Python之关于工具包简介

1、Pandas

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

2、Numpy

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

3、DateTime

Python提供了多个内置模块用于操作日期时间,像calendar,time,datetime。

 

相关程序:

 1  # -*- coding: utf-8 -*-
 2 
 3 import pandas as pd
 4 import numpy as np
 5 
 6 
 7 
 8 dates = pd.date_range('20130101',periods=6)
 9 
10 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
11 
12 print df
13 
14 print '取出数据:',df.at[dates[0],'A']
15 
16 print '转置\n',df.T
17 
18 
19 import datetime as dt
20 import time
21 
22 # 从dt包里取出datetime类,然后now是datetime类的方法
23 a=dt.datetime.now()
24 print a
25 
26 # 从dt包里取出datetime类,然后通过其初始化方法初始化datetime对象
27 d1 = dt.datetime(2005, 2, 16)
28 d2 = dt.datetime(2004, 12, 31)
29 print (d1 - d2).days
30 
31 dateNoStr = time.strptime("2017-2-1","%Y-%m-%d")
32 y,m,d = dateNoStr[0:3]
33 
34 dateNoStr2 = time.strptime("2016-2-1","%Y-%m-%d")
35 y2,m2,d2 = dateNoStr2[0:3]
36 
37 print (dt.datetime(y,m,d)-dt.datetime(y2,m2,d2)).days

 

posted @ 2017-05-06 19:13  何杨  阅读(1113)  评论(0编辑  收藏  举报