Bonne_chance

摘要： ### DataFrame切片、取值 > 数据实例 `tmp_data.head(5)`  #### 1. 切片 1 阅读全文

摘要： #### 将字典转为dataframe（1） 使用案例： ``` test_dic = {'subject':[],'time':[],'name':[]} test_dic['subject'].append('play') test_dic['time'].append('2023:10:10' 阅读全文

摘要： #### DataFrame转为数组Array 有文本数据如下：  目标：将文本数据以数组形式呈现 - 步1：读入 阅读全文

摘要： #### 将数据按照区间划分 例如给定数据列表，列表第一个元素为用户编号，第二个元素为用户数值，要将用户按照数值区间对用户和数值进行划分。 用户数据案例如`user_data = [['1',20],['2',12],['3',9],['2',13],['3',4],['1',31],['3',7] 阅读全文

摘要： #### 列表数据写入csv 列表数据案例 - 数据header：test_header = ['num1','num2','num3'] - 数据内容：test_data = [[1,2,3],[3,2,1]] - 写入csv文件 ``` with open(basePath + "test.cs 阅读全文

摘要： #### dataFrame['col_name'].str.contains(str_name,case=False)用法 主要功能：在`dataframe`某一列中找到包含特定字符串的`dataframe` 例如： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/258 阅读全文

摘要： #### 将某目录符合一定要求的文件复制到其他目录 ``` import shutil def copy_files(src_dir, dst_dir): if not os.path.exists(dst_dir): os.makedirs(dst_dir) if os.path.exists(s 阅读全文

摘要： ### 使用sciPy计算信号的波峰和波谷 #### 使用`scipy.signal.find_peaks`计算信号的波峰 **使用语法**： ``` scipy.signal.find_peaks(x, height=None, threshold=None, distance=None, pro 阅读全文

摘要： 在信号处理中，有些信号会包含大量的噪声，需要用一些滤波器去噪，本文介绍使用bandpass Butterworth filter进行去噪。 直接使用sciPypython库可以实现噪声滤波 步骤1：导入所需python模块 from scipy.signal import filtfilt from 阅读全文

摘要： ### 时间操作 #### 把当前时间转为特定时间字符串 `time_str = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(time.time()))` 结果输出： > `'2023-05-18 09:43:39'` #### 将时间字符串转 阅读全文