来自:标点符的<Python 日期时间处理模块学习笔记> Python的时间处理模块在日常的使用中用的不是非常的多,但是使用的时候基本上都是要查资料,还是有些麻烦的,梳理下,便于以后方便的使用.关于时间需要先了解的几个概念: 秒 在1967年的第13届国际度量衡会议上决定以原子时定义的秒作为时间的国际标准单位:铯133原子基态的两个超精细能阶间跃迁对应辐射的9,192,631,770个周期的持续时间, 起始历元定在1958年1月1日0时. 原子钟是一种时钟,它以原子共振频率标准来计算及保持时间…

Pickle-------python对象序列化 本文主要阐述以下几点: 1.pickle模块简介 2.pickle模块提供的方法 3.注意事项 4.实例解析 1.pickle模块简介 The pickle module implements a fundamental, but powerful algorithm for serializing(序列化) and de-serializing(反序列化) a Python object structure. "Pickling" i…

Python 标准库 ConfigParser 模块 的使用 demo #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import ConfigParser import sys config = ConfigParser.ConfigParser() #写入 config.add_section("Inc_basic") config.set("Inc_basic","name","iPIN")…

python pandas库——pivot使用心得 2017年12月14日 17:07:06 阅读数:364 最近在做基于python的数据分析工作,引用第三方数据分析库——pandas(version 0.16). 在做数据统计二维表转换的时候走了不少弯路,发现pivot()这个方法可以解决很多问题,让我少走一些弯路,节省了大量的代码.于是我这里对于pandas下dataframe的pivot()方法进行学习总结和应用,以便回顾和巩固知识. 以统计学生成绩信息为例. 在做学生成绩信息统计的时候…

1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7. namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6. Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7. deque:双向队列.引入自2.4. defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引…

利用 pandas库读取excel表格数据 初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法 代码: import pandas as pd​df = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里​x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以…

用pandas+numpy读取UCI iris数据集中鸢尾花的萼片.花瓣长度数据,进行数据清理,去重,排序,并求出和.累积和.均值.标准差.方差.最大值.最小值…

1.什么是XML XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Language)的缩写,其中的 标记(markup)是关键部分.您可以创建内容,然后使用限定标记标记它,从而使每个单词.短语或块成为可识别.可分类的信息. XML有以下几个特点. XML的设计宗旨是传输数据,而非显示数据. XML标签没有被预定义.您需要自行定义标签. XML被设计为具有自我描述性. XML是W3C的推荐标准. 其解析流程如下图: 2.常用解析XML的Python包 Python的标准库中,提供了6种…

今天我们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法 那么我们如何使用pandas对数据进行排序操作呢? food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace= True) print(food["Sodium_(mg)"]) food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True,ascending= False) print(food["Sodium_(mg)"…

Pandas库专为数据分析而设计,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素. 一.Pandas数据结构 1.import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2.S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’]) series是一组数据与一组索引(行索引)组成的数据结构 3.S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’],index=(1,3,4)) 指定索引 4.S1=pd.S…