python函數有哪些元數據

㈠ 怎麼用python進行數據

pandas是本書後續內容的首選庫。pandas可以滿足以下需求：

• 具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由於數據未對齊以及來自不同數據源（索引方式不同）的數據而導致的常見錯誤。.

• 集成時間序列功能

• 既能處理時間序列數據也能處理非時間序列數據的數據結構

• 數學運算和簡約（比如對某個軸求和）可以根據不同的元數據（軸編號）執行

• 靈活處理缺失數據

• 合並及其他出現在常見資料庫（例如基於SQL的）中的關系型運算

1、pandas數據結構介紹

兩個數據結構：Series和DataFrame。Series是一種類似於以為NumPy數組的對象，它由一組數據（各種NumPy數據類型）和與之相關的一組數據標簽（即索引）組成的。可以用index和values分別規定索引和值。如果不規定索引，會自動創建 0 到 N-1 索引。



• #-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#下面看一下cummin函數#注意：這里的cummin函數是截止到目前為止的最小值，而不是加和以後的最小值frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list('abc'),columns = ['one','two','three','four'])print frame.cummin()print frame


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• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 1 2 3 4


• c -10 2 3 -13


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 5 6 7 8


• c -10 11 12 -13

相關系數與協方差

有些匯總

㈡ class在python中的用法