Pandas数据分析 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 2 3 目录 第一部分 文件读写 第二部分 变量离散化 第三部分 缺失值填补 普林大数据学院 普 林 大 数 据 学 院 P R I N C E T E C H S B I G D A T A C O L L E G E 第四部分 数据标准化 第五部分 数据合并 第六部分 数据组合 第七部分 数字编码 第八部分 OneHot编码
python时间序列分析2018/12/7
python时序数据分析-以示例说玥-geek精神-博客园
1.均值
X
staticnary series
Non-stationary serles
Ⅹ是时序数捱的值,t是时间。可以看到左图,数据的均值对于时间轴来说是常量,即数据的均值
不是时间的函数所有它是稳定的;右图随着时间的推移,数捱的值整体趋势是增加的,所有均
值是时间的函数,数据具有趋势,所以是非稳定的
2.方差
X
tationary series
Non-Stationary ser
在python中经常会用到pandas来处理数据，最常用的数据类型是dataframe，但是有时候在dataframe有时间字段需要画时间序列图的时候会遇到一些问题，下面是我处理这个问题的一个小案例，希望可以帮到在坑里的小朋友哦，开个小玩笑。
code as fallows:
doc_list = []
doc_target = doc.iloc[:, 141:142]
for i in doc.iloc[:, 3:4].values.tolist():
for j in i:
doc_
