python中函數(shù)包括

1. print()函數(shù)：打印字符串

創(chuàng)新互聯(lián)公司長期為成百上千客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為北屯企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站制作，北屯網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

2. raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符

3. len()函數(shù)：計算字符長度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函數(shù)：實現(xiàn)格式化輸出

5. type()函數(shù)：查詢對象的類型

6. int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù)

7. id()函數(shù)：獲取對象的內(nèi)存地址

8. help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù)

9. s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫

10. s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格

11. str.replace()函數(shù)：替換字符

12. import()函數(shù)：引進庫

13. math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù)

14. math.pow()函數(shù)：計算次方函數(shù)

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函數(shù)：3的4次方

17. os.getcwd()函數(shù)：獲取當前工作目錄

18. listdir()函數(shù)：顯示當前目錄下的文件

19. socket.gethostbyname()函數(shù)：獲得某主機的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打開網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容并存儲

21. open().write()函數(shù)：寫入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函數(shù)：新建標簽并使用瀏覽器打開指定的網(wǎng)頁

23. def function_name(parameters):自定義函數(shù)

24. time.sleep()函數(shù)：停止一段時間

25. random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機數(shù)

怎么使用Python中Pandas庫Resample，實現(xiàn)重采樣，完成線性插值

#python中的pandas庫主要有DataFrame和Series類(面向?qū)ο蟮牡恼Z言更愿意叫類) DataFrame也就是

#數(shù)據(jù)框(主要是借鑒R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫的 性能很棒，有大神

#做過測試 處理億級別的數(shù)據(jù)沒問題，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是標簽選取操作，df.iloc是位置切片操作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行標簽']

df.loc[行標簽,列標簽]

print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#選取第二行，第二列的值，返回的為單個值

df.iloc[0,2],:]#選取第一行及第三行的數(shù)據(jù)

df.iloc[0:2,:]#選取第一行到第三行（不包含）的數(shù)據(jù)

df.iloc[:,1]#選取所有記錄的第一列的值，返回的為一個Series

df.iloc[1,:]#選取第一行數(shù)據(jù)，返回的為一個Series

print(df.ix[1,1]) # 更廣義的切片方式是使用.ix，它自動根據(jù)你給到的索引類型判斷是使用位置還是標簽進行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根據(jù)條件選取子集 類似于sas里面if、where ,R里面的subset之類的函數(shù)

df[df.Murder13]

df[(df.Murder10)(df.Rape30)]

df[df.sex==u'男']

#重命名 相當于sas里面的rename R軟件中reshape包的中的rename

df.rename(columns={'A':'A_rename'})

df.rename(index={1:'other'})

#刪除列 相當于sas中的drop R軟件中的test['col']-null

df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相當于sas里面的sort R軟件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y軸上

df.sort(axis=1) #各個列之間位置排序 x軸上

#數(shù)據(jù)描述 相當于sas中proc menas R軟件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有點類似

df['new_columns']=df['columns']

df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相當于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

pd.concat([df,df1],ignore_index=True)

#最經(jīng)典的join 跟sas和R里面的merge類似 跟sql里面的各種join對照

merge()

#刪除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])類似

df.drop_duplicated()

#獲取最大值 最小值的位置 有點類似矩陣里面的方法

df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#讀取外部數(shù)據(jù)跟sas的proc import R里面的read.csv等類似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

與之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值處理 個人覺得pandas中缺失值處理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#鏈接數(shù)據(jù)庫 不多說 pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很經(jīng)典

#寫數(shù)據(jù)進數(shù)據(jù)庫

df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R軟件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一樣的 這里不多說

#求啞變量

dumiper=pd.get_dummies(df['key'])

df['key'].join(dumpier)

#透視表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步類似 R里面的aggrate和cast函數(shù)類似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函數(shù)經(jīng)常跟group by一起組合用

df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#數(shù)據(jù)查詢過濾

test.query("0.2

將STK_ID中的值過濾出來

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部記錄過濾出來，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

將dataframe中，某列進行清洗的命令

刪除換行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

刪除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)

如果用模糊匹配的話，命令是：

rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

對dataframe中元素，進行類型轉(zhuǎn)換

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#時間變換 主要依賴于datemie 和time兩個包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #篩選出以61開頭的數(shù)據(jù)

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示將字符串中以””開頭;以””結(jié)束的任意子串替換為空字符串

commits = df2["Name"].head(15)

print commits.unique(), len(commits.unique()) #獲的NAME的不同個數(shù)，類似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最經(jīng)典的函數(shù)apply map applymap

python 有沒有對信號進行升采樣的方法，從1000點序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成10000點數(shù)據(jù)？

這個里面他的話這個是可以進行進行采樣的方法，然后再從他的點訓練數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)換乘1000點的話，它都是里面是轉(zhuǎn)化的，數(shù)據(jù)比較多，所以所以的話工程量比較大。

Python的函數(shù)都有哪些

【常見的內(nèi)置函數(shù)】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應(yīng)的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號操作符，可以將元組解壓為列表。

3、filter(function,iterable)

filter是將一個序列進行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實例，或者object是classinfo類的子類的一個實例，

返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結(jié)果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來將字符串str當成有效的表達式來求值并返回計算結(jié)果，表達式解析參數(shù)expression并作為Python表達式進行求值(從技術(shù)上說是一個條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串當成一個模板，通過傳入的參數(shù)進行格式化，非常實用且強大。

2、連接字符串

常使用+連接兩個字符串。

3、if...else條件語句

Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語句

循環(huán)語句就是遍歷一個序列，循環(huán)去執(zhí)行某個操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。

5、import導入其他腳本的功能

有時需要使用另一個python文件中的腳本，這其實很簡單，就像使用import關(guān)鍵字導入任何模塊一樣。

利用Python進行數(shù)據(jù)分析(9)-重采樣resample和頻率轉(zhuǎn)換

Python-for-data-重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換

重新采樣指的是將時間序列從一個頻率轉(zhuǎn)換到另一個頻率的過程。

但是也并不是所有的采樣方式都是屬于上面的兩種

pandas中使用resample方法來實現(xiàn)頻率轉(zhuǎn)換，下面是resample方法的參數(shù)詳解：

將數(shù)據(jù)聚合到一個規(guī)則的低頻上，例如將時間轉(zhuǎn)換為每個月，"M"或者"BM"，將數(shù)據(jù)分成一個月的時間間隔。

每個間隔是半閉合的，一個數(shù)據(jù)只能屬于一個時間間隔。時間間隔的并集必須是整個時間幀

默認情況下，左箱體邊界是包含的。00:00的值是00：00到00：05間隔內(nèi)的值

產(chǎn)生的時間序列按照每個箱體左邊的時間戳被標記。

傳遞span class="mark"label="right"/span可以使用右箱體邊界標記時間序列

向loffset參數(shù)傳遞字符串或者日期偏置

在金融數(shù)據(jù)中，為每個數(shù)據(jù)桶計算4個值是常見的問題：

通過span class="girk"ohlc聚合函數(shù)/span能夠得到四種聚合值列的DF數(shù)據(jù)

低頻轉(zhuǎn)到高頻的時候會形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次數(shù)

python函數(shù)有哪些

1、print()函數(shù)：打印字符串;

2、raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符;

3、len()函數(shù)：計算字符長度;

4、format()函數(shù)：實現(xiàn)格式化輸出;

5、type()函數(shù)：查詢對象的類型;

6、int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù);

7、id()函數(shù)：獲取對象的內(nèi)存地址;

8、help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù);

9、s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫;

10、s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格;

11、str.replace()函數(shù)：替換字符;

12、import()函數(shù)：引進庫;

13、math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù);

14、math.pow()函數(shù)：計算次方函數(shù);

15、os.getcwd()函數(shù)：獲取當前工作目錄;

16、listdir()函數(shù)：顯示當前目錄下的文件;

17、time.sleep()函數(shù)：停止一段時間;

18、random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機數(shù);

19、range()函數(shù)：返回一個列表，打印從1到100;

20、file.read()函數(shù)：讀取文件返回字符串;

21、file.readlines()函數(shù)：讀取文件返回列表;

22、file.readline()函數(shù)：讀取一行文件并返回字符串;

23、split()函數(shù)：用什么來間隔字符串;

24、isalnum()函數(shù)：判斷是否為有效數(shù)字或字符;

25、isalpha()函數(shù)：判斷是否全為字符;

26、isdigit()函數(shù)：判斷是否全為數(shù)字;

27、 lower()函數(shù)：將數(shù)據(jù)改成小寫;

28、upper()函數(shù)：將數(shù)據(jù)改成大寫;

29、startswith(s)函數(shù)：判斷字符串是否以s開始的;

30、endwith(s)函數(shù)：判斷字符串是否以s結(jié)尾的;

31、file.write()函數(shù)：寫入函數(shù);

32、file.writeline()函數(shù)：寫入文件;

33、abs()函數(shù)：得到某數(shù)的絕對值;

34、file.sort()函數(shù)：對書數(shù)據(jù)排序;

35、tuple()函數(shù)：創(chuàng)建一個元組;

36、find()函數(shù)：查找 返回的是索引;

37、dict()函數(shù)：創(chuàng)建字典;

38、clear()函數(shù)：清楚字典中的所有項;

39、copy()函數(shù)：復(fù)制一個字典，會修改所有的字典;

40、 get()函數(shù)：查詢字典中的元素。

…………