python中的采样函数 numpy下采样

python函数有哪些

1、print()函数python中的采样函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象python中的采样函数的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型python中的采样函数的转化函数;

7、id()函数：获取对象python中的采样函数的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表python中的采样函数，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

相关问答

Q1: 利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换

Python-for-data-重新采样和频率转换

重新采样指python中的采样函数的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率python中的采样函数的过程。

但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种

pandas中使用resample方法来实现频率转换python中的采样函数，下面是resample方法的参数详解python中的采样函数：

将数据聚合到一个规则的低频上python中的采样函数，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔。

每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔。时间间隔的并集必须是整个时间帧

默认情况下，左箱体边界是包含的。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值

产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。

传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列

向loffset参数传递字符串或者日期偏置

在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：

通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据

低频转到高频的时候会形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数

Q2: 请问各位大神python中numpy模块的numpy.random.weibull（a，size）中a和size 代表的是什么参数

a参数就是weibull分布公式中的那个系数，X = ln(U)^(1/a)

size是输出的形状，可以不填。在不填的情况下，输出和输入的维度一致，即np.array(a).size。例如：

如果a是一个标量，输出也就是采样一次。

如果a是一个list，则依次按照list中参数采样。

该函数的文档

Q3: 怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是

#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神

#做过测试 处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作，df.iloc是位置切片操作

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

df['行标签']

df.loc[行标签,列标签]

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

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值

df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据

df.iloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据

df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值，返回的为一个Series

df.iloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series

print(df.ix[1,1]) # 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根据条件选取子集 类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数

df[df.Murder13]

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

df[df.sex==u'男']

#重命名 相当于sas里面的rename R软件中reshape包的中的rename

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

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

#删除列 相当于sas中的drop R软件中的test['col']-null

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

#排序 相当于sas里面的sort R软件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y轴上

df.sort(axis=1) #各个列之间位置排序 x轴上

#数据描述 相当于sas中proc menas R软件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有点类似

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 相当于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

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

#最经典的join 跟sas和R里面的merge类似 跟sql里面的各种join对照

merge()

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

df.drop_duplicated()

#获取最大值 最小值的位置 有点类似矩阵里面的方法

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

#读取外部数据跟sas的proc import R里面的read.csv等类似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

与之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值处理 个人觉得pandas中缺失值处理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#链接数据库 不多说 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() #很经典

#写数据进数据库

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

#groupby 跟sas里面的中的by R软件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一样的 这里不多说

#求哑变量

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

df['key'].join(dumpier)

#透视表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步类似 R里面的aggrate和cast函数类似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函数经常跟group by一起组合用

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

#数据查询过滤

test.query("0.2

将STK_ID中的值过滤出来

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

将dataframe中，某列进行清洗的命令

删除换行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

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

如果用模糊匹配的话，命令是：

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

对dataframe中元素，进行类型转换

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

#时间变换 主要依赖于datemie 和time两个包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #筛选出以61开头的数据

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示将字符串中以””开头;以””结束的任意子串替换为空字符串

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

print commits.unique(), len(commits.unique()) #获的NAME的不同个数，类似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最经典的函数apply map applymap

Q4: 满满干货！20个Python使用的小技巧

本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。

1.1 有放回随机采样和无放回随机采样

1.2 lambda 函数的参数

1.3 copy 和 deepcopy

复制和变量别名结合在一起时，容易混淆：

对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归地进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。

1.4 == 和 is

1.5 判断类型

1.6 字符串搜索

1.7 List 后向索引

这个只是习惯问题，前向索引时下标从0开始，如果反向索引也想从0开始可以使用~。

2.1 读写 CSV 文件

注意，当 CSV 文件过大时会报错：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通过修改上限解决

csv 还可以读以 分割的数据

2.2 迭代器工具

itertools 重新定义了很多迭代器工具，例如子序列工具：

序列排序：

多个序列合并：

2.3 计数器

计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。

2.4 带默认值的 Dict

当访问不存在的 Key 时，defaultdict 会将其设置为某个默认值。

2.5 有序 Dict

3.1 输出错误和警告信息

向标准错误输出信息

输出警告信息

控制警告消息的输出

3.2 代码中测试

有时为了调试，我们想在代码中加一些代码，通常是一些 print 语句，可以写为：

一旦调试结束，通过在命令行执行 -O 选项，会忽略这部分代码：

3.3 代码风格检查

使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查，能在运行之前发现一些错误

3.4 代码耗时

耗时测试

测试某代码块耗时

代码耗时优化的一些原则

4.1 argmin 和 argmax

argmax同理。

4.2 转置二维列表

4.3 一维列表展开为二维列表

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