Pythonでよく使われるコマンドは何ですか?

Python で一般的に使用されるコマンドは次のとおりです: 1. csv ファイルを開く; 2. データを並べ替える [データフレーム インデックス]; 3. 標準偏差を求める; 4. 切り上げ; 5. ヒルベルト変換; 6. 列名の変更データフレームの 7. 特定の列などに従って昇順または降順に並べ替えます。

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Python で一般的に使用されるコマンドは次のとおりです:

(1) CSV ファイルを開く

import pandas as pd 
df=pd.read_csv(r’data/data.csv’)

(2) データフレーム インデックスの並べ替え

data=df.sort_index(axis=0,ascending=False)

(3) データフレームを特定の列に従って昇順または降順に並べます

data=df.sort([‘date’],ascending=True升序，False降序)

(4) データフレームのインデックスは再び 0 から始まります

data=data.reset_index(drop=True)

(5) で絵を描きます日付を横軸にします

import matplotlib.pyplot as plt 
x=data[‘date’]#日期是字符串形式 
y=data[‘close price’] 
plt.plot_date(x,y)

(6) 標準偏差を求めます

import numpy as np 
np.std

(7) 切り捨て

import math 
math.floor

切り上げ: math.ceil

(8) Hill Burt 変換

from scipy import fftpack 
hx= fftpack.hilbert(price)

(9) 値の並べ替え

data.order()

(10) 差分

data.diff(1)#一阶差分
dataframe 删除元素 
data.drop(元素位置)

(11) 入れ子配列の処理方法

import itertools 
a = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]] 
out = list(itertools.chain.from_iterable(a))

( 12) データフレームの列名の変更

data.columns=[‘num’,’price’]

(13) Excel テーブルインポート後の空行の解決策

import numpy as np 
data= data.drop(data.loc[np.isnan(data.name.values)].index)

(15) Diff の使い方

1.データフレームまたはシリーズ形式の場合は、data.diff() を直接使用してください。

2. リスト形式です。まずリスト形式に変換します。 data=data.tolist()、次に dif=np.diff(data)

(16) データフレーム内の日付型は日付形式ではなく、直接加算または減算できないため、最初にリスト形式に変換されます

t=data.time.tolist() 
date_time = datetime.datetime.strptime(str(t),’%Y-%m-%d %H:%M:%S’) 
date_time=datetime.date(date_time.year,date_time.month,date_time.day) 
past= date_time - datetime.timedelta(days=n*365)

(17) 記号化

np.sign

(18) 辞書の使い方

label={‘11’:’TP’,’1-1’:’FN’,’-11’:’FP’,’-1-1’:’TN’} 
for i in range(len(data1)): 
state=str(int(data1[i]))+str(int(data2[i])) 
result.append(label[state])

(19) plt で描画すると漢字が表示されない問題の解決方法

from matplotlib.font_manager import FontProperties 
font_set = FontProperties(fname=r”c:\windows\fonts\simsun.ttc”, size=15) 
plt.title(u’中文’, fontproperties=font_set）

(20) 実行時間を取得する現在のプログラム

from time import time 
time1=time() 
time2=time() 
print(time2-time1)

概要: この記事は以上です。皆さんのお役に立てば幸いです。

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