pandas series序列转化为星期几的实例
series序列中每个元素都是带有日期形式的字符串,需要将其转化为一个同等大小的series,且其中每个元素都是星期几。
1)将Series转化为datetime格式;
2)将Series中每个元素转化为星期;
time_list = ["2017-05-10 17:19:19", "2017-05-11 17:19:20", "2017-05-12 17:19:20", "2017-05-13 17:19:20"] time_ser = pd.Series(time_list) time_ser = pd.to_datetime(time_ser) for i in time_ser: print(i.weekday())
以上这篇pandas series序列转化为星期几的实例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我们。
相关推荐
-
pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法
使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法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我们. 您可能感兴趣的文章: python panda
-
Python科学计算之Pandas详解
起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计
-
python时间日期函数与利用pandas进行时间序列处理详解
python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime impo
-
pandas series序列转化为星期几的实例
series序列中每个元素都是带有日期形式的字符串,需要将其转化为一个同等大小的series,且其中每个元素都是星期几. 1)将Series转化为datetime格式: 2)将Series中每个元素转化为星期: time_list = ["2017-05-10 17:19:19", "2017-05-11 17:19:20", "2017-05-12 17:19:20", "2017-05-13 17:19:20"] time
-
浅谈Pandas:Series和DataFrame间的算术元素
如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.Series与Series s1 = Series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d']) s2 = Series([2,4,6,8],index=['a','b','c','e']) 索引对齐项相加,不对齐项的值取NaN s1+s2 1 a 3.0 b 7.0 c 11.0 d NaN e NaN d
-
浅谈Pandas Series 和 Numpy array中的相同点
相同点: 可以利用中括号获取元素 s[0] 可以的得到单个元素 或 一个元素切片 s[3,7] 可以遍历 for x in s 可以调用同样的函数获取最大最小值 s.mean() s.max() 可以用向量运算 <1 + s> 和Numpy一样, Pandas Series 也是用C语言, 因此它比Python列表的运算更快 以上这篇浅谈Pandas Series 和 Numpy array中的相同点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我们.
-
python pandas中对Series数据进行轴向连接的实例
有时候我们想要的数据合并结果是数据的轴向连接,在pandas中这可以通过concat来实现.操作的对象通常是Series. Ipython中的交互代码如下: In [17]: from pandas import Series,DataFrame In [18]: series1 = Series(range(2),index = ['a','b']) In [19]: series2 = Series(range(3),index = ['c','d','e']) In [20]: serie
-
Pandas:Series和DataFrame删除指定轴上数据的方法
如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.drop方法:产生新对象 1.Series o = Series([1,3,4,7],index=['d','c','b','a']) print(o.drop(['d','b'])) c 3 a 7 dtype: int64 2.DataFrame data = {'水果':['苹果','梨','草莓'], '数量':[3,2,5
-
Python数据分析 Pandas Series对象操作
目录 一.Pandas Series对象 Series数据结构 创建Series对象 二.Series对象的基本操作 Series 常用属性 Series 常用方法 Series 运算 一.Pandas Series对象 Pandas 是基于 NumPy 设计实现的 Python 数据分析库,Pandas 提供了大量的能让我们高效处理数据的函数和方法,也纳入了很多数据处理的库以及一些数据模型,可以说非常强大. 可以使用以下命令进行安装: conda install pandas # 或 pip
-
Python pandas找出、删除重复的数据实例
目录 前言 一.duplicated() 二.drop_duplicates() 总结 前言 当我们使用pandas处理数据的时候,经常会遇到数据重复的问题,如何找出重复数据进而分析重复原因,或者如何直接删除重复的数据是一个关键的步骤,pandas提供了很方便的方法:duplicated()和drop_duplicates(). 一.duplicated() duplicated()可以被用在DataFrame的三种情况下,分别是pandas.DataFrame.duplicated.panda
-
pandas.loc 选取指定列进行操作的实例
今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下: 使用标签选取数据: df.loc[行标签,列标签] df.loc['a':'b']#选取ab两行数据 df.loc[:,'one']#选取one列的数据 df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series. 示例代码: df.loc[ (df.Cabin.notn
-
使用pandas对两个dataframe进行join的实例
需求: 两个文件,一个文件为统计报表,里面含有手机号,另一个文件为手机号段归属地,含有手机号码前七位对应的地区.需要对统计报表进行处理,将手机号所在的归属地加入到统计报表中,使用pandas提供的join功能来实现,代码如下: #coding=utf-8 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd #reader1 = pd.read_csv('Dm_Mobile.txt',iterator=True,encoding="gb2
-
Pandas修改DataFrame列名的两种方法实例
目录 解决方法1:通过DataFrame.columns类的自身属性修改 1.暴力修改 2.stirp方法 3.lambda表达式 解决方法2:通过DataFrame.rename()函数修改 1.暴力修改(可以只修改部分列名) 2.lambda表达式 pandas更改DataFrame的行名或列名实例 更改列名 更改行名 总结 输入: $a $b $c $d $e 0 1 2 3 4 5 期望的输出: a b c d e0 1 2 3 4 5 原数据DataFrame: im
随机推荐
- 解决Vue2.0自带浏览器里无法打开的原因(兼容处理)
- Flex 基于数据源的Menu Tree实现代码
- Lua中的函数代码实例
- 在AngularJS中使用jQuery的zTree插件的方法
- linux系统下一个冷门的RAID卡ioc0及其监控mpt-status
- java HttpServletRequest和HttpServletResponse详解
- Mybatis传list参数调用oracle存储过程的解决方法
- Android Back键点击两次退出应用详解及实现方法总结
- MySQL中易被我们忽略的细节
- JavaScript也谈内存优化
- JavaScipt中的Math.ceil() 、Math.floor() 、Math.round() 三个函数的理解
- jquery 多级下拉菜单核心代码
- 老生常谈javascript变量的命名规范和注释
- 扩展Bootstrap Tooltip插件使其可交互的方法
- C++学习小结之数据类型及转换方式
- 值得收藏的2017年Java开发岗位面试题
- ASP.NET中将声音文件添加到资源中并进行播放的方法
- C++实现inline hook的原理及应用实例
- C语言数据结构 快速排序实例详解
- cisco6509 CatOS转为Native IOS过程实录