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项目简介 Project Brief 《利用Python进行数据分析-第二版》自学过程中整理的知识图谱。 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy and IPython. Knowledge Graph ...

# coding: utf-8 import pandas as pdfrom datetime import datetimefrom datetime import timedeltafr ...

# coding: utf-8 import pandas as pdimport numpy as np summary=pd.read_table('C:/Users/AG_For ...

时间序列是很重要的。时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据格式。时间序列的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻 固定时期（period），如2015年 ...

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 ...

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 ...

第一章 准备工作 1.1 What Is This Book About（这本书是关于什么的） 1.2 Why Python for Data Analysis?（为什么使用Python做数据分析） 1.3 Essential Python Libraries（一些重要 ...