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pandas的常用功能(时常更新)

时间:2023-02-13 10:23:10浏览次数:43  
标签:00 01 series 30S 更新 2000 时常 Freq pandas

经常需要对数据进行清洗,所以总结一些好用的命令

1、将参数转变为数字型数据(例如:字符串形式的‘123’,转变成数字型的123)

pd.to_numeric(data,errors='ignore')

errors有三个值:
raise--无效解析引发异常(默认)
corece--将无效解析设置为NAN
ignore--无效的解析返回原数据

这个功能也可以将bigdecimal的数据转变成float数据

2、重采样

 resample()(pandas对象都会有这个方法)

>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')
>>> series = pd.Series(range(9), index=index)
>>> series
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:02:00  2
2000-01-01 00:03:00  3
2000-01-01 00:04:00  4
2000-01-01 00:05:00  5
2000-01-01 00:06:00  6
2000-01-01 00:07:00  7
2000-01-01 00:08:00  8
Freq: T, dtype: int64
降低采样频率为三分钟 
>>> series.resample('3T').sum() 2000-01-01 00:00:00 3 2000-01-01 00:03:00 12 2000-01-01 00:06:00 21 Freq: 3T, dtype: int64
降低采样频率为三分钟,但是每个标签使用right来代替left。请注意,bucket中值的用作标签。
>>> series.resample('3T', label='right').sum()
2000-01-01 00:03:00   3
2000-01-01 00:06:00  12
2000-01-01 00:09:00  21
Freq: 3T, dtype: int64
降低采样频率为三分钟,但是关闭right区间。 
>>> series.resample('3T', label='right', closed='right').sum()
2000-01-01 00:00:00   0
2000-01-01 00:03:00   6
2000-01-01 00:06:00  15
2000-01-01 00:09:00  15
Freq: 3T, dtype: int64
增加采样频率到30秒
>>> series.resample('30S').asfreq()[0:5] #select first 5 rows
2000-01-01 00:00:00   0
2000-01-01 00:00:30  NaN
2000-01-01 00:01:00   1
2000-01-01 00:01:30  NaN
2000-01-01 00:02:00   2
Freq: 30S, dtype: float64
增加采样频率到30S,使用pad方法填充nan值。
>>> series.resample('30S').pad()[0:5]
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:00:30  0
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:01:30  1
2000-01-01 00:02:00  2
Freq: 30S, dtype: int64
增加采样频率到30S,使用bfill方法填充nan值。 
>>> series.resample('30S').bfill()[0:5]
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:00:30  1
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:01:30  2
2000-01-01 00:02:00  2
Freq: 30S, dtype: int64

3、

标签:00,01,series,30S,更新,2000,时常,Freq,pandas
From: https://www.cnblogs.com/lixiaobin123/p/15745101.html

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