1 truncate()方法用于截断文件,如果指定了可选参数 size,则表示截断文件为 size 个字符,截断之后 size 后面的所有字符被删除. 参考: https://www.runoob.com/python/file-truncate.html 2 可以筛选时间 import pandas as pd import datetime df = pd.read_csv('./data.csv') df['report_date'] = pd.to_datetime(df['report

对pd.read_csv参数做如下解释: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None

6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750 2.对一维的数据处理成列表 1.pd.Serirs功能 import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, ]) s = pd.Series(arr) prin

一.时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates 用这20个索引作为ts的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=dates) ts 不同索引的时间序列之间的算术运算在日期上自动对齐 ts + ts[::2] pandas使

大家中秋快乐啊--哈哈,今天继续工程项目吧! 上篇我们已经实现了蓝牙设备的扫描,本篇我们来通过list展示扫描到的设备并 实现点击连接. 先贴出上篇的完整的MainActivity的方法: package com.wbnq.shouhuan; import android.bluetooth.BluetoothAdapter; import android.bluetooth.BluetoothDevice; import android.bluetooth.BluetoothManager;

gpdbrestore命令是对gp_restore命令的一个包装,提供了更灵活的选项,比如,使用gpcrondump自动备份的文件来恢复.使用gpdbrestore恢复必须具备: 1. 存在gpcrondump操作生成的备份文件.2. GPDB系统正在运行.3. 当前恢复的GPDB系统与使用gp_dump备份时的GPDB系统具有相同数量的Instance.   gpdbrestore常用参数解释 -a (do not prompt) Do not prompt the user for conf

1.时间模块:datetime datetime模块,主要掌握:datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta() 日期解析方法:parser.parse datetime.date:date对象 import datetime #也可以写成 from datetime import date today = datetime.date.today() print(today, type(today)) #2018-08-21 <

#-*- coding: utf-8 -*- #菜品盈利数据 帕累托图 from __future__ import print_function import pandas as pd #初始化参数 dish_profit = '../data/catering_dish_profit.xls' #餐饮菜品盈利数据 data = pd.read_excel(dish_profit, index_col = u'菜品名') data = data[u'盈利'].copy() data.sort_

最近领导给了一个任务,从单位的数据库里面导出所有的数据,存到本地excel表格.我就想,这不挺简单的么,给我数据库的密码账户,几条语句搞定. 结果让人大失所望,单位数据库只能通过后台管理系统查看,平台压根不提供批量导出功能,至于数据库直接访问什么的,更是想都别想,大领导不给批. 所以,只能采取笨办法了,网络爬虫给爬下来! 于是乎,重拾丢弃了大半年的python.开始钻研如何写一个简单的小爬虫. python写爬虫的思路其实很简单.下面简单说下 1)python模拟登录.主要是获取cookie~

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i

''' [课程2.] 时间模块:datetime datetime模块,主要掌握:datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta() 日期解析方法:parser.parse ''' # datetime.date:date对象 import datetime # 也可以写 from datetime import date today = datetime.date.today() print(today,type(today))

这篇随笔是matplotlib画线的补充>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import pandas as pd>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> x = np.arange(0,10,1)>>> plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/

一.用户管理 -- 创建用户 create user "用户名"@"IP地址" identified by "密码"; "; "; "; -- 删除用户 drop user "用户名"@"IP地址"; -- 修改用户 rename user "用户名"@"IP地址" to "新用户名"@"IP地址"

1. 列表 #以下三式等价 c = (a>b and a or b) c = a if a>b else b c = [b, a][a>b] 字符串拼接 ' + '.join('%s,%s'%(a,b) for a,b in zip(list('abc'), range(3))) 'a,0 + b,1 + c,2' 字符查找 'aa' in '大家aa' #True '大家aa'.find('大家') #0 for循环 from itertools import product resu

如果对序列进行数学函数的运算,首选numpy模块: 如果对序列做统计运算,首选序列的“方法”,因为序列的“方法”更加丰富,如计算序列的偏度.峰度等,而Numpy模块是没有这样的函数. 手工构造数据框DataFrame时,一般首选字典方法.因为通过字典的方法构造数据框,则字典的键构成数据框的变量名. arr1=pd.DataFrame([['张三',23,'男'],['李四',27,'女'],['王二',26,'女']]) print(arr1) print("") print(&quo

学习自:pandas.read_sql - pandas 1.2.4 documentation (10条消息) pd.read_sql()参数详解_pandas.read_csv()参数详解-CSDN博客 用法 pd.read_sql( sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None ) 说明 将一个SQL查询结果或者数据库表读入到D

点击上方"开源Linux",选择"设为星标" 回复"学习"获取独家整理的学习资料! 一.oracle建库与删库命令 (1)oracle11g 建库(一般习惯配置gdbname与sid名一样,sys密码与system密码一样,以方便记忆) [oracledb@ ~]$ dbca -silent -createDatabase -templateName /u01/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/assistants/d

在一个数据库使用下面SQL找出了一批需要降低高水位线的表,其中有几个表没有数据,于是我打算用TRUNCATE来降低高水位线HWM SELECT a.owner,        a.segment_name,        a.segment_type,        a.tablespace_name,        a.blocks              "real block",        a.bytes / 1024 / 1024 "realSizeMB&quo

本文简单介绍一下read_csv()和 to_csv()的参数,最常用的拿出来讲,较少用的请转到官方文档看. 一.pd.read_csv() 作用:将csv文件读入并转化为数据框形式. pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_co

变量截断工具是将类型A变量赋予类型B变量时使用,可自行判断变量是否需要截断,并且自动进行类型转换. 其全部为c实现 其入口为: ACE_Utils::truncate_cast<int> (val) /** * @class truncate_cast * * @brief Helper function to truncate an integral value to the * maximum value of the given type. * * Very useful since A