如下所示:
import pandas as pd from pandas import DataFrame series = pd.read_csv('daily-min-temperatures.csv',header=0, index_col=0, parse_dates=True,squeeze=True) temps = DataFrame(series.values) width = 3 shifted = temps.shift(width-1) print(shifted) window = shifted.rolling(window=width) dataframe = DataFrame() dataframe = pd.concat([window.min(),window.mean(),window.max(),temps],axis=1) dataframe.columns=['min','mean','max','t+1'] print(dataframe.head(5))
read_csv中参数用法:
当设置 header=None 时,则认为csv文件没有列索引,为其添加相应范围的索引,range(1,1200)指建立索引号从1开始最大到1199的列索引,当数据长度超过范围时,索引沿列数据的右侧对齐。
obj=pd.read_csv('testdata.csv',header=0,names=range(1,4))
当设置 header=0 时,则认为csv文件数据第一行是列索引,将用新的列索引替换旧的列索引。
obj=pd.read_csv('testdata.csv',index_col=0,usecols=[1,2,3])
当设置 index_col=0 时,则是csv文件数据的指定数据中的第一列是行索引,usecols指选中数据的对应列数,[1,2,3]指第2列到第4列。
obj=pd.read_csv('testdata.csv',index_col=0,usecols=5)
用usecols选择前n行数据进行后续处理,n为正整型。
rolling用法:
源代码
def rolling(self, *args, **kwargs): """ Return a rolling grouper, providing rolling functionality per group. """ from pandas.core.window import RollingGroupby return RollingGroupby(self, *args, **kwargs) @Substitution(name="groupby") @Appender(_common_see_also)
用法代码演示
上面我们介绍了滑动窗口的概念及实现函数的参数,下面我们通过代码演示,依次展示各参数的作用。
import matplotlib.pylab as plt import numpy as np import pandas as pd index=pd.date_range('20190116','20190130') data=[4,8,6,5,9,1,4,5,2,4,6,7,9,13,6] ser_data=pd.Series(data,index=index) print(ser_data)
加入rolling使用时间窗后及具体原理
ser_data.rolling(3).mean()
min_periods用法
如上图所示,当窗口开始滑动时,第一个时间点和第二个时间点的时间为空,这是因为这里窗口长度为3,他们前面的数都不够3,所以到2019-01-18时,他的数据就是2019-01-16到2019-01-18三天的均值。那么有人就会这样想,在计算2019-01-16序列的窗口数据时,虽然不够窗口长度3,但是至少有当天的数据,那么能否就用当天的数据代表窗口数据呢?答案是肯定的,这里我们可以通过min_periods参数控制,表示窗口最少包含的观测值,小于这个值的窗口长度显示为空,等于和大于时有值,如下所示:
表示窗口最少包含的观测值为1
ser_data.rolling(3,min_periods=1).mean()
expanding用法
征用前面全部的数据
代码详解
import pandas as pd from pandas import DataFrame series = pd.read_csv('daily-min-temperatures.csv',header=0, index_col=0, parse_dates=True,squeeze=True) temps = DataFrame(series.values) window = temps.expanding() dataframe = DataFrame() dataframe = pd.concat([window.min(),window.mean(),window.max(),temps.shift(-1)],axis=1) dataframe.columns=['min','mean','max','t+1'] print(dataframe.head(5))
输出结果
expanding可去除NaN值
以上这篇pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]