In [139]: data = pd.read_csv('examples/macrodata.csv') In [140]: data.head() Out[140]: year quarter realgdp realcons realinv realgovt realdpi cpi \ 0 1959.0 1.0 2710.349 1707.4 286.898 470.045 1886.9 28.98 1 1959.0 2.0 2778.801 1733.7 310.859 481.301 1919.7 29.15 2 1959.0 3.0 2775.488 1751.8 289.226 491.260 1916.4 29.35 3 1959.0 4.0 2785.204 1753.7 299.356 484.052 1931.3 29.37 4 1960.0 1.0 2847.699 1770.5 331.722 462.199 1955.5 29.54 m1 tbilrate unemp pop infl realint 0 139.7 2.82 5.8 177.146 0.00 0.00 1 141.7 3.08 5.1 177.830 2.34 0.74 2 140.5 3.82 5.3 178.657 2.74 1.09 3 140.0 4.33 5.6 179.386 0.27 4.06 4 139.6 3.50 5.2 180.007 2.31 1.19 In [141]: periods = pd.PeriodIndex(year=data.year, quarter=data.quarter, .....: name='date') In [142]: columns = pd.Index(['realgdp', 'infl', 'unemp'], name='item') In [143]: data = data.reindex(columns=columns) In [144]: data.index = periods.to_timestamp('D', 'end') In [145]: ldata = data.stack().reset_index().rename(columns={0: 'value'})
时间: 2024-02-10 20:21:16 浏览: 179
spring-data-jpa-examples-master.rar_spring data jpa
这段代码主要是对宏观经济数据集进行处理。具体来说,代码的主要步骤如下:
1. 首先使用 pd.read_csv() 函数读取 'examples/macrodata.csv' 文件中的数据,将其存储到 DataFrame 对象 data 中。
2. 接着,通过将 year 和 quarter 列合并为一个表示日期的 PeriodIndex 对象来重新索引 data。
3. 然后,使用 pd.Index() 函数创建包含三个元素 'realgdp'、'infl' 和 'unemp' 的 Index 对象 columns,将其命名为 'item'。
4. 接着,使用 data.reindex() 函数将 data DataFrame 的列重新索引为 columns 中包含的三个元素,并将结果存储回 data。
5. 然后,使用 pd.PeriodIndex.to_timestamp() 函数将 PeriodIndex 对象 periods 转换为时间戳索引,并将其从每个季度的最后一天转换为每个季度的末尾。
6. 最后,使用 stack() 函数将 DataFrame data 中的列转换为行,并使用 reset_index() 函数将多级行索引转换为普通 DataFrame,然后使用 rename() 函数将其唯一的列命名为 'value',最终结果是存储在 ldata DataFrame 中。
综上所述,这段代码的主要目的是对数据进行预处理,以便后续更方便地进行数据分析和可视化。
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