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  • 【Python 实战基础】Pandas如何使用日期和随机数生成表格数据类型


    目录

    一、实战场景

    二、主要知识点

    文件读写

    基础语法

    Pandas

    Pandas的Series对象

    numpy

    三、菜鸟实战

    1、创建 python 文件

    2、运行结果 


    一、实战场景

    实战场景:Pandas如何使用日期和随机数生成表格数据类型

    二、主要知识点

    • 文件读写

    • 基础语法

    • Pandas

    • Pandas的Series对象

    • numpy

    三、菜鸟实战

    马上安排!

    1、创建 python 文件

    1. """
    2. 输出:一个DataFrame,包含三列
    3. 1000个日期作为索引:从2021-01-01开始
    4. 数据列:正态分布1000个随机数,loc=0,scale=1
    5. 数据列:均匀分布1000个随机数,low=0,high=1
    6. 数据列:二项分布1000个随机数,n=1,p=0.2
    7. """
    8. import pandas as pd
    9. import numpy as np
    10. #生成索引列,1000天
    11. date_range = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=1000)
    12. data = { 'norm': np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000), 'uniform': np.random.uniform(low=0, high=1, size=1000), 'binomial': np.random.binomial(n=1, p=0.2, size=1000)
    13. }
    14. df = pd.DataFrame(data=data, index=date_range)
    15. print(df)

    2、运行结果 

                    norm   uniform  binomial
    2021-01-01  1.387663  0.223985         0
    2021-01-02  2.080345  0.704094         0
    2021-01-03  1.615880  0.012283         0
    2021-01-04  0.523260  0.053396         0
    2021-01-05 -0.872305  0.973047         0
    ...              ...       ...       ...
    2023-09-23 -1.601608  0.423913         0
    2023-09-24 -0.712566  0.727326         1
    2023-09-25 -0.188441  0.879798         0
    2023-09-26  2.249404  0.229298         0
    2023-09-27  2.132976  0.472873         0

    [1000 rows x 3 columns]

      菜鸟实战,持续学习!  

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