Python常用函数笔记汇总2

1.分组汇总groupby 2.计算空值

# py计算空值 data.isnull().sum(axis=0) data.notnull().sum(axis=0) # py去重计数 data_op['id_num_op'].value_counts().size data_op['id_num_op'].size

3.保留两位小数

# predict_proba保留两位小数 gnb = GaussianNB() pre = gnb.fit(X_train,y_train).predict(X_test) model = gnb.fit(X_train,y_train) pro = model.predict_proba(X_test) pd.DataFrame(pro).applymap(lambda x:np.round(x,2)) #概率值保留两位小数

4.数据表随机取数

np.random.seed(123) data_1 = data.take(np.random.permutation(len(data))[:100])

5.pickle文件的保存、加载与使用

import pickle as pickle # 保存 model_file = open(r'clf.model', 'wb') pickle.dump(clf, model_file) model_file.close() # 加载 model_load_file = open(r'clf.model', 'rb') model_load = pickle.load(model_load_file) model_load_file.close() # 预测 test_est_load = model_load.predict(test_data) pd.crosstab(test_est_load,test_est)

问题：python在线pip无法安装package，如执行pip install jieba，显示红色错误：read time out

原因分析：连接服务器，网速慢，文件大，导致下载连接超时，无法完成下载。

添加参数：–default-timeout=100，执行命令为：pip --default-timeout=100 install jieba 或者 pip --default-timeout=1000 install jieba

6.时间的表达：datetime和timedelta

基本上常用的类： datetime和timedelta两个。

参数可以是days ,hours ,minutes ,seconds ,microseconds,如果是负数就是向前多少时间

datetime可以查看：天数(day)，小时数(hour)，星期几(weekday())等 timedelta可以查看：天数(days)，秒数 (seconds)等

每个类都有一些方法和属性可以查看具体的值.

# 天数 import datetime d1 = datetime.datetime(2009, 3, 23) d2 = datetime.datetime(2009, 10, 7) dayCount = (d2 - d1).days print(dayCount) # 秒数 import datetime starttime = datetime.datetime.now() endtime = datetime.datetime.now() res = (endtime - starttime).seconds print(res) # 时间相加 d1 = datetime.datetime.now() d3 = d1 + datetime.timedelta(days=10) print (d3.ctime())

7.dict_to_dataframe

import pandas as pd data = {'a': 3000, 'b': 2000, 'a': 3000, 'c': 6000, 'd': 5000} pd.DataFrame.from_dict(data,orient='index') #默认去重 pd.DataFrame.from_dict(data,orient='index').T

8.类别转换数值

# 如用1来表示“好的”、“优质”，用-1来表示“坏的”、“差的” data[data == u'好的'] = 1 data[data == u'优质'] = 1 data[data != 1] = -1 data2 = data.as_matrix().astype(int)

9.查看第三方包的版本

a.命令行直接输入pip list 或 conda list

b.运用pandas查看包的版本

import pandas as pd pd.show_versions()

c.导入第三方包，利用包的内置方法__version__查看

import numpy as np np.__version__