axispython

1.怎么取dataframe python

import json

import pandas as pd

db = json.loads(open('pruItems.json', 'r').read())

pieces = []

for d in db:

if d['data']:

df = pd.DataFrame(d['data'])

df.columns = ['date', 'bid', 'ask']

df = df.set_index('date')

pieces.append(df)

df = pd.concat(pieces, axis=1, keys=[d['fund'] for d in db])

print df。

2.ord在python是什么意思

>>>help(ord)

Help on built-in function ord in module builtins:

ord(。) #这是一个函数

ord(c) ->integer #接受一个参数,返回值是int,整数

Return the integer ordinal of a one-character string. #参数是长度为1的字符,返回它对应的整数

示例:

>>>s = ord('a')

>>>s

97

明白了吧,就是返回单字符在ASCII中对应的整数

PS:我也是刚学python,这种东西其实大可不必问人,对不明白的函数直接在IDLE中敲入help(你不明白的函数名)就可以得到相应的说明了,不懂的单词查字典,然后敲代码实验

3.python中怎么让图所有坐标轴都有刻度

plt.tick_params(top='on', right='on', which='both') # 显示上侧和右侧的刻度

plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' #将x轴的刻度线方向设置向内

plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' #将y轴的刻度方向设置向内

(PS:如果第一次运行上面的两个命令坐标轴没有朝内的话,关闭图像,再运行一次就可以达到效果了。)

4.python中,dataframe或series对象可以对列进行运算么(加减乘除)

可以对列进行运算,使用apply方法即可。

具体分析如下:

1. 前提:加载numpy,pandas和Series,DataFrame,生成一个3乘3的DataFrame,命名为frame,用frame的第二列生成Series,命名为series1。

2. 加法运算,frame.add(series1,axis=0)。减法运算:sub分别尝试不填充和填充,对比效果。

3. 乘法运算,frame.mul(series1,axis=0),除法运算,frame.div(series1,axis=0)。

4. 这里的Series是DataFrame的一列生成的,所以不会出现找不到索引的情况;若找不到索引则生成并集,缺失值则表示为NAN,四则运算的括号中有个参数axis=0表示按行索引匹配并且在列上进行广播。

5. 拓展:Python是目前最流行最简单用途最广泛的编程语言,大数据时代最应该学习的一门编程语言。其中,数据分析的库pandas是Python最经典的库之一。

5.python中numpy.argmin什么意思

numpy.argmin表示最小值在数组中所在的位置

a = [[1, 4, 2], [3, 4, 5]]

b = np.argmin(a)

结果:0

a = [[4, 4, 2], [3, 4, 5]]

b = np.argmin(a)

结果:2

#若有重复只显示第一个最小值的位置

a = [[0, 0, 2], [3, 4, 5]]

b = np.argmin(a)

结果:0

------------------------------------

若添加axis这个参数-----求在行或者列方向上的最小值索引

axis=0 表示列方向上的最小值索引,axis=1表示行方向的最小值索引

a = [[2, 0, 5], [3, 4, 1]]

b = np.argmin(a, axis=0)

结果:[0, 0, 1] #在列方向上2<3, 0<4, 1<5

a = [[2, 0, 5], [3, 4, 1]]

b = np.argmin(a, axis=1)

结果:[1, 2] # 在行方向上,第一行0最小,在1号位置,第二行1最小,在2号位置

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