• Python之关于工具包简介


    1、Pandas

    Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

    2、Numpy

    NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

    3、DateTime

    Python提供了多个内置模块用于操作日期时间,像calendar,time,datetime。

    相关程序:

     1  # -*- coding: utf-8 -*-
     2 
     3 import pandas as pd
     4 import numpy as np
     5 
     6 
     7 
     8 dates = pd.date_range('20130101',periods=6)
     9 
    10 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
    11 
    12 print df
    13 
    14 print '取出数据:',df.at[dates[0],'A']
    15 
    16 print '转置
    ',df.T
    17 
    18 
    19 import datetime as dt
    20 import time
    21 
    22 # 从dt包里取出datetime类,然后now是datetime类的方法
    23 a=dt.datetime.now()
    24 print a
    25 
    26 # 从dt包里取出datetime类,然后通过其初始化方法初始化datetime对象
    27 d1 = dt.datetime(2005, 2, 16)
    28 d2 = dt.datetime(2004, 12, 31)
    29 print (d1 - d2).days
    30 
    31 dateNoStr = time.strptime("2017-2-1","%Y-%m-%d")
    32 y,m,d = dateNoStr[0:3]
    33 
    34 dateNoStr2 = time.strptime("2016-2-1","%Y-%m-%d")
    35 y2,m2,d2 = dateNoStr2[0:3]
    36 
    37 print (dt.datetime(y,m,d)-dt.datetime(y2,m2,d2)).days
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/goodboy-heyang/p/6817761.html
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