python中的采樣函數(shù) python 采樣

利用Python進行數(shù)據(jù)分析(9)-重采樣resample和頻率轉(zhuǎn)換

Python-for-data-重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換

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重新采樣指的是將時間序列從一個頻率轉(zhuǎn)換到另一個頻率的過程。

但是也并不是所有的采樣方式都是屬于上面的兩種

pandas中使用resample方法來實現(xiàn)頻率轉(zhuǎn)換，下面是resample方法的參數(shù)詳解：

將數(shù)據(jù)聚合到一個規(guī)則的低頻上，例如將時間轉(zhuǎn)換為每個月，"M"或者"BM"，將數(shù)據(jù)分成一個月的時間間隔。

每個間隔是半閉合的，一個數(shù)據(jù)只能屬于一個時間間隔。時間間隔的并集必須是整個時間幀

默認情況下，左箱體邊界是包含的。00:00的值是00：00到00：05間隔內(nèi)的值

產(chǎn)生的時間序列按照每個箱體左邊的時間戳被標記。

傳遞span class="mark"label="right"/span可以使用右箱體邊界標記時間序列

向loffset參數(shù)傳遞字符串或者日期偏置

在金融數(shù)據(jù)中，為每個數(shù)據(jù)桶計算4個值是常見的問題：

通過span class="girk"ohlc聚合函數(shù)/span能夠得到四種聚合值列的DF數(shù)據(jù)

低頻轉(zhuǎn)到高頻的時候會形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次數(shù)

怎么使用Python中Pandas庫Resample，實現(xiàn)重采樣，完成線性插值

#python中的pandas庫主要有DataFrame和Series類(面向?qū)ο蟮牡恼Z言更愿意叫類) DataFrame也就是

#數(shù)據(jù)框(主要是借鑒R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫的 性能很棒，有大神

#做過測試 處理億級別的數(shù)據(jù)沒問題，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是標簽選取操作，df.iloc是位置切片操作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行標簽']

df.loc[行標簽,列標簽]

print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#選取第二行，第二列的值，返回的為單個值

df.iloc[0,2],:]#選取第一行及第三行的數(shù)據(jù)

df.iloc[0:2,:]#選取第一行到第三行（不包含）的數(shù)據(jù)

df.iloc[:,1]#選取所有記錄的第一列的值，返回的為一個Series

df.iloc[1,:]#選取第一行數(shù)據(jù)，返回的為一個Series

print(df.ix[1,1]) # 更廣義的切片方式是使用.ix，它自動根據(jù)你給到的索引類型判斷是使用位置還是標簽進行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根據(jù)條件選取子集 類似于sas里面if、where ,R里面的subset之類的函數(shù)

df[df.Murder13]

df[(df.Murder10)(df.Rape30)]

df[df.sex==u'男']

#重命名 相當于sas里面的rename R軟件中reshape包的中的rename

df.rename(columns={'A':'A_rename'})

df.rename(index={1:'other'})

#刪除列 相當于sas中的drop R軟件中的test['col']-null

df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相當于sas里面的sort R軟件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y軸上

df.sort(axis=1) #各個列之間位置排序 x軸上

#數(shù)據(jù)描述 相當于sas中proc menas R軟件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有點類似

df['new_columns']=df['columns']

df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相當于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

pd.concat([df,df1],ignore_index=True)

#最經(jīng)典的join 跟sas和R里面的merge類似 跟sql里面的各種join對照

merge()

#刪除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])類似

df.drop_duplicated()

#獲取最大值 最小值的位置 有點類似矩陣里面的方法

df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#讀取外部數(shù)據(jù)跟sas的proc import R里面的read.csv等類似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

與之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值處理 個人覺得pandas中缺失值處理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#鏈接數(shù)據(jù)庫 不多說 pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很經(jīng)典

#寫數(shù)據(jù)進數(shù)據(jù)庫

df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R軟件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一樣的 這里不多說

#求啞變量

dumiper=pd.get_dummies(df['key'])

df['key'].join(dumpier)

#透視表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步類似 R里面的aggrate和cast函數(shù)類似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函數(shù)經(jīng)常跟group by一起組合用

df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#數(shù)據(jù)查詢過濾

test.query("0.2

將STK_ID中的值過濾出來

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部記錄過濾出來，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

將dataframe中，某列進行清洗的命令

刪除換行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

刪除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)

如果用模糊匹配的話，命令是：

rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

對dataframe中元素，進行類型轉(zhuǎn)換

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#時間變換 主要依賴于datemie 和time兩個包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #篩選出以61開頭的數(shù)據(jù)

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示將字符串中以””開頭;以””結(jié)束的任意子串替換為空字符串

commits = df2["Name"].head(15)

print commits.unique(), len(commits.unique()) #獲的NAME的不同個數(shù)，類似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最經(jīng)典的函數(shù)apply map applymap

請問各位大神python中numpy模塊的numpy.random.weibull（a，size）中a和size 代表的是什么參數(shù)

a參數(shù)就是weibull分布公式中的那個系數(shù)，X = ln(U)^(1/a)

size是輸出的形狀，可以不填。在不填的情況下，輸出和輸入的維度一致，即np.array(a).size。例如：

如果a是一個標量，輸出也就是采樣一次。

如果a是一個list，則依次按照list中參數(shù)采樣。

該函數(shù)的文檔

滿滿干貨！20個Python使用的小技巧

本節(jié)對一些 Python 易混淆的操作進行對比。

1.1 有放回隨機采樣和無放回隨機采樣

1.2 lambda 函數(shù)的參數(shù)

1.3 copy 和 deepcopy

復制和變量別名結(jié)合在一起時，容易混淆：

對別名的修改會影響原變量，（淺）復制中的元素是原列表中元素的別名，而深層復制是遞歸地進行復制，對深層復制的修改不影響原變量。

1.4 == 和 is

1.5 判斷類型

1.6 字符串搜索

1.7 List 后向索引

這個只是習慣問題，前向索引時下標從0開始，如果反向索引也想從0開始可以使用~。

2.1 讀寫 CSV 文件

注意，當 CSV 文件過大時會報錯：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通過修改上限解決

csv 還可以讀以 分割的數(shù)據(jù)

2.2 迭代器工具

itertools 重新定義了很多迭代器工具，例如子序列工具：

序列排序：

多個序列合并：

2.3 計數(shù)器

計數(shù)器可以統(tǒng)計一個可迭代對象中每個元素出現(xiàn)的次數(shù)。

2.4 帶默認值的 Dict

當訪問不存在的 Key 時，defaultdict 會將其設置為某個默認值。

2.5 有序 Dict

3.1 輸出錯誤和警告信息

向標準錯誤輸出信息

輸出警告信息

控制警告消息的輸出

3.2 代碼中測試

有時為了調(diào)試，我們想在代碼中加一些代碼，通常是一些 print 語句，可以寫為：

一旦調(diào)試結(jié)束，通過在命令行執(zhí)行 -O 選項，會忽略這部分代碼：

3.3 代碼風格檢查

使用 pylint 可以進行不少的代碼風格和語法檢查，能在運行之前發(fā)現(xiàn)一些錯誤

3.4 代碼耗時

耗時測試

測試某代碼塊耗時

代碼耗時優(yōu)化的一些原則

4.1 argmin 和 argmax

argmax同理。

4.2 轉(zhuǎn)置二維列表

4.3 一維列表展開為二維列表

本文標題：python中的采樣函數(shù) python 采樣
鏈接URL：http://www.jbt999.com/article31/hppgsd.html

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