python130函數(shù) Python13

python中,怎么把字符串轉(zhuǎn)換為日期格式

1、python中要把字符串轉(zhuǎn)換成日期格式需要使用time模塊中的strptime函數(shù)，例子如下：

建甌ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場景，ssl證書未來市場廣闊！成為創(chuàng)新互聯(lián)建站的ssl證書銷售渠道，可以享受市場價格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯(lián)系或者加微信：18982081108（備注：SSL證書合作）期待與您的合作！

執(zhí)行結(jié)果如下：

time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=9, tm_hour=21, tm_min=9, tm_sec=30, tm_wday=0, tm_yday=130, tm_isdst=-1)

2、函數(shù)說明：

第一個參數(shù)是要轉(zhuǎn)換成日期格式的字符串，第二個參數(shù)是字符串的格式，下面函數(shù)可以看一下。

用python，turtle繪制數(shù)字，如繪制260這三個數(shù)字，同時要求每個數(shù)字填不同的顏色

1、雙擊打開pycharm開發(fā)工具，在已新建的項目中新建python文件，輸入文件名稱。

2、打開已新建的python文件，導(dǎo)入turtle管理包。

3、調(diào)用Screen()方法生成屏幕，并使用bgcolor()方法設(shè)置背景圖。

4、調(diào)用Turtle，并使用shape()方法和color()方法設(shè)置圖形和字體顏色。

5、接著調(diào)用speed()方法，設(shè)置繪制的速度。

6、最后，調(diào)用鼠標(biāo)點擊關(guān)閉的方法exitonclick，用于控制關(guān)閉窗口的方法。

python數(shù)據(jù)分析2：DataFrame對象

DataFrame對象：二維表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由行列數(shù)據(jù)組成的表格

常用index表示行，columns表示列

'''

語文? 數(shù)學(xué)? 英語

0? 110? 105? ? 99

1? 105? ? 88? 115

2? 109? 120? 130

'''

# print(df.columns)? # Index(['語文', '數(shù)學(xué)', '英語'], dtype='object')

# print(df.index)? # Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

# 遍歷DataFrame數(shù)據(jù)的每一列

'''

0? ? 110

1? ? 105

2? ? 109

Name: 語文, dtype: int64

0? ? 105

1? ? 88

2? ? 120

Name: 數(shù)學(xué), dtype: int64

0? ? 99

1? ? 115

2? ? 130

Name: 英語, dtype: int64

'''

1.創(chuàng)建一個DataFrame對象

pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)

# data表示數(shù)據(jù)，可以是ndarray數(shù)組，series對象、列表、字典等

# index表示行標(biāo)簽（索引）

# columns表示列標(biāo)簽（索引）

# dtype每一列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型

# copy用于復(fù)制數(shù)據(jù)

# 返回值DataFrame

通過二維數(shù)組創(chuàng)建成績表

'''

語文? 數(shù)學(xué)? 英語

0? 110? 105? ? 99

1? 105? ? 88? 115

2? 109? 120? 130

'''

2.通過字典創(chuàng)建DataFrame對象

value值只能是一維數(shù)組或單個的簡單數(shù)據(jù)類型

# 數(shù)組，則要求所有的數(shù)組長度一致

# 單個數(shù)據(jù)，每行都需要添加相同數(shù)據(jù)

'''

語文? 數(shù)學(xué)? 英語? ? 班級

0? 110? 105? 109? 高一7班

1? 105? ? 88? 120? 高一7班

2? ? 99? 115? 130? 高一7班

'''

'''

【DataFrame屬性】

values 查看所有元素的值? df.values

dtypes 查看所有元素的類型? df.dtypes

index 查看所有行名、重命名行名? df.index? ? df.index=[1,2,3]

columns 查看所有列名、重命名列名? df.columns? df.columns=['語','數(shù)']

T 行列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換? df.T

head 查看前n條數(shù)據(jù)，默認(rèn)5條? ? ? ? ? ? ? ? df.head()? df.head(10)

tail 查看后n條數(shù)據(jù)，默認(rèn)5條? ? ? ? ? ? ? ? df.tail()? df.tail(10)

shape 查看行數(shù)和列數(shù)，[0]表示行，[1]表示列? ? df.shape[0]? df.shape[1]

info 查看索引，數(shù)據(jù)類型和內(nèi)存信息? ? df.info

【DataFrame函數(shù)】

describe 查看每列的統(tǒng)計匯總信息，DataFrame類型? df.describe()

count? ? 返回每一列中的非空值的個數(shù)? ? ? ? ? ? ? df.count()

sum? ? ? 返回每一列和和，無法計算返回空值? ? ? df.sum()

max? ? ? 返回每一列的最大值? ? ? ? ? ? ? ? df.max()

min? ? ? 返回每一列的最小值? ? ? ? ? ? ? ? df.min()

argmax? 返回最大值所在的自動索引位置? ? ? ? df.argmax()

argmin? 返回最小值所在的自動索引位置? ? ? ? df.argmin()

idxmax? 返回最大值所在的自定義索引位置? ? ? df.idxmax()

idxmin? 返回最小值所在的自定義索引位置? ? ? df.idxmin()

mean? ? 返回每一列的平均值? ? ? ? ? ? ? ? df.mean()

median? 返回每一列的中位數(shù)? ? ? ? ? ? ? ? df.median()

var? ? ? 返回每一列的方差? ? ? ? ? ? ? ? ? df.var()

std? ? ? 返回每一列的標(biāo)準(zhǔn)差? df.std()

isnull? 檢查df中的空值，空值為True，否則為False,返回布爾型數(shù)組? df.isnull()

notnull? 檢查df中的空值，非空值為True，否則為False,返回布爾型數(shù)組? df.notnull()

中位數(shù)又稱中值，是指按順序排列的一組數(shù)據(jù)中居于中間位置的數(shù)

方差用于度量單個隨機(jī)變量的離散程序（不連續(xù)程度）

標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根，反映數(shù)據(jù)集的離散程度

'''

3. 導(dǎo)入.xls或.xlsx文件

# pandas.read_excel(io,sheetname=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrow=None,na_values=None,keep_defalut_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,comment=None,skipfooter=0,conver_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds)

'''

io 字符串，xls或xlsx文件路徑或類文件對象

sheet_name：None、字符串、整數(shù)、字符串列表或整數(shù)列表，默認(rèn)值為0

字符串用于工作表名稱；整數(shù)為索引，表示工作表位置

字符串列表或整數(shù)列表用于請求多個工作表，為None時則獲取所有的工作表

sheet_name = 0 第一個Sheet頁中的數(shù)據(jù)作為DataFrame對象

sheet_name = 1 第二個Sheet頁中的數(shù)據(jù)作為DataFrame對象

sheet_name = 'Sheet1' 名為Sheet1的Sheet頁中的數(shù)據(jù)作為DataFrame對象

sheet_name = [0,1,'Sheet3'] 第一個，第二個和名為Sheet3的Sheet頁中的數(shù)據(jù)作為DataFrame對象

header:指定作為列名的行，默認(rèn)值為0，即取第一行的值為列名。或數(shù)據(jù)不包含列名，則為header=None

names:默認(rèn)值為None，要使用的列名列表

index_col：指定列為索引列，默認(rèn)值為None，索引0是DataFrame對象的行標(biāo)簽

usecols：int、list或字符串，默認(rèn)值為None

如為None，則解析所有列

如為int，則解析最后一列

如為list列表，則解析列號和列表的列

如為字符串，則表示以逗號分隔的Excel列字母和列范圍列表

squeeze：布爾值，默認(rèn)為False，如果解析的數(shù)據(jù)只包含一列，則返回一個Series

dtype:列的數(shù)據(jù)類型名稱為字典，默認(rèn)值為None

skiprows:省略指定行數(shù)的數(shù)據(jù)，從第一行開始

skipfooter：省略指定行數(shù)的數(shù)據(jù)，從尾部數(shù)的行開始

4.導(dǎo)入指定Sheet頁的數(shù)據(jù)

# sheet_name=0表示第一個sheet頁的數(shù)據(jù)，以此類推，如果不指定，則導(dǎo)入第一頁

5.指定行索引導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)

'''

Empty DataFrame

Columns: []

Index: [1, 3, 5]

'''

# 導(dǎo)入第一列數(shù)據(jù)

'''

Empty DataFrame

Columns: []

Index: [1, 3, 5]

'''

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