s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], index=dates).shift(2)
时间: 2024-05-10 16:16:53 浏览: 7
这行代码使用了 Pandas 库,创建了一个 Series 对象 s,其中包含了一些数字和一个 NaN 值。此外,还通过 `shift` 方法将这个 Series 向后移动了两个位置。`dates` 是一个包含日期的索引对象,可以用来指定 s 的索引。具体来说,这个 Series 包含了以下数据:
```
2018-01-01 NaN
2018-01-02 NaN
2018-01-03 1.0
2018-01-04 3.0
2018-01-05 5.0
2018-01-06 NaN
dtype: float64
```
其中,前两个位置是 NaN,因为它们是向后移动两个位置得到的。
相关问题
解释一下 这段代码 dates=pd.Series([pd.to_datetime('2019-2-13')])
这段代码将 ['2019-2-13'] 转换成 Pandas 的日期类型,并将其存储在一个名为 dates 的 Pandas Series 中。Pandas to_datetime() 函数将字符串格式的日期解析为日期对象。Series 是 Pandas 中一种类似于数组的数据结构,但可以包含不同类型的数据,包括日期。在这个例子中,Series 只包含一个日期。
data=pd.read_csv('mock_kaggle.csv',encoding ='gbk',parse_dates=['datetime']) Date=pd.to_datetime(data.datetime) data['date'] = Date.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')) datanew=data.set_index(Date) series = pd.Series(datanew['股票'].values, index=datanew['date'])
这段代码的功能是将一个名为`mock_kaggle.csv`的CSV文件读取为Pandas DataFrame,然后将日期时间列解析为日期时间格式,并将其设置为索引。接着,使用`map()`函数将日期时间格式化为`%Y-%m-%d`的字符串格式,并将其存储在名为`date`的新列中。最后,将数据的股票信息存储在一个名为`series`的Pandas Series中,其中日期为索引,股票信息为值。
解释如下:
1. `data=pd.read_csv('mock_kaggle.csv',encoding ='gbk',parse_dates=['datetime'])`
- 使用`pd.read_csv()`函数读取名为`mock_kaggle.csv`的CSV文件,并将其解析为Pandas DataFrame。
- `encoding ='gbk'`指定使用GBK编码方式读取文件。
- `parse_dates=['datetime']`将`datetime`列解析为日期时间格式。
2. `Date=pd.to_datetime(data.datetime)`
- 使用`pd.to_datetime()`函数将`datetime`列转换为Pandas的日期时间格式。
- 将转换后的结果存储在名为`Date`的变量中。
3. `data['date'] = Date.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))`
- 使用`map()`函数将`Date`变量中的日期时间格式转换为`%Y-%m-%d`的字符串格式。
- 将转换后的结果存储在名为`date`的新列中。
4. `datanew=data.set_index(Date)`
- 使用`set_index()`函数将`Date`变量设置为数据的索引。
- 将结果存储在名为`datanew`的新DataFrame中。
5. `series = pd.Series(datanew['股票'].values, index=datanew['date'])`
- 使用`pd.Series()`函数将`datanew` DataFrame中的股票信息存储在名为`series`的Pandas Series中。
- 将`date`列作为索引,`股票`列的值作为Pandas Series的值。