pandas4 Pandas 시계열 데이터 구조 Pandas 시계열 데이터 구조 타임스탭프(time stamp)의 경우, Pandas는 Timestamp타입을 제공한다. 좀 더 효율적인 numpy.datetime64 데이터 타입을 기반으로 한다. 관련 인덱스 구조는 DatetiemIndex다. 기간(time period)의 경우, Pandas는 Period타입을 제공한다. 이것은 numpy.datetime64를 기반으로 고정 주파수 간격을 인코딩한다. 관련 인덱스 구조는 PeriodIndex다. 시간 델타 또는 지속 기간의 경우, Pandas는 Timedelta 타입을 제공한다. Timedelta는 파이썬의 기본 datetime.timedelta 타입의 좀 더 효율적인 대체 타입이며 numpy.timedelta를 기반으로 한다. 관련 인덱스 구조는 T.. 2018. 1. 18. [python] 10 Minutes to pandas - 선택 [python] 10 Minutes to pandas - 선택 선택 Selection 선택 및 설정을 위한 표준 Python / Numpy 표현 방식은 직관적이며 양방향 작업, 생산적 코드에 편리하지만, padas 데이터 최적화 방법 인 .at, .iat, .loc, .iloc 및 .ix를 권장합니다. 인덱싱 문서보기 인덱싱 및 데이터 선택 / 고급 인덱싱 얻기 df.A와 같이 Series를 제공하는 단일 열 선택 In [23]: df['A'] Out[23]: 2013-01-01 0.469112 2013-01-02 1.212112 2013-01-03 -0.861849 2013-01-04 0.721555 2013-01-05 -0.424972 2013-01-06 -0.673690 Freq: D, Name: .. 2017. 3. 24. [python] 10 Minutes to pandas - 데이터 확인 [python] 10 Minutes to pandas - 데이터 확인 Viewing Data 기본 사항 섹션 보기프레임의 위쪽과 아래쪽 행을 봅니다. In [14]: df.head() Out[14]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 In [15]: df.tail(3) Out[15]: A .. 2017. 3. 24. [python] 10 Minutes to pandas - 오브젝트 생성 [python] 10 Minutes to pandas - 오브젝트 생성 이것은 신규 사용자를 대상으로 한 Pandas에 대한 간략한 소개입니다. 더 복잡한 요리법은 Cookbook에서 볼 수 있습니다.일반적으로 다음과 같이 가져옵니다. In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 오브젝트 생성 데이터 구조 소개 섹션을 참조하십시오. 값 목록을 전달하여 시리즈를 생성합니다. pandas가 기본 정수 인덱스를 생성합니다. In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 .. 2017. 3. 23. 이전 1 다음