时间段代表时间跨度,例如天数、年份、季度或月份等。它被定义为一种允许我们将频率转换为时间段的类。生成时间段和频率转换我们可以使用 'Period' 命令和频率 'M' 生成时间段。如果我们使用 'asfreq' 操作与 'start' 操作,日期将打印 '01',而如果我们使用 'end' 选项,日期将打印 '31'。

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时间序列工具对于数据科学应用程序非常有用,并且还涉及到Python中使用的其他包。时间偏移对时间执行各种操作,例如添加和减去。偏移量指定一组符合DateOffset的日期。我们可以创建DateOffsets将日期向前移动到有效日期。

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Pandas可以为所有领域的时间序列数据提供功能。它还通过使用NumPy的datetime64和timedelta64数据类型整合了来自其他Python库(如scikits.timeseries)的大量功能。它为操作时间序列数据提供了新的功能。Pandas日期时间中执行的操作可以列举为:DatetimeIndex日期范围生成本地化和转换时区处理时间序列操作

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时间序列数据被定义为提供在各个业务领域中使用的信息的重要来源。从传统的金融行业到教育行业,时间序列数据包含有关时间的许多详细信息。时间序列预测是处理时间序列数据以通过时间序列建模预测未来值的机器学习建模。

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什么是 Pandas?Pandas被定义为一个开源库,提供在Python中进行高性能数据操作的功能。它构建在NumPy包之上,这意味着操作Pandas时需要使用NumPy。Pandas的名称来源于单词Panel Data,意味着来自多维数据的计量经济学。它用于Python中的数据分析,由Wes McKinney于2008年开发。

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布尔索引被定义为NumPy的一个非常重要的特性,经常在Pandas中使用。其主要任务是使用DataFrame中的实际数据值。我们可以通过不同的方式在布尔索引中过滤数据,如下所示:使用布尔索引访问DataFrame。将布尔掩码应用于DataFrame。基于列值掩码数据。基于索引值掩码数据。

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Numerical Python(Numpy)被定义为一个用于执行各种数值计算和处理多维和单维数组元素的Python包。使用Numpy数组进行的计算比普通的Python数组更快。这个包是由Travis Oliphant于2005年创建的,通过将祖先模块Numeric的功能添加到另一个模块Numarray中而创建的。它还能够处理大量数据,并且在矩阵乘法和数据重塑方面非常方便。

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Pandas 中的 set_index() 方法用于将列表、Series 或 DataFrame 设置为数据框的索引。我们可以在创建数据框时设置索引列。但有时数据框是由两个或更多数据框组成的,然后可以使用此方法更改索引。

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