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JCZ2MkKb5S8ZX9pq

V2EX 第 318343 号会员,加入于 2018-05-24 15:59:10 +08:00
JCZ2MkKb5S8ZX9pq 最近回复了
1 天前
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@cassidyhere
你这一写,我感觉以前看 cookbook 的时候都见过,太久不用都还回去了。/捂脸

不过这个题目我后来想想,还是有一些细节可以探讨。几种方法效率上还是有点区别。
1 天前
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@dongxiao 这个是会玩 pandas 的,让我好好消化一下。
1 天前
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@necomancer 好的,我去了解一下。
1 天前
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@ClericPy 你这个是算间隔的话,长度 1 的时候为什么不是返回 0 ?
1 天前
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@necomancer
这样插行再拿掉感觉也挺蠢的,一整套还是自己写个方法封起来用算了。
numpy 我不大熟,你感觉 numpy 和 pandas 哪个值得优先地深入看看?
1 天前
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@necomancer 没错,pandas 第一个搞了 0 出来。你不说我还没注意。
1 天前
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@necomancer
其实感觉这么搞,适用性的确不高。
如果数据内部想标清楚点,用 dict 来记录每一条,写起来更长,的确嵌套起来不大好读。
pandas 在这种地方还是挺好的。

以前都是简单表格直接 prettyTable,感觉 pandas 还是值得深入搞搞。
1 天前
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@necomancer
df = pd.DataFrame(data, columns=['time', 'volume'])
df['volume'] = df['volume'].diff()
df['volume'].fillna(0, inplace=True)
df['volume'] = df['volume'].astype(int)
print(df)

diff 可以应用在单独的 series,就是它不打 0 而是用 nan,还要再转一下。
1 天前
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@necomancer 搜了下,看到 pandas 有个 diff 方法。
[pandas.DataFrame.diff — pandas 0.25.3 documentation]( https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.diff.html)
1 天前
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顺便给一串测试数据好了,里面是排序后的 tuple。
[('2019-12-09 19:40:03', 412), ('2019-12-09 20:10:58', 4136), ('2019-12-09 20:41:00', 6634), ('2019-12-09 21:11:22', 9090), ('2019-12-09 21:41:23', 11636), ('2019-12-09 22:11:27', 14597), ('2019-12-09 22:41:32', 17506), ('2019-12-09 23:11:43', 20315), ('2019-12-09 23:41:44', 22926), ('2019-12-10 00:11:46', 24749), ('2019-12-10 00:41:55', 26133), ('2019-12-10 01:11:58', 27021), ('2019-12-10 01:42:06', 27574), ('2019-12-10 03:08:38', 28333), ('2019-12-10 03:38:48', 28435), ('2019-12-10 04:08:58', 28527), ('2019-12-10 04:39:01', 28608), ('2019-12-10 05:09:23', 28680), ('2019-12-10 05:39:32', 28754), ('2019-12-10 06:09:46', 28841), ('2019-12-10 06:39:51', 29006), ('2019-12-10 07:09:57', 29320), ('2019-12-10 07:40:05', 29755), ('2019-12-10 08:10:51', 30309), ('2019-12-10 08:40:59', 30902), ('2019-12-10 09:11:08', 31454), ('2019-12-10 09:41:21', 31977), ('2019-12-10 10:11:48', 32555), ('2019-12-10 10:42:04', 33137), ('2019-12-10 11:12:30', 33749), ('2019-12-10 11:42:45', 34279), ('2019-12-10 12:12:55', 34964), ('2019-12-10 12:43:05', 35904), ('2019-12-10 13:13:27', 36774), ('2019-12-10 13:43:49', 37375), ('2019-12-10 14:13:56', 37803), ('2019-12-10 14:44:08', 38222), ('2019-12-10 15:14:40', 38589), ('2019-12-10 15:44:51', 38937), ('2019-12-10 16:15:04', 39311), ('2019-12-10 16:45:37', 39707), ('2019-12-10 17:15:53', 40081), ('2019-12-10 17:45:55', 40520), ('2019-12-10 18:16:05', 40991), ('2019-12-10 18:46:48', 41481), ('2019-12-10 19:17:01', 41999), ('2019-12-11 03:23:55', 47926), ('2019-12-11 05:24:01', 48053), ('2019-12-11 07:24:05', 48245), ('2019-12-11 09:24:18', 48742), ('2019-12-11 11:24:28', 49315), ('2019-12-11 13:24:41', 50181), ('2019-12-11 15:24:51', 50767), ('2019-12-11 17:24:52', 51305), ('2019-12-11 19:24:54', 52048), ('2019-12-11 21:25:34', 52911)]
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