数据分析拓展笔记

pandas时间类型转换

将object类型的'Date'数据转换为时间数据类型

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 标准字符串格式的转换

df['Date'] = df['Date'].map(pd.to_datetime) # 可使用 map() 加函数(可自定义)的形式转换

 

索引转换

df.swapaxes(0,1) # 行索引变列索引,列索引变行索引

df.swaplevel() # 改变索引层级

 

排序

DataFrame根据某一列进行排序

df.sort_values(by = 'date')

 

统计数据个数

pd.value_counts(df['parties']) # 统计指定列各个元素出现的次数

 

判断数据是否为nan

np.isnan(数据) 判断数据是否为nan

 

多维降成一维

n.ravel()

 

返回排序后的下标

np.argsort()

 

转换类型

n.astype()

ndarray 与 list 互相转换

• list 转 numpy

  np.array(li)

• ndarray 转 list

　　　n.tolist()

 

plt.imshow() # 展示图片(ndarray)

plt.imread() # 读取图片文件(.png....)

 

画图时中文显示问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决中文字体下负号不能正常显示的问题

返回满足特定条件的索引

np.argwhere(条件)