数年等。Period类所表示的就是这种数据类型,其构造函数需要用到一个字符串或整数,以及频率。 array([126, 129, 132], dtype=int64)[Finished ...

Sat Dec 19 06:50:00 CST 2015 0 2620
利用python进行数据分析》读书笔记--第十章 时间序列(三)

7、时间序列绘图 pandas时间序列的绘图功能在日期格式化方面比matplotlib原生的要好。 下面是作出的几张图: 8、移动窗口函数 在移动窗口(可以带有指数衰减权数)上计算的各种统计函数也是一类常见于时间序列的数组变换。作者将其称为移动窗口函数 ...

Sun Dec 20 03:59:00 CST 2015 2 7352
时间序列知识图谱-《利用Python进行数据分析

所有内容整理自《利用Python进行数据分析》,使用MindMaster Pro 7.3制作,emmx格式和pdf格式文件已经上传Github,需要的同学转左上角自行下载或者右击保存图片。 其他章节知识图谱《利用Python进行数据分析》自学知识图谱-导航 ...

Mon Jul 20 05:08:00 CST 2020 0 1018
利用python进行数据分析》读书笔记--第五 pandas入门

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能 既能 ...

Mon Nov 30 17:17:00 CST 2015 4 64601
利用python进行数据分析》读书笔记 --第一、二 准备与例子

第一 准备工作 今天开始码这本书--《利用python进行数据分析》。R和python都得会用才行,这是码这本书的原因。首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy ...

Sun Oct 11 05:23:00 CST 2015 9 8771
 
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