lyzhanghh-优快云博客

原创 matplotlib.style.use

matplotlib 画图时可以使用到的图形风格 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use(‘ggplot’) 这其中的ggplot 是一种风格样式，可以运行下述代码，找到适合图形的风格；当然也可以自己进行风格的自定义，plt.fugure(figsize=(14,6),facecolor=‘blue’) ...

2021-03-25 16:26:27 2404

#日常拾遗2 学到新的内容记录以下，方便后续使用到时翻看 1.nunique 求非重复项的个数 2.matplotlib 1）散点图添加标签 ax.scatter(x,y,color=‘black’,size=2) ax.annotate(label,xy=(x_positon,y_position),fontsize=8) label:标签的名称，这里要将x,y的标签对应起来，否则后面的标签对应不准确 x_position:标签放置对应X轴的数值，一般情况下就是x y_position:标签放置对应Y轴的

2021-03-25 16:25:06 150 1

原创 loc,iloc,xs&Grouper

#学习记录最近在整理之前写的代码，学习到了python新的group的方法 ①根据日期不同频率加总：pd.Grouper df.groupby([‘column name1’,pd.Grouper(key = ‘column name2’, freq=‘W’)])['column name3].sum() column name1:分组列 column name2:时间列，其中freq为计算的频率，可以是5d(5天),W（周）,M（月）等等 column name3:需要进行统计计算的列 sum:grou

2021-03-25 16:01:51 287

原创日常拾遗

两个list 的对比操作： ①差集 list1.difference(list2) ②交集 list1.intersecttion(list2) ③并集 list1.union(list2)

2020-10-30 13:21:17 308

原创 timedelta 转换为int格式

关于timedelta转换为float格式 ①单个数据时：输出的结果是这样的但我们想要的结果只是779，这个float格式的数据，只需要输出(dt2 - dt1).days就可以啦 ②当要求的是一列数据时，这个方法就会报错，提示series没有days属性此时就需要加上一个条件了完工了。参考：https://blog.youkuaiyun.com/xu200yang/article/details/70460592 欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展

2020-09-28 14:01:08 1773

原创 matplot画图中的小知识点

①导入matplotlib模块 import matplotlib 当我们并不想在页面中展示所作的图形，以减少内存时，有以下几种方法： 1）matplotlib.use(‘Agg’) 单用这一行代码，不会报错但会有提示所以我们要另外再加上一行代码。汇总如下： import matplotlib as mpl mpl.use(‘Agg’) mpl.rc(‘figure’, max_open_warning=0) 2）当然还有另外的一种方法。 import matplotlib.pyplot as plt

2020-07-30 17:35:04 340

原创 dataframe数据格式调整

dataframe 数据格式有float、int、object等类型，当数据格式为object时是不可以进行计算的，需要将数据格式调为float,代码为：df.astype(float) dataframe数据保留两位小数的做法： ①df.round(decimals=2) ②df.applymap(lambda x: (’%.2f’)%x) 如果是dataframe中的某一列也可以使用这两个方法，但map方法可以是df[‘column’].map(lambda x: (’%.2f’)%x) ...

2020-07-24 16:33:57 6088