Pandas转换与处理时间序列数据
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
order = pd.read_table('../data/meal_order_info.csv',
sep = ',',encoding = 'gbk')
print('进行转换前订单信息表lock_time的类型为:',
order['lock_time'].dty...
分类目录归档:数据分析
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
order = pd.read_table('../data/meal_order_info.csv',
sep = ',',encoding = 'gbk')
print('进行转换前订单信息表lock_time的类型为:',
order['lock_time'].dty...
import numpy as np
# 1题
arr1 = np.arange(9).reshape(3,3)
arr1.max(axis=1) # 对于二维数组来说,axis=0 对列操作,axis=1 对行操作
array([2, 5, 8])
# 2题
arr2 = np.arange(36).reshape(2,3,6)
arr2
array([[[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11...
假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何?
tushare财经数据接口包
In [1]:
import tushare as ts
import pandas as pd
from pandas import D...
# 矩阵操作
import numpy as np
# 1.创建numpy矩阵
'''
np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")
np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
np.bmat("arr1 arr2;arr1 arr2")
'''
mat1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")
print(mat1)
print(...
# 导入numpy模块并起别名为np
import numpy as np
# 显示当前numpy的版本号
print(np.__version__)
# 0.数组的概念
'''
数组是一个容器,它可以存放一定数量的元素,这些元素类型相同。
'''
# 1.创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
print("创建数组:", arr1)
# 2.创建二维数组
'''
...
Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍
简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释。
编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
通俗来讲数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。
数据分析是数学和计算机科学相结合的产物。
随着数据时代的蓬勃发展,越来越多的企事业单位开始认识到数据的重要性,并...