df = df.loc[df['UTC'].isin(times_series)]

时间: 2024-08-13 22:08:47 浏览: 44
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pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

当你看到这样的Python代码 `df = df.loc[df['UTC'].isin(times_series)]`，这是Pandas库中的一个操作，用于数据筛选。在这个上下文中，`df` 是一个Pandas DataFrame（数据框），它是一个二维表格型的数据结构，类似于电子表格或SQL表。 `df.loc[]` 是DataFrame的索引定位器，用于基于标签（如行名或列名）选择数据。`df['UTC']` 表示访问DataFrame的名为 'UTC' 的列。`isin(times_series)` 这个方法则是检查 'UTC' 列的值是否存在于名为 `times_series` 的另一个序列（可以是列表、数组或Series）中。如果某个 'UTC' 的值在 `times_series` 中，那么该行就被保留下来；否则，被过滤掉。 简单来说，这个代码行的作用是从原始DataFrame `df` 中选择出那些 'UTC' 列的值位于 `times_series` 序列内的行，然后返回一个新的DataFrame。
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import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]

首先，使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后，使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的组进行划分，其中test_size参数设置为0.40，表示将40%的数据划分为验证集，n_splits参数设置为1，表示只...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' ...

import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中：效果为：可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"]) use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡...

# 因为数值太大了，因此需要转换单位，转换为以万为单位 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'] / 10000

在这个例子中，我们使用Pandas库中的"loc"方法遍历名为"new_df"的数据帧中的每一行，并将每一行的"Total Cases"、"Total Deaths"和"Total Recovered"列中的数值除以10000，以便将其转换为以万为单位的数值。...

# 数据处理 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'].replace(',','') new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'].replace(',','') new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'].replace(',','')

在这个例子中，我们使用Pandas库中的"loc"方法遍历名为"new_df"的数据帧中的每一行，并使用"replace()"方法将每一行的"Total Cases"、"Total Deaths"和"Total Recovered"列中的逗号替换为空格，以便后续的数值计算和...

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”...daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range) 这样可以将daily_df的列名改为TEMP，与hour_date中的列名匹配。

import pandas as pd url = r'C:\Users\vincent.zheng\Downloads\Nothing Tech Daily Report 0706.xlsx' df = pd.read_excel(url, sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel(url, sheet_name='NT EU') for i in range(len(df)): hbl = df.loc[i, 'HBL'] a = df2.loc[df2['HAWB#'] == hbl] df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG'] writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl') df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False) writer._save()

for i in range(len(df)): hbl = df.loc[i, 'HBL'] a = df2.loc[df2['HAWB#'] == hbl] df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG'] 最后，使用 pd.ExcelWriter 创建一个写入对象，并将修改后的 df 数据保存到同一...

df_loc_slice_demo = df_demo.copy() #%% df_loc_slice_demo.index = range(df_demo.shape[0],0,-1) #%% df_loc_slice_demo.loc[5:3]是什么意思

df_loc_slice_demo.loc[5:3]是一个空的DataFrame，因为loc方法中的切片是按照行标签（即索引）进行的，而在这里的切片范围是从5到3，但是行标签是递减的，因此实际上并不存在从5到3的行标签。如果想要获取从5到3...

for i in df_si["调单商户号"]: in1 = 0 out = 0 if(df_mingxi[df_mingxi['调单账户号码'] == i].shape[0] == 0): df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "进项交易次数"] = 0 df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "出项交易次数"] = 0 else: count_io = df_mingxi[df_mingxi['调单账户号码'] == i]["收付"].to_list() in1 = pd.value_counts(count_io)["进"] out = pd.value_counts(count_io)["出"] df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "进项交易次数"] = in1 df_si.loc[df_si["调单商户号"] == i, "出项交易次数"] = out

这段代码的作用是遍历 DataFrame df_si 中的所有调单商户号码，并根据它们在 DataFrame df_mingxi 中的收付情况，更新 DataFrame df_si 中的进项交易次数和出项交易次数列。 具体来说，代码首先使用 for 循环...

1. from nltk.corpus import stopwords 2. STOPWORDS = set(stopwords.words('english')) 3. from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 4. 5. from textblob import TextBlob 6. import plotly.express as px 7. import plotly.figure_factory as ff 8. import plotly.graph_objects as go 9. 10. df = pd.read_csv('data/corona_fake.csv') 11. df.loc[df['label'] == 'Fake', ['label']] = 'FAKE' 12. df.loc[df['label'] == 'fake', ['label']] = 'FAKE' 13. df.loc[df['source'] == 'facebook', ['source']] = 'Facebook' 14. 15. df.loc[5]['label'] = 'FAKE' 16. df.loc[15]['label'] = 'TRUE' 17. df.loc[43]['label'] = 'FAKE' 18. df.loc[131]['label'] = 'TRUE' 19. df.loc[242]['label'] = 'FAKE' 20. 21. df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 22. df.label.value_counts()此代码运用到的处理方法

这个代码使用了以下几种处理方法： 1. Pandas：用于数据集的读取和处理。 2. NLTK：用于停用词的处理，可以帮助去除文本中的无用词汇。 3. CountVectorizer：用于对文本进行特征提取，提取出文本中的词频特征。...

df_nona = df['date'].notna() df.loc[df_nona,'date'] = df.loc[df_nona,'date'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) #第二步 选择非NA得值转换成时间 df.loc[df_nona,'date'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona,'date']) df_nona1 = df['date_received'].notna() df.loc[df_nona1,'date_received'] = df.loc[df_nona1,'date_received'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) df.loc[df_nona1,'date_received'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona1,'date_received']) in_15 = sum((df['date'] - df['date_received']).dt.days<15)

其中 (df['date'] - df['date_received']).dt.days 返回的是一个 Series 对象，表示两个时间之间相差的天数。.dt 表示对 Series 中的时间格式进行操作，.days 表示返回相差的天数，最后通过 来筛选出相差小于...

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。 - .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一...

解释import pandas as pd df = pd.read_csv('S12_wearther_central_park.csv') df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df.set_index('DATE', inplace=True) x = input() year_df = df.loc[str(x), ['PRCP', 'TMIN', 'TMAX']] rainy_days = year_df[year_df['PRCP'] > 1.3] print(rainy_days)

This line creates a new DataFrame called rainy_days that contains only the rows of year_df where the precipitation value is greater than 1.3 inches. This is done by using boolean indexing and ...

forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff.loc[:, forest_cols].iloc[:, idx] 出错 ：pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

另外，如果仍然出现异常，可能是由于 forestdata 和 df 数据帧中的列名并不完全相同，因此在执行 idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] 时会出现 ValueError 异常。您可以打印一下 idx 变量...

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range) # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中 hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df]) print(hour_date) 其中，pd.date_...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

4. Instead of using a series of if statements to find the voltage reference column, you can use the loc accessor with a boolean mask to select the first column that starts with 'bat_module_voltage...

import pandas as pd import datetime #将数据作存储并且设置前三列为合适的索引 df = pd.read_csv('wind.data',sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]]) #2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year>1999 else x.year return datetime.date(year,x.month,x.day) df['Yr_Mo_Dy'] = df['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century) #将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns] df['Yr_Mo_Dy'] = pd.to_datetime(df['Yr_Mo_Dy']) df = df.set_index('Yr_Mo_Dy') #对应每一个location，一共有多少数据值缺失 df.isnull().sum() #对应每一个location，一共有多少完整的数据值 df.shape[1] - df.isnull().sum() #对于全体数据，计算风速的平均值 df.mean().mean() #创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差 loc_stats = pd.DataFrame() loc_stats['min'] = df.min() loc_stats['max'] = df.max() loc_stats['mean'] = df.mean() loc_stats['std'] = df.std() #创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有天的风速最小值，最大值，平均值和标准差 day_stats = pd.DataFrame() day_stats['min'] = df.min(axis=1) day_stats['max'] = df.max(axis=1) day_stats['mean'] = df.mean(axis=1) day_stats['std'] = df.std(axis=1) #对于每一个location，计算一月份的平均风速 df['date'] = df.index df['year'] = df['date'].apply(lambda df: df.year) df['month'] = df['date'].apply(lambda df: df.month) df['day'] = df['date'].apply(lambda df: df.day) january_winds = df.query('month ==1') #query等同于df[df.month==1] january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean() #对于数据记录按照年为频率取样 df.query('month ==1 and day == 1') #对于数据记录按照月为频率取样 df.query('day == 1')

5. 在创建 loc_stats 数据框时，应该使用 df.min(axis=0)、df.max(axis=0)、df.mean(axis=0) 和 df.std(axis=0) 而不是 df.min()、df.max()、df.mean() 和 df.std()。 6. 在创建 day_stats 数据框时，应该使用 df....

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