介紹
dataframe.pct_change(periods=
1, fill_method=
'pad'
, limit=
none
, freq=
none
,**kwargs)
引數說明
引數介紹
periods
整型，預設為1，⽤於形成百分⽐轉換週期
fill_method
字元型，預設』pad』。na處理⽅法選擇
limit
整型。處理na的數量
freq
時間序列api使⽤增量（e.g. 『m』 or bday()）
舉例
1
#⽣成資料來源
2 df = pd.dataframe(
,6 index=
['1980-01-01'
,'1980-02-01'
,'1980-03-01'])
7 df
8>> fr gr it
91980-01
-014.0405
1.7246
804.74
101980-02
-014.0963
1.7482
810.01
111980-03
-014.3149
1.8519
860.13
12#計算各列隨著時間變化的百分⽐，新增axis=』columns』引數可以計算橫向百分⽐
13 df.pct_change()14
>> fr gr it
151980-01
-01 nan nan nan
161980-02
-010.013810
0.013684
0.00654917.
1980-03
-010.053365
0.059318
0.061876
返回固定頻率的⽇期時間索引
pandas.date_range(start=
none
,end=
none
,periods=
none
,freq=
none
,tz=
none
, normalize=
false
,name=
none
, closed=
none
,**kwargs)
引數介紹
start
字元型，datetime-like資料。⽇期開始
end字元型，datetime-like資料。⽇期結束
periods
整數型，⽣成週期數
freq
字元型，預設』d』。頻率串可以擁有倍數
tz字元型，返回本地時區,例』asia/hong_kong.』
normalize
bool，規範化時間
name
字元型，時間索引名稱
closed
，閉合區間選擇
舉例
1
#⽣成⼀個具有5個時間段，時⻓間隔3個⽉的時間序列
2 pd.date_range(start=
'1/1/2018'
, periods=
5, freq=
'3m'
)3 datetimeindex(
['2018-01-31'
,'2018-04-30'
,'2018-07-31'
,'2018-10-31',4
'2019-01-31'],
5 dtype=
'datetime64[ns]'
, freq=
'3m')6
#⽣成⼀個具有5個時間段，時⻓間隔為1天的亞洲\東京時區時間序列
7 pd.date_range(start=
'1/1/2018'
, periods=
5, tz=
'asia/tokyo')8
>> datetimeindex(
['2018-01-01 00:00:00+09:00'
,'2018-01-02 00:00:00+09:00',9
'2018-01-03 00:00:00+09:00'
,'2018-01-04 00:00:00+09:00',10
'2018-01-05 00:00:00+09:00'],
11 dtype=
'datetime64[ns, asia/tokyo]'
, freq=
'd')
理，更詳細請參考官⽅教
程：點這兒
介紹
沿著軸對數值進⾏排序
dataframe.sort_values(by, axis=
0, ascending=
true
, inplace=
false
, kind=
'quicksort'
,na_position=
'last'
, ignore_index=
false
, key=
none
)
引數介紹
by按照某⼀個標籤索引排序
axis
,預設0，排序軸向
ascending
預設true,公升序排序。
inplace
預設false，不替換原資料
kind
字元型，排序⽅式。quicksort』, 『mergesort』, 『heapsort』三種⽅式
na_position
，nan放置位置。
ignore_index
預設false,不對索引進⾏重新排序。
舉例
#⽣成資料來源
df = pd.dataframe(
) df
>> col1 col2 col3 col4
0 a 2
0 a
1 a 1
1 b
2 b 9
9 c
3 nan 8
4 d
4 d 7
2 e
5 c 4
3 f
#對資料按col1列的降序排列，nan值放置在頭部
df.sort_values(by=
'col1'
, ascending=
false
, na_position=
'first'
)>> col1 col2 col3 col4
3 nan 8
4 d
4 d 7
2 e
5 c 4
3 f
2 b 9
9 c
0 a 2
0 a
1 a 1
1 b
沿著資料的軸應⽤函式,返回使⽤函式後的值。
dataframe.
(func, axis=
0, raw=
false
, result_type=
none
, args=()
,**kwds)
引數介紹
func
函式，每列或⾏使⽤的函式
axis
預設0，沿著列使⽤函式
raw預設false，確定⾏或者列是作為序列還是陣列物件傳遞的。
result_type
，預設none，結果返回⽅式。
args
除了陣列序列外，要傳遞給func的位置引數
舉例
#⽣成⼀個資料來源
df = pd.dataframe([[
4,9]
]*3, columns=
['a'
,'b'])
df >> a b
0491
4924
9#對每列資料求和
df.(np.
sum, axis=0)
>> a 12
b 27
dtype: int64
# 將每⼀⾏資料程式設計匿名函式lambda的返回值
df.(lambda x:[1
,2], axis=1)
>>0[
1,2]
.1[1
,2]2
[1,2
] dtype:
object
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