b = np.array(a)
a是list型別,b為ndarray型別。
type（object）np.array(a).shape #a為列表df = pd.read_csv(「d:/01.csv」)
a =
a = df.nyecpmrate #這裡的nyecpmrate為csv檔案中某一列的標籤
#a的型別為pandas.core.series.series
b = np.array(a)
b為ndarray型別，a為pandas.core.series.series型別
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv("d:/01.csv")
x = df.nyecpmrate
y = df.nyfillraterate
plt.plot(x, y,'k.')
plt.show()
#定義乙個numpy.ndarray
a=numpy.array([1,2,3,4,5,6])
b=array.tolist() #b為list型別
max(list)
返回列表元素最大值
len(list)
列表元素個數
min(list)
返回列表元素最小值
list(seq)
將元組轉換為列表
2 list.count(obj)
統計某個元素在列表中出現的次數
3 list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另乙個序列中的多個值（用新列表擴充套件原來的列表）
4 list.index(obj)
從列表中找出某個值第乙個匹配項的索引位置
5 list.insert(index, obj)
將物件插入列表
6 list.pop([index=-1])
移除列表中的乙個元素（預設最後乙個元素），並且返回該元素的值
7 list.remove(obj)
移除列表中某個值的第乙個匹配項
8 list.reverse()
反向列表中元素
9 list.sort(cmp=none, key=none, reverse=false)
對原列表進行排序
10、python pandas載入.txt檔案
df = pd.read_csv("path",delimiter="\t")df.columns=['ads_info','ads_id','country','durtion','n','is_clicked','source']df1 = df.drop('ads_info',axis=1)14、dataframe型別資料按某列名屬性排序
dfnew1.sort_values(by='durtion')frame=frame.drop_duplicates(['state'])data.to_csv("data.csv")
不儲存行列索引。
data.to_csv("data.csv",index=false,header=false)
data = data[data['size']<= 500]python 常用操作
1 格式化常用方法 code 1 name 2 path 1 f path 2 format code,name 2 獲取路徑前半部分和後半部分 如 root test path stb pref root test path suff stb import os def get gep s if ...
Python 常用操作
陣列操作 畫圖相關 檔案操作 代表乘法，向量對應位置相乘 代表乘方 eg.2 5 32 除法 除法後取整 round 1.234566778,2 1.23 a 100000000 print e a b e a b 1.000000e 09 iloc 即index locate 用index索引進行...
python常用操作
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