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scipy的一些函数名
摘要：rvs:随机变量pdf：概率密度函数cdf：累计分布函数sf：残存函数（1-CDF）ppf：分位点函数（CDF的逆）isf：逆残存函数（sf的逆）stats:返回均值，方差，（费舍尔）偏态，（费舍尔）峰度。moment:分布的非中心矩。 阅读全文
posted @ 2018-07-24 10:36 dylan9 阅读(560) 评论(0) 推荐(0)
pandas的to_csv()使用细节和一些参数
摘要：dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',sep='?')#使用?分隔需要保存的数据，如果不写，默认是, dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA，如果不写，默认是空 dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Resul... 阅读全文
posted @ 2018-07-03 15:37 dylan9 阅读(2838) 评论(0) 推荐(0)
np.array与np.ndarray区别
摘要：（Numpy中ndarray和array的区别是什么？我在哪儿能够找到numpy中相应的实现？） 答：Well, np.array is just a convenience function to create an ndarray, it is not a class itself. （嗯，np 阅读全文
posted @ 2018-06-21 17:33 dylan9 阅读(2733) 评论(0) 推荐(0)
python进程池multiprocessing.Pool和线程池multiprocessing.dummy.Pool实例
摘要：进程池： 进程池的使用有四种方式：apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是异步的，也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回。apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数：r 阅读全文
posted @ 2018-06-21 10:00 dylan9 阅读(9628) 评论(0) 推荐(1)
pandas修改全列的时间格式 无需使用apply
摘要：df.date.dt.strftime('%Y%m%d') #实现全列修改时间格式 阅读全文
posted @ 2018-06-20 14:53 dylan9 阅读(1591) 评论(0) 推荐(0)
numpy行转列
摘要：有时候接口会报错，需要reshape一下 阅读全文
posted @ 2018-05-05 15:29 dylan9 阅读(1141) 评论(0) 推荐(0)
numpy 读取txt为array 一行搞定
摘要：具体转自https://blog.csdn.net/u010025211/article/details/51498790 阅读全文
posted @ 2018-05-05 11:09 dylan9 阅读(4779) 评论(0) 推荐(0)
pandas读取csv数据时设置index
摘要：比如读取数据时想把第一列设为index，那么只需要简单的 这里index_col可以设为列名 后续更改index可以使用df.index = df.iloc[:,"column"].tolist()或df.set_index('column') 阅读全文
posted @ 2018-05-05 11:05 dylan9 阅读(2683) 评论(0) 推荐(0)