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  • R中which用法

    万次阅读 2018-11-15 17:01:27
    which用法 官方文档: 也就是找出你给的参数里逻辑值为TRUE的元素的索引。 举例: which(x!=1) #返回x中不等于1的变量值得位置 [1] 4 5 which(c(T,F,T)) #返回c(T,F,T)中为TURE值的位置。 [1] 1 3 which(c(1,0,1...

    which的用法
    官方文档:
    在这里插入图片描述
    也就是找出你给的参数里逻辑值为TRUE的元素的索引。
    举例:

    which(x!=1) #返回x中不等于1的变量值得位置
    [1] 4 5
    which(c(T,F,T)) #返回c(T,F,T)中为TURE值的位置。
    [1] 1 3
    which(c(1,0,1)) #只对T, F做判断。
    Error in which(c(1, 0, 1)) : argument to ‘which’ is not logical

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  • Pandas的read_csv和 to_csv函数参数分析详解 1. read_csv read_csv方法定义 pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, ...

    Pandas的read_csv和 to_csv函数参数分析详解

     

     

    1. read_csv

    read_csv方法定义

     

    pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, 
    index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, 
    dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, 
    skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, 
    keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, 
    parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, 
    date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None,
     compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None,
     quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None,
     dialect=None, tupleize_cols=False, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, 
    skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False,
     as_recarray=False, compact_ints=False, use_unsigned=False,
     low_memory=True, buffer_lines=None, memory_map=False, float_precision=None)
    
    

    读取文件路径,可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。

    常用参数

    sep :str, default ‘,'
    指定分隔符。如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。csv文件一般为逗号分隔符。

    delimiter : str, default None 
    定界符,备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效)

    delim_whitespace :boolean, default False.
    指定空格(例如' ‘或者' ‘)是否作为分隔符使用,等效于设定sep='\s+'。
    如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。

    header :int or list of ints, default ‘infer'
    指定行数用来作为列名,数据开始行数。如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。对于数据读取有表头和没表头的情况很实用

    header :int or list of ints, default ‘infer'
    指定行数用来作为列名,数据开始行数。如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。

    names :  array-like, default None
    用于结果的列名列表,对各列重命名,即添加表头。
    如数据有表头,但想用新的表头,可以设置header=0,names=['a','b']实现表头定制。

    index_col : int or sequence or False, default None
    用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。
    可使用index_col=[0,1]来指定文件中的第1和2列为索引列。

    usecols : array-like, default None
    返回一个数据子集,即选取某几列,不读取整个文件的内容,有助于加快速度和降低内存。
    usecols=[1,2]或usercols=['a','b']

    squeeze : boolean, default False
    如果文件只包含一列,则返回一个Series

    prefix :  str, default None
    在没有列标题时,给列添加前缀。例如:添加‘X' 成为 X0, X1, ...

    mangle_dupe_cols : boolean, default True
    重复的列,将‘X'...'X'表示为‘X.0'...'X.N'。如果设定为False则会将所有重名列覆盖。

    不太常用参数

    dtype : Type name or dict of column -> type, default None
    每列数据的数据类型。例如 {‘a': np.float64, ‘b': np.int32}

    engine :  {‘c', ‘python'}, optional
    使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

    converters : dict, default None
    列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

    true_values和false_values :  list, default None
    Values to consider as True or False

    skipinitialspace :boolean, default False
    忽略分隔符后的空白(默认为False,即不忽略)

    skiprows : list-like or integer, default None
    需要忽略的行数(从文件开始处算起),或需要跳过的行号列表(从0开始)。

    skipfooter : int, default 0
    从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

    nrows : int, default None
    需要读取的行数(从文件头开始算起)。

    na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
    一组用于替换NA/NaN的值。如果传参,需要制定特定列的空值。
    默认为‘1.#IND', ‘1.#QNAN', ‘N/A', ‘NA', ‘NULL', ‘NaN', ‘nan'`.

    keep_default_na :  bool, default True
    如果指定na_values参数,并且keep_default_na=False,那么默认的NaN将被覆盖,否则添加。

    na_filter : boolean, default True
    是否检查丢失值(空字符串或者是空值)。
    对于大文件来说数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。

    verbose :boolean, default False
    是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非数值列中缺失值的数量”等。

    skip_blank_lines :boolean, default True
    如果为True,则跳过空行;否则记为NaN。

    encoding : str, default None
    指定字符集类型,通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings

    dialect : str or csv.Dialect instance, default None
    如果没有指定特定的语言,如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档

    tupleize_cols : boolean, default False
    Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

    error_bad_lines : boolean, default True
    如果一行包含太多的列,那么默认不会返回DataFrame ,如果设置成false,那么会将改行剔除(只能在C解析器下使用)。

    warn_bad_lines : boolean, default True
    如果error_bad_lines =False,并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出(只能在C解析器下使用)。

    low_memory : boolean, default True
    分块加载到内存,在低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。
    确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。
    注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe,
    而忽略类型(只能在C解析器中有效)

    日期类型相关参数

    parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

    boolean. True -> 解析索引
    list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列;
    list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用
    dict, e.g. {‘foo' : [1, 3]} -> 将1,3列合并,并给合并后的列起名为"foo"

    示例:df=pd.read_csv(file_path,parse_dates=['time1','time2']),
    把time1和time2两列解析为日期格式。
    这里不得不说,很遗憾中文不行,比如‘4月5日'这种格式就不能解析。

     infer_datetime_format :boolean, default False
    如果设定为True并且parse_dates 可用,那么pandas将尝试转换为日期类型,如果可以转换,转换方法并解析。
    在某些情况下会快5~10倍。

    keep_date_col : boolean, default False
    如果连接多列解析日期,则保持参与连接的列。默认为False。

    date_parser :  function, default None
    于解析日期的函数,默认使用dateutil.parser.parser来做转换。
    Pandas尝试使用三种不同的方式解析,如果遇到问题则使用下一种方式。
    1.使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数;
    2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数;
    3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates指定)作为参数。

    dayfirst : boolean, default False
    DD/MM格式的日期类型

    大文件常用参数

    iterator : boolean, default False
    返回一个TextFileReader 对象,以便逐块处理文件。

    chunksize : int, default None
    文件块的大小, See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

    chunksize : int, default None
    文件块的大小, See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

    chunksize : int, default None
    文件块的大小, See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

    decimal : str, default ‘.'
    字符中的小数点 (例如:欧洲数据使用',‘).

    float_precision : string, default None
    Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. 
    The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter,
    and round_trip for the round-trip converter.

    lineterminator : str (length 1), default None
    行分割符,只在C解析器下使用。

    quotechar : str (length 1), optional
    引号,用作标识开始和解释的字符,引号内的分割符将被忽略。

    quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
    控制csv中的引号常量。
    可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

    doublequote : boolean, default True
    双引号,当单引号已经被定义,并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候,
    使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。

    escapechar : str (length 1), default None
    当quoting 为QUOTE_NONE时,指定一个字符使的不受分隔符限值。

    comment : str, default None
    标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首,这一行将被全部忽略。
    这个参数只能是一个字符,空行(就像skip_blank_lines=True)注释行被header和skiprows忽略一样。
    例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3' 以header=0 那么返回结果将是以'a,b,c'作为header。

    读取多个文件

    #读取多个文件
    
    import pandas
    import glob
    
    for r in glob.glob("test*.csv"):
        csv=pandas.read_csv(r)
        csv.to_csv("test.txt",mode="a+")

     

    2. to_csv

    to_csv方法定义:

    DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, 
    header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, 
    quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None, 
    date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
    

    path_or_buf=None: string or file handle, default None 
    File path or object, if None is provided the result is returned as a string. 
    字符串或文件句柄,默认无文件 
    路径或对象,如果没有提供,结果将返回为字符串。

    sep : character, default ‘,’ 
    Field delimiter for the output file. 
    默认字符 ‘ ,’ 
    输出文件的字段分隔符。

    na_rep : string, default ‘’ 
    Missing data representation 
    字符串,默认为 ‘’ 
    浮点数格式字符串

    float_format : string, default None 
    Format string for floating point numbers 
    字符串,默认为 None 
    浮点数格式字符串

    columns : sequence, optional Columns to write 
    顺序,可选列写入

    header : boolean or list of string, default True 
    Write out the column names. If a list of strings is given it is assumed to be aliases for the column names 
    字符串或布尔列表,默认为true 
    写出列名。如果给定字符串列表,则假定为列名的别名。

    index : boolean, default True 
    Write row names (index) 
    布尔值,默认为Ture 
    写入行名称(索引)

    index_label : string or sequence, or False, default None 
    Column label for index column(s) if desired. If None is given, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the DataFrame uses MultiIndex. If False do not print fields for index names. Use index_label=False for easier importing in R 
    字符串或序列,或False,默认为None 
    如果需要,可以使用索引列的列标签。如果没有给出,且标题和索引为True,则使用索引名称。如果数据文件使用多索引,则应该使用这个序列。如果值为False,不打印索引字段。在R中使用index_label=False 更容易导入索引.

    mode : str 
    模式:值为‘str’,字符串 
    Python写模式,默认“w”

    encoding : string, optional 
    编码:字符串,可选 
    表示在输出文件中使用的编码的字符串,Python 2上默认为“ASCII”和Python 3上默认为“UTF-8”。

    compression : string, optional 
    字符串,可选项 
    表示在输出文件中使用的压缩的字符串,允许值为“gzip”、“bz2”、“xz”,仅在第一个参数是文件名时使用。

    line_terminator : string, default ‘\n’ 
    字符串,默认为 ‘\n’ 
    在输出文件中使用的换行字符或字符序列

    quoting : optional constant from csv module 
    CSV模块的可选常量 
    默认值为to_csv.QUOTE_MINIMAL。如果设置了浮点格式,那么浮点将转换为字符串,因此csv.QUOTE_NONNUMERIC会将它们视为非数值的。

    quotechar : string (length 1), default ‘”’ 
    字符串(长度1),默认“” 
    用于引用字段的字符

    doublequote : boolean, default True 
    布尔,默认为Ture 
    控制一个字段内的quotechar

    escapechar : string (length 1), default None 
    字符串(长度为1),默认为None 
    在适当的时候用来转义sep和quotechar的字符

    chunksize : int or None 
    int或None 
    一次写入行

    tupleize_cols : boolean, default False 
    布尔值 ,默认为False 
    从版本0.21.0中删除:此参数将被删除,并且总是将多索引的每行写入CSV文件中的单独行 
    (如果值为false)将多索引列作为元组列表(如果TRUE)或以新的、扩展的格式写入,其中每个多索引列是CSV中的一行。

    date_format : string, default None 
    字符串,默认为None 
    字符串对象转换为日期时间对象

    decimal: string, default ‘.’ 
    字符串,默认’。’ 
    字符识别为小数点分隔符。例如。欧洲数据使用 ​​’,’

    pandas的to_csv()使用方法

    1.首先查询当前的工作路径:

     

     
    import os
    
    os.getcwd() #获取当前工作路径

    2.to_csv()是DataFrame类的方法,read_csv()是pandas的方法

     

    dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例,参数解释如下

     

    • 路径 path_or_buf: A string path to the file to write or a StringIO
     
    dt.to_csv('Result.csv') #相对位置,保存在getwcd()获得的路径下
    
    dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv') #绝对位置

     

    • 分隔符 sep : Field delimiter for the output file (default ”,”)
    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,

     

    • 替换空值 na_rep: A string representation of a missing value (default ‘’)
    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

     

    • 格式 float_format: Format string for floating point numbers
    dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',float_format='%.2f') #保留两位小数

     

    • 是否保留某列数据 cols: Columns to write (default None)
    dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',columns=['name']) #保存索引列和name列

     

    • 是否保留列名 header: Whether to write out the column names (default True)
    dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',header=0) #不保存列名

     

    • 是否保留行索引 index:  whether to write row (index) names (default True)
    dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',index=0) #不保存行索引


     

     

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  • each of which 用法

    2014-10-19 18:51:00
    each of which 在以下為 同位語,非...1. An urn contains two balls, each of which is known to be either white or black. 2. Q. Many companies set a number of objectives, ________ is an indicator of how...

    each of which 在以下為 同位語,非關代。

     

    1. An urn contains two balls, each of which is known to be either white or black.

    2. Q. Many companies set a number of objectives, ________ is an indicator of how well the company is performing.

    (A) each (B) which (C) each of which (D) it

    转载于:https://www.cnblogs.com/bittorrent/p/4035264.html

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  • apply arguments to which ticks.which一共3个参数[‘major’ , ‘minor’ ,‘both’] 默认是major表示主刻度,后面分布为次刻度及主次刻度都显示.参考用例:import matplotlib.pyplot as p

    原文:
    which : {‘major’, ‘minor’, ‘both’}
    Default is ‘major’; apply arguments to which ticks.

    which一共3个参数[‘major’ , ‘minor’ ,‘both’]
    默认是major表示主刻度,后面分布为次刻度及主次刻度都显示.

    参考用例:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.scatter(2,4,s=200)
    
    #设置刻度标记的大小
    plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
    
    plt.show()

    官方文档:http://matplotlib.org/index.html

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    np.random.randint()的用法: np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype=‘l’) Method: if low=num1,while high=num2,return random integers from low to high if low=num1,while high=None,return random...
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towhich的用法