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python 数据输出

      发布时间:2019-09-21

      把结果赋值给变量 content
      f = open("text.txt",'wb')
      f.write(content)
      f.close()

      或者将结果输出,在运行时 python test.py >./test.txt 重定向输出结果。

      回复:

      #!/usr/bin/python
      for i in range(1,20):
      n=str(i)
      s = n.zfill(3)
      print s
      或者
      for i in range(1,20):
      m = "%03d" % i
      print m

      回复:

      本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook 。习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包:

      一、 创建对象
      可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。
      1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas会默认创建整型索引:

      2、通过传递一个numpy array,时间索引以及列标签来创建一个DataFrame:

      3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame:

      4、查看不同列的数据类型:

      5、如果你使用的是IPython,使用Tab自动补全功能会自动识别所有的属性以及自定义的列,下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集:

      二、 查看数据
      详情请参阅:Basics Section

      1、 查看frame中头部和尾部的行:

      2、 显示索引、列和底层的numpy数据:

      3、 describe()函数对于数据的快速统计汇总:

      4、 对数据的转置:

      5、 按轴进行排序

      6、 按值进行排序

      三、 选择
      虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上用场,但是作为工程使用的代码,我们推荐使用经过优化的pandas数据访问方式: .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix详情请参阅Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。
      l 获取
      1、 选择一个单独的列,这将会返回一个Series,等同于df.A:

      2、 通过[]进行选择,这将会对行进行切片

      l 通过标签选择
      1、 使用标签来获取一个交叉的区域

      2、 通过标签来在多个轴上进行选择

      3、 标签切片

      4、 对于返回的对象进行维度缩减

      5、 获取一个标量

      6、 快速访问一个标量(与上一个方法等价)

      l 通过位置选择
      1、 通过传递数值进行位置选择(选择的是行)

      2、 通过数值进行切片,与numpy/python中的情况类似

      3、 通过指定一个位置的列表,与numpy/python中的情况类似

      4、 对行进行切片

      5、 对列进行切片

      6、 获取特定的值

      l 布尔索引
      1、 使用一个单独列的值来选择数据:

      2、 使用where操作来选择数据:

      3、 使用isin()方法来过滤:

      l 设置
      1、 设置一个新的列:

      2、 通过标签设置新的值:

      3、 通过位置设置新的值:

      4、 通过一个numpy数组设置一组新值:

      上述操作结果如下:

      5、 通过where操作来设置新的值:

      四、 缺失值处理
      在pandas中,使用np.nan来代替缺失值,这些值将默认不会包含在计算中,详情请参阅:Missing Data Section。
      1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作,这将返回原始数据的一个拷贝:、

      2、 去掉包含缺失值的行:

      3、 对缺失值进行填充:

      4、 对数据进行布尔填充:

      五、 相关操作
      详情请参与 Basic Section On Binary Ops
      统计(相关操作通常情况下不包括缺失值)
      1、 执行描述性统计:

      2、 在其他轴上进行相同的操作:

      3、 对于拥有不同维度,需要对齐的对象进行操作。Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播:

      Apply
      1、 对数据应用函数:

      直方图
      具体请参照:Histogramming and Discretization

      字符串方法
      Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素,如下段代码所示。更多详情请参考:Vectorized String Methods.

      六、 合并
      Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。具体请参阅:Merging section
      Concat

      Join 类似于SQL类型的合并,具体请参阅:Database style joining

      Append 将一行连接到一个DataFrame上,具体请参阅Appending:

      七、 分组
      对于”group by”操作,我们通常是指以下一个或多个操作步骤:
      (Splitting)按照一些规则将数据分为不同的组;
      (Applying)对于每组数据分别执行一个函数;
      (Combining)将结果组合到一个数据结构中;
      详情请参阅:Grouping section

      1、 分组并对每个分组执行sum函数:

      2、 通过多个列进行分组形成一个层次索引,然后执行函数:

      八、 Reshaping
      详情请参阅 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。
      Stack

      数据透视表,详情请参阅:Pivot Tables.

      可以从这个数据中轻松的生成数据透视表:

      九、 时间序列
      Pandas在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能(如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据)。这种操作在金融领域非常常见。具体参考:Time Series section。

      1、 时区表示:

      2、 时区转换:

      3、 时间跨度转换:

      4、 时期和时间戳之间的转换使得可以使用一些方便的算术函数。

      十、 Categorical
      从0.15版本开始,pandas可以在DataFrame中支持Categorical类型的数据,详细 介绍参看:categorical introduction和API documentation。

      1、 将原始的grade转换为Categorical数据类型:

      2、 将Categorical类型数据重命名为更有意义的名称:

      3、 对类别进行重新排序,增加缺失的类别:

      4、 排序是按照Categorical的顺序进行的而不是按照字典顺序进行:

      5、 对Categorical列进行排序时存在空的类别:

      十一、 画图
      具体文档参看:Plotting docs

      对于DataFrame来说,plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法:

      十二、 导入和保存数据
      CSV,参考:Writing to a csv file
      1、 写入csv文件:

      2、 从csv文件中读取:

      HDF5,参考:HDFStores
      1、 写入HDF5存储:

      2、 从HDF5存储中读取:

      Excel,参考:MS Excel
      1、 写入excel文件:

      2、 从excel文件中读取:

      来自为知笔记(Wiz)

      回复:

      试试这个fetchone函数 conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test',port=3306) cur=conn.cursor() cur.execute('select * from user') data = cur.fetchone() print "Database : %s " % data conn.commit() cur...

      回复:

      # encoding: UTF-8 d=[] for i in range(5): d.append(int(raw_input("请输入数字%d :"%(i+1)))) def add(x,y): return x+y print reduce(add,d) 程序没有进行输入错误的判断,请自行添加

      回复:

      #!/usr/bin/python for i in range(1,20): n=str(i) s = n.zfill(3) print s 或者 for i in range(1,20): m = "%03d" % i print m

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      如何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧 (1) 问题描述:为了更好地展示数据,Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势,但是具体到python中,该如何导出数据到Excel呢?如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢?本文主要解决以...

      回复:

      首先导入sys模块 import sys 然后在打算把输出数据写入文件的代码之前加上以下代码 output=sys.stdout outputfile=open(filename,'w') sys.stdout=outputfile 上面的filename表示输出文件 程序结束或恢复成正常输出时加上以下代码 outputfile.cl...

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      概述定义一个变量,用于记录次数,然后这个次数没输出一个数自己加1,然后处理这个数,取整数,并且再次归零。 代码详解使用循环输出列表,利用 计数器控制输出数量,当输出到第十个,计数器归零,重新开始计数 print输出增加end参数可以控制输...

      回复:

      把结果赋值给变量 content f = open("text.txt",'wb') f.write(content) f.close() 或者将结果输出,在运行时 python test.py >./test.txt 重定向输出结果。

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      我省去中间代码了哈,前面加num = [] 后面num.append(i,j,k) 最后,print len(num)

      回复:

      本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook 。习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包: 一、 创建对象 可以通过 Data Structure Intro...

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      下载扩展库 xlrd 读excle xlwt 写excle 直接在百度上搜就能下载 下载后使用 import xlrd 就可以读excle文件了 打开文件: xls = xlrd.open_workbook(fileName)

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