pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解

脚本专栏 2024/11/19 佚名

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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。

pandas,read_csv,rolling,expanding

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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年11月19日

pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解

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