Python에서 일반적으로 사용되는 명령은 다음과 같습니다. 1. csv 파일 열기 2. 데이터 순서 변경 3. 표준 편차 찾기 5. Hilbert 변환 6. 특정 열 등에 따라 오름차순 또는 내림차순으로 정렬합니다. ㅋㅋㅋ
(2) 데이터프레임 인덱스 재정렬
import pandas as pd df=pd.read_csv(r’data/data.csv’)
(3) 특정 열에 따라 데이터프레임을 오름차순 또는 내림차순으로 배열합니다.
data=df.sort_index(axis=0,ascending=False)
data=df.sort([‘date’],ascending=True升序,False降序)
data=data.reset_index(drop=True)
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)
import numpy as np np.std
(8) 힐베르트 변환 import math
math.floor
from scipy import fftpack hx= fftpack.hilbert(price)
(10) 차이
data.order()
(11) 중첩 배열 처리 방법
data.diff(1)#一阶差分 dataframe 删除元素 data.drop(元素位置)
(12) 데이터 프레임 수정 열 이름
import itertools a = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]] out = list(itertools.chain.from_iterable(a))
(13) Excel 테이블을 가져온 후 빈 행에 대한 해결 방법
data.columns=[‘num’,’price’]
(15) diff 사용법
1. 데이터 프레임 또는 시리즈 형식입니다. , 직접 data.diff()를 사용하세요
2. 목록 형식이므로 먼저 목록 형식으로 변환 data=data.tolist() 한 다음 dif=np.diff(data)
import numpy as np data= data.drop(data.loc[np.isnan(data.name.values)].index)
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)
np.sign
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])
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)
위 내용은 파이썬에서 일반적으로 사용되는 명령은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!