np_array = np.array(array) item_index = np.where(np_array==item) print item_index # Out: (array([0, 2, 6], dtype=int64),) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 它是清晰易读的解决方案。 四、zip 具有该zip功能的所有索引: get_indexes = lambda x, xs: [i for (y, i) in zip(xs, ra...
reindex(columns=new_colunms_list, fill_value=now_time) #now_time设置为全局变量 data_t = df_new1[df_new1.columns[1:]] data_T_new = data_t.astype(str) data_result_tuples_new = [tuple(i) for i in data_T_new.values] # 插入数据库 db = MYSQL_DB() # 实例化一个对象 sql_new...
列表定义 定义:列表就是用中括号包围、逗号隔开的任何东西(称作元素element),没有数量,长度限制。用中括号[]加序号访问列表元素的方法就是索引index,索引就是列表元素所在的位置,索引从0 而不是1 开始,第二个元素索引为1,第三个索引为2,依次类推。 列表元素访问 修改,添加 各种删除方法 列表切片读取内容 切片的...
The task is to only choose the elements that have a value higher than “50”, for that, convert the list into an array and then use the following condition in the “where()” method: array=np.array(numbers) result=(np.where(array>50)) ...
1)很久以来,人们已经习惯于文本文件的读写,特别是list形式的data。如果文件每一行的多个elements是用逗号隔开的,则这种格式叫作CSV。 ---这是普遍最受人们欢迎的一种格式。 2)因为这种文件类型是最常见的数据源,它易于转录和解释。pandas的下列函数专门用于处理这种文件type: read_csv read_table to_csv 5.2.2...
二、np.where函数 1.介绍 np.where函数实现满足条件,输出x,不满足条件输出y。 使用语法为: np.where(condition, x, y) 2.提供3个参数 如果全部数组都是一维数组,则等价于: [xvifcelseyvforc, xv, yvinzip(condition, x, y)] 一维数组实例
con = cx_Oracle.connect('pythonhol/welcome@127.0.0.1/orcl') ver = con.version.split(".") for v in ver: print v if v == "11": print "It's 11" else: print "Not 11" con.close() 确保缩进正确! 使用冒号“:”表示代码块。第一个 print 和 if 位于同一个缩进级别,因为它们两个都...
import numpy from numpy import polyfit x=[x for x in range(1,len(y)+1)] y=[int(res) for res in y] res=polyfit(x,y,deg=1) return numpy.float(res[0]) 数据挖掘 综合规模的排序打分——Wilson_Score 我们常遇到评价多个商品点击率的好坏或者评估AB-TEST上线后的效果,在小样本情况下直接用比...
stock_list=[] for c in data.columns: d0=data[c][-n] d1=data[c][-(n-2):-1].max() d2=data[c][-1] #考虑股价在3-20元个股情况 if 3<d2<20 and d1<d0<d2<d0*1.52: stock_list.append(c) #print(len(stock_list)) return stock_list 运行函数: ss_20=find_stock(data) prin...
df = pd.DataFrame(list1) #新建DF,值为list1 df = pd.DataFrame(游标) #将mongo或oracle查询结果转为df df.set_index('c1',inplace=True) #设置某列为行索引,根据列名 df.set_index(['c1'],inplace=True) #同上,加了方括号 2.1.2其他类型转df ...