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  • pandas 之时间排序

    千次阅读 2020-03-15 12:15:59
    时间排序pandas中,有一个非常常用的函数 date_range,尤其是在处理时间序列数据时,这个函数的作用就是产生一个 DatetimeIndex,就是时间序列数据的索引。 pandas.date_range(start=None,end...

                                                                      时间排序

     

    在 pandas 中,有一个非常常用的函数 date_range,尤其是在处理时间序列数据时,这个函数的作用就是产生一个 DatetimeIndex,就是时间序列数据的索引。

     

    pandas.date_range(start=Noneend=Noneperiods=Nonefreq=Nonetz=Nonenormalize=Falsename=Noneclosed=None**kwargs) → pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

    返回一个固定频率的DatetimeIndex。

    参数:

        start:str 或 datetime-like,可选,默认值是None,表示日期的起点。

        end:str 或 datetime-like,可选,默认值是None,表示日期的终点。

        periods:int,可选,默认值是None,表示你要从和这个函数产生多少个日期索引值(要生成的周期数);如果是None的话,那么 start 和 end 必须不能为 None。

        freq:str 或 DateOffset,默认 “D”,表示以自然日为单位,这个参数用来指定计时单位,比如 “5H”表示每隔5个小时计算一次。

    名称说明 
    B业务日频率 
    C自定义业务日频率 
    D日历天频率 
    W每周一次的频率 
    M月结束频率 
    SM月结频次(15次、月末) 
    BM

    业务月末频率

     
    CBM

    自定义业务月底频率

     
    MS月开始频率 
    SMS开始频率(1号、15号) 
    BMS

    业务月开始频率

     
    CBMS

    自定义业务月开始频率

     
    Q季度结束频率 
    BQ

    业务季度结束频率

     
    QS

    季度开始频

     
    BQS

    季度开始频率

     
    A, Y年底频率 
    BA, BY

    业务年度结束频率

     
    AS, YS

    年开始频

     
    BAS, BYS

    业务年度开始频率

     
    BH

    营业时间频率

     
    H每小时的频率 
    T, min

    每分钟的频率

     
    S每秒频率 
    L, ms毫秒 
    U, us微秒 
    N纳秒 

        tz:str 或 tzinfo,可选,返回本地化的DatetimeIndex的时区名称,例如' Asia/Hong_Kong '。默认情况下,生成的DatetimeIndex是与时区无关的。

    normalize:bool,默认 False。如果为 True 的话,那么在产生时间索引值之前会先把 start 和 end 都转化为当日的午夜 0 点。

    name:str,默认 None。给返回的时间索引指定一个名字。

    closed:{None, ‘left’, ‘right’},可选。默认值为 None,表示 start 和 end 这个区间端点是否包含在区间内,可以有三个值,“left” 表示左闭右开区间,“right” 表示左开右闭区间,None 表示两边都是闭区间。

    **kwargs:兼容性,对结果没影响。

    import pandas as pd, numpy as np
    
    # 创建时间序列(默认 freq="D")
    time_index = pd.date_range(start="2020-03-01", end="2020-03-15")
    print(time_index)
    # 运行结果:
    DatetimeIndex(['2020-03-01', '2020-03-02', '2020-03-03', '2020-03-04',
                   '2020-03-05', '2020-03-06', '2020-03-07', '2020-03-08',
                   '2020-03-09', '2020-03-10', '2020-03-11', '2020-03-12',
                   '2020-03-13', '2020-03-14', '2020-03-15'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='D')
    
    # 创建 10 个时间序列
    time_index02 = pd.date_range(start="2020-03-01", periods=10)
    print(time_index02)
    # 运行结果:
    DatetimeIndex(['2020-03-01', '2020-03-02', '2020-03-03', '2020-03-04',
                   '2020-03-05', '2020-03-06', '2020-03-07', '2020-03-08',
                   '2020-03-09', '2020-03-10'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='D')
    
    # 创建一个时间序列,步长 3 天
    time_index03 = pd.date_range(start="2020-03-01", periods=10, freq="3D")
    print(time_index03)
    # 运行结果:
    DatetimeIndex(['2020-03-01', '2020-03-04', '2020-03-07', '2020-03-10',
                   '2020-03-13', '2020-03-16', '2020-03-19', '2020-03-22',
                   '2020-03-25', '2020-03-28'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='3D')
    
    # 创建一个时间序列,以分钟为步长
    time_index04 = pd.date_range(start="2020-03-01", periods=10, freq="S")
    print(time_index04)
    # 运行结果:
    DatetimeIndex(['2020-03-01 00:00:00', '2020-03-01 00:00:01',
                   '2020-03-01 00:00:02', '2020-03-01 00:00:03',
                   '2020-03-01 00:00:04', '2020-03-01 00:00:05',
                   '2020-03-01 00:00:06', '2020-03-01 00:00:07',
                   '2020-03-01 00:00:08', '2020-03-01 00:00:09'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='S')
    
    data = np.random.randint(3000, 3010, 10)
    print(data)
    # 运行结果:
    [3001 3005 3001 3009 3002 3008 3002 3000 3001 3003]
    
    time_index05 = pd.Series(data, time_index04)
    print(time_index05)
    # 运行结果:
    2020-03-01 00:00:00    3001
    2020-03-01 00:00:01    3005
    2020-03-01 00:00:02    3001
    2020-03-01 00:00:03    3009
    2020-03-01 00:00:04    3002
    2020-03-01 00:00:05    3008
    2020-03-01 00:00:06    3002
    2020-03-01 00:00:07    3000
    2020-03-01 00:00:08    3001
    2020-03-01 00:00:09    3003
    Freq: S, dtype: int32

     

    展开全文
  • Pandas分组与排序

    千次阅读 2019-01-11 15:21:17
    一、pandas分组 1、分组运算过程:split->apply->combine 拆分:进行分组的根据 应用:每个分组运行的计算规则 合并:把每个分组的计算结果合并起来 2、分组函数 DataFrame.group...

    一、pandas分组

    1、分组运算过程:split->apply->combine

    • 拆分:进行分组的根据

    • 应用:每个分组运行的计算规则

    • 合并:把每个分组的计算结果合并起来

    2、分组函数

    DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs
    
    by: 依据哪些列进行分组,值可以是:mapping, function, label, or list of labels
    

    3、聚合函数

    4、分组聚合实例

    • 单列分组
    >>> import pandas as pd
    >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'], 'B': [2, 8, 1, 4,
    3, 2, 5, 9], 'C': [102, 98, 107, 104, 115, 87, 92, 123], 'D': [2, 98, 17, 14, 15, 7, 92,
     13]})
    >>> df
       A  B    C   D
    0  a  2  102   2
    1  b  8   98  98
    2  a  1  107  17
    3  c  4  104  14
    4  a  3  115  15
    5  c  2   87   7
    6  b  5   92  92
    7  c  9  123  13
    >>> df.groupby(by='A').sum()
        B    C    D
    A
    a   6  324   34
    b  13  190  190
    c  15  314   34
    
    • 多列分组
    >>> df.groupby(by=['A','B']).sum()             ###A,B成索引
           C   D
    A B
    a 1  107  17
      2  102   2
      3  115  15
    b 5   92  92
      8   98  98
    c 2   87   7
      4  104  14
      9  123  13
    
    • 多列聚合
    >>> df.groupby(by=['A','B'])['C'].sum()      ###1个列
    A  B
    a  1    107
       2    102
       3    115
    b  5     92
       8     98
    c  2     87
       4    104
       9    123
    
    >>> df.groupby(by=['A','B'])['C','D'].sum()   ###2个列
           C   D
    A B
    a 1  107  17
      2  102   2
      3  115  15
    b 5   92  92
      8   98  98
    c 2   87   7
      4  104  14
      9  123  13
    
    • 多列不同聚合方式
    >>> import numpy as np
    >>> df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean, 'sum'], 'D':['count',np.std]})
                C          D
             mean  sum count       std
    A
    a  108.000000  324     3  8.144528
    b   95.000000  190     2  4.242641
    c  104.666667  314     3  3.785939
    
    
    >>>ps: 不同列使用多个不同函数进行聚合C: mean,sum;D:count,std
    • 返回值类型区别
    方法1:agg
    >>> df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean]})
                C
             mean
    A
    a  108.000000
    b   95.000000
    c  104.666667
    >>> type(df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean]}))
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    
    
    方法2:索引
    >>> df.groupby(by=['A'])['C'].mean()
    A
    a    108.000000
    b     95.000000
    c    104.666667
    Name: C, dtype: float64
    >>> type(df.groupby(by=['A'])['C'].mean())
    <class 'pandas.core.series.Series'>
    
    
    
    总结: 两种方法结果一样,但是一个类型是DataFrame,一个为Series;有时候会用上

    二、pandas排序

    • 按索引进行降序排列
    >>> df
       A  B    C   D
    0  a  2  102   2
    1  b  8   98  98
    2  a  1  107  17
    3  c  4  104  14
    4  a  3  115  15
    5  c  2   87   7
    6  b  5   92  92
    7  c  9  123  13
    >>> df.sort_index(ascending=False)       ### 索引
       A  B    C   D
    7  c  9  123  13
    6  b  5   92  92
    5  c  2   87   7
    4  a  3  115  15
    3  c  4  104  14
    2  a  1  107  17
    1  b  8   98  98
    0  a  2  102   2
    

     

    • 按值进行降序排列
    >>> df.sort_values(by="A",ascending=False)        # 按某一列
       A  B    C   D
    3  c  4  104  14
    5  c  2   87   7
    7  c  9  123  13
    1  b  8   98  98
    6  b  5   92  92
    0  a  2  102   2
    2  a  1  107  17
    4  a  3  115  15
    
    >>> df.sort_values(by=["B","A"],ascending=False)   # 按2列
       A  B    C   D
    7  c  9  123  13
    1  b  8   98  98
    6  b  5   92  92
    3  c  4  104  14
    4  a  3  115  15
    5  c  2   87   7
    0  a  2  102   2
    2  a  1  107  17
    
    
    
    
    

     

    展开全文
  • 下面小编就为大家分享一篇Pandas 对Dataframe结构排序的实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • pandas按照多列排序-ascending

    千次阅读 2021-01-22 10:43:46
    import pandas as pd #读取文件 df = pd.read_csv('./TianQi.csv') #字符串替换和类型转换 df['最高温度'] = df['最高温度'].str.replace('℃','').astype('int32') df.loc[:,'最低温度'] = df['最低温度'].str....

    代码示例:

    import pandas as pd
    
    #读取文件
    df = pd.read_csv('./TianQi.csv')
    #字符串替换和类型转换
    df['最高温度'] = df['最高温度'].str.replace('℃','').astype('int32')
    df.loc[:,'最低温度'] = df['最低温度'].str.replace('℃','').astype('int32')
    #排序并获取最高温度前5名
    print(df.sort_values(by='最高温度',ascending=False).head())
    '''
    打印:
                日期  最高温度  最低温度      天气   风向  风级 空气质量
    184   2019/7/4    38    25    晴~多云  西南风  2级    良
    206  2019/7/26    37    27       晴  西南风  2级    良
    142  2019/5/23    37    21       晴  东南风  2级    良
    183   2019/7/3    36    24       晴  东南风  1级    良
    204  2019/7/24    36    27  多云~雷阵雨  西南风  2级    良
    '''
    
    #按照多列排序
    print(df.sort_values(by=['最高温度','最低温度'],ascending= True).head(10))
    '''
    打印:
                 日期  最高温度  最低温度     天气   风向  风级 空气质量
    363  2019/12/30    -5   -12      晴  西北风  4级    优
    364  2019/12/31    -3   -10      晴  西北风  1级    优
    42    2019/2/12    -3    -8  小雪~多云  东北风  2级    优
    44    2019/2/14    -3    -6  小雪~多云  东南风  2级    良
    14    2019/1/15    -2   -10      晴  西北风  3级    良
    37     2019/2/7    -2    -7     多云  东北风  3级    优
    38     2019/2/8    -1    -7     多云  西南风  2级    优
    4      2019/1/5     0    -8     多云  东北风  2级    优
    39     2019/2/9     0    -8     多云  东北风  2级    优
    40    2019/2/10     0    -8     多云  东南风  1级    优
    '''
    print(df.sort_values(by=['最高温度','最低温度'],ascending= False).head(10))
    '''
    打印:
               日期  最高温度  最低温度      天气   风向  风级  空气质量
    184   2019/7/4    38    25    晴~多云  西南风  2级     良
    206  2019/7/26    37    27       晴  西南风  2级     良
    142  2019/5/23    37    21       晴  东南风  2级     良
    201  2019/7/21    36    27    晴~多云  西南风  2级  轻度污染
    204  2019/7/24    36    27  多云~雷阵雨  西南风  2级     良
    207  2019/7/27    36    27      多云  东南风  2级  轻度污染
    174  2019/6/24    36    24      多云  东南风  2级     良
    175  2019/6/25    36    24      多云  东南风  2级     良
    183   2019/7/3    36    24       晴  东南风  1级     良
    170  2019/6/20    36    23    多云~晴  东南风  2级  轻度污染
    '''
    print(df.sort_values(by=['最高温度','最低温度'],ascending= [True,False]).head(10))
    '''
    打印:
                 日期  最高温度  最低温度     天气   风向  风级 空气质量
    363  2019/12/30    -5   -12      晴  西北风  4级    优
    44    2019/2/14    -3    -6  小雪~多云  东南风  2级    良
    42    2019/2/12    -3    -8  小雪~多云  东北风  2级    优
    364  2019/12/31    -3   -10      晴  西北风  1级    优
    37     2019/2/7    -2    -7     多云  东北风  3级    优
    14    2019/1/15    -2   -10      晴  西北风  3级    良
    38     2019/2/8    -1    -7     多云  西南风  2级    优
    4      2019/1/5     0    -8     多云  东北风  2级    优
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  • Pandas知识点-排序操作

    2021-03-15 22:34:37
    Pandas知识点-排序操作

    Pandas知识点-排序操作

    数据处理过程中,经常需要对数据进行排序,使数据按指定的顺序排列(升序或降序)。

    在Pandas中,排序功能已经实现好了,我们只需要调用对应的方法即可。

    本文使用的数据来源于网易财经,具体下载方法可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/113923039

    本文的代码在Jupyter Notebook中编写,Jupyter Notebook的安装可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/108927770

    一、数据读取

    数据文件是600519.csv,将此文件放到代码同级目录下,从文件中读取出数据。

    为了方便后面进行排序操作,只读取了数据中的前十行,并删除了一些列,设置“日期”和“收盘价”为索引。

    读取的原始数据如上图,本文基于这些数据来进行排序操作。

    二、DataFrame排序操作

    1. 按索引进行排序

    sort_index(): 对DataFrame按索引排序。

    一般情况下DataFrame的行索引都是单列索引,即数值型索引或指定的某一列作为行索引。如果行索引为多重索引,在不指定参数level时,会按多重索引中的第一个行索引进行排序。

    ascending: 排序默认是升序排序,ascending参数默认为True,将ascending参数设置成False则按降序排序。

    axis: 排序默认是按行索引排序(对每一行数据排序),axis参数默认为0,将axis参数设置成1则按列索引排序(对每一列数据排序)。​不过,在实际应用中,对列排序的情况是极少的。

    inplace: 在排序时,默认返回一个新的DataFrame,inplace参数默认为False,将inplace参数设置成True则对原DataFrame进行排序,直接修改了数据本身,无返回值。无返回值时不能链式调用,如调用head(),将inplace设置成True时要注意。

    2. 按多重索引进行排序

    level: 当DataFrame的行索引为多重索引时,通过level参数可以指定按多重索引中的一个或多个行索引进行排序,level参数默认为None,按多重索引中的第一个行索引排序。如指定level为“收盘价”时,不再是按“日期”排序,而是按“收盘价”排序。

    给level传值时,可以传入行索引的key(索引名),如:“日期”、“收盘价”,也可以传入行索引的数值索引,如:0或1,0对应“日期”,1对应“收盘价”。

    如果要按多重索引内的多个行索引排序,可以给level传入一个列表,这样会先按列表中的第一个行索引排序,当第一个行索引有相等的值时,再按第二个行索引进行排序,以此类推。对应的ascending可以传入一个值,表示多个行索引都升序或都降序,如果要使多个行索引有升序有降序,可以给ascending传入一个列表,列表长度与level的列表长度必须相等。

    ignore_index: 如果DataFrame的行索引为多重索引,排序结果显示的索引默认是多重索引,ignore_index参数默认为False,将ignore_index参数设置成True则结果中会隐藏多重索引,显示成数值型索引(排序完成后从0开始编号)。

    sort_remaining: 按多重索引排序时,按level指定的行索引排序后,默认会继续对剩余的行索引进行排序,sort_remaining参数默认为True。在上面的例子中,level指定按“收盘价”进行降序排序,如果sort_remaining为True,按“收盘价”排序后,如果“收盘价”中有相等的值,会继续按剩余的(level没有指定的)行索引“日期”进行降序排序。如果sort_remaining为False,则按“收盘价”排序后,排序就结束了,即使“收盘价”中有相等的值也不会继续排序。

    当多重索引中不止两个行索引时,如果level指定的行索引排序升降不一致(有升序有降序),即使sort_remaining为True,剩余的行索引也不会继续排序。例如多重索引中有三个行索引,level指定了按前两个索引排序,一个是升序一个是降序,此时即使sort_remaining为True,也不会继续按第三个行索引排序。不过,在实际应用中,这种情况极少。

    继续上面的情况,按多重索引中的第一个行索引排序后不继续排序,如果第一个行索引中有相等的值,结果的顺序是什么样的呢?是不是保持原始数据的先后顺序?

    kind: 在sort_index()中默认采用的排序算法是快速排序,kind参数默认为quicksort(快速排序)。快速排序是一种不稳定的排序算法,不能保证结果中值相等的数据保持先后顺序。kind参数支持三种排序算法,另两种是mergesort(归并排序)和heapsort(堆排序),三种排序算法中只有归并排序是稳定的。但kind参数只支持单列的排序,不能用于按多重索引排序的情况。如果对每个行索引的排序都有要求,最好是通过level和ascending参数依次指定好。

    3. 按指定列进行排序

    在按列排序前,请特别注意:按行索引排序和按列排序都是对行进行排序,按列索引排序和按行排序都是对列进行排序。避免被绕晕了。

    sort_values(): 对DataFrame按列排序。

    by: sort_values()的第一个参数by是必传参数,传入排序指定的基准列,传参可以用位置参数的方式,也可以用关键字参数的方式。如果对行排序,by参数必须传入列索引中的值,如果对列排序,by参数必须传入行索引中的值。

    因为DataFrame中存储的每一列数据类型通常不一样,有些数据类型之间不支持排序,所以不一定能对列排序。

    na_position: 在按指定列进行排序时,如果此列数据中有空值(NaN),空值默认排在最后面,na_position参数默认为 last ,将na_position参数设置成 first 则空值排在最前面。na_position参数只支持按单列排序时使用,在按多重索引或按多列排序时无效。

    sort_values()中,axis参数、ascending参数、inplace参数、kind参数、ignore_index参数的功能与sort_index()中一样,不再赘述。

    4. 按多个列进行排序

    给by参数传入多个列索引值时(用列表的方式),即可以对多个列进行排序。当第一列中有相等的数据时,依次按后面的列进行排序。ascending参数的用法与按多重索引排序一样。

    三、Series排序操作

    1. 按行索引进行排序

    sort_index(): 对Series按行索引排序。

    Series是一维数据,只有一列,不存在对列索引排序的情况,所以axis参数的值只能为0,不能设置成1,否则会报错。

    多重索引的排序与DataFrame一样,不过,多重索引一般用于多维数据中,Series数据的行索引一般不会是多重索引。

    对Series排序时,level参数、ascending参数、inplace参数、kind参数、na_position参数、sort_remaining参数、ignore_index参数的功能与DataFrame排序时一样。

    2. 按列进行排序

    sort_values(): 对Series按列排序。

    Series只有一列数据,所以按列排序时,不需要指定列,没有by参数,也不可以设置axis参数为1,否则会报错。当然也不存在基于多列排序的情况。

    ascending参数、inplace参数、kind参数、na_position参数、ignore_index参数的功能与DataFrame排序时一样。

    四、排序方法总结

    不管是对DataFrame排序还是对Series排序,方法名都一样,sort_index()和sort_values()。

    对DataFrame排序可以对行排序(按行索引或按列),也可以对列排序(按列索引或按行),不过,对列排序会受数据类型的限制。对Series排序只能对行排序(按行索引或按列)。

    axis参数用于设置对行排序还是对列排序,Series排序时只能对行排序。level参数用于设置多重索引中排序的行索引,行索引不是多重索引时没必要使用。ascending参数用于设置升序或降序排序。inplace参数用于设置是否对原数据修改,对原数据修改时没有返回值,不能链式调用。kind参数用于设置使用的排序算法,在按多重索引排序和按多个列排序时无效。na_position参数用于设置空值排在最后面或最前面,在按多重索引排序和按多个列排序时无效。如果行索引是多重索引,ignore_index参数可以设置返回结果是否忽略多重索引,行索引不是多重索引时无效。按多重索引排序时,sort_remaining参数用于设置是否继续按level没有指定的行索引排序,如果level指定的行索引排序升降不统一则无效。

    以上就是Pandas中的排序操作介绍,如果需要数据和代码,可以扫码关注公众号“Python碎片”,然后在后台回复“pandas04”关键字获取本文代码和数据。

     

     

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