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python库函数索引,Python索引函数

python常用到哪些库

第一、NumPy

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NumPy是NumericalPython的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外,NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据,NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数,这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年,帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame,它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series,一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数,使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能,pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库,它由John D.

Hunter创建,目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库,但matplotlib依然使用最为广泛,并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年,由FernandoPérez发起,旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中,它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具,它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历,IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年,目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年,scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块:

①分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归:Lasso、岭回归等

③聚类:K-means、谱聚类等

④降维:PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择:网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理:特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

Python 数据处理(二十九)—— MultiIndex 高级索引操作

从语法上将 MultiIndex 与 .loc 集成在高级索引中是有些挑战性。通常, MultiIndex 的键采用元组的形式。例如

注意 : 虽然也可以使用 df.loc['bar', 'two'] ,但这种简写的符号通常会导致歧义

如果你还想用 .loc 索引某一列,你必须像这样使用一个元组

想要获取第一个级别的某一标签的所有元素,并不需要传递元组,例如

而不是使用 df.loc[('bar',),] (等价于 df.loc['bar',] )

当然,也可以进行切片

通过提供一个元组切片,选择范围内的值

传递一个标签或元组列表的工作原理类似于 reindex

需要注意的是,在 pandas 中,当涉及到索引时,元组和列表的处理方式并不相同。

元组被解释为一个多级键,而列表则用来指定多个键。或者换句话说,元组是横向的,列表是纵向的

您可以通过提供多个索引器来对 MultiIndex 进行切片

可以使用 slice(None) 选择该级别的所有内容,没有指定索引的级别默认为 slice(None)

通常,切片的两段都会包括在内,因为这是标签索引

在使用 .loc 的时候,最好同时指定索引(行)和标签(列),因为在某些情况下,传递的索引可能会被解析为两个轴而不是 MultiIndex

你应该使用

而不是

例如

使用切片,列表和标签的基本 MultiIndex 切片操作

你可以使用 pandas.IndexSlice 来让 : 语法显得更自然一些,而不是使用 slice(None)

可以使用这种方法在多个轴同时进行相当复杂的选择

您可以使用布尔索引器来进行与值相关的选择

您还可以为 .loc 指定 axis 参数,以在某一个轴上传递切片

此外,您可以使用以下方法设置这些值

也可以在等号右边使用可对齐对象

DataFrame 的 xs() 方法还接受一个 level 参数,以便更容易在 MultiIndex 的特定级别上选择数据

使用切片

您还可以为 xs 提供 axis 参数来选择列

使用切片

xs 还允许使用多个键进行选择

使用切片

您可以将 drop_level=False 传递给 xs ,以保留所选择的级别

使用 drop_level=True (默认值)与上面的结果比较

在 pandas 对象的 reindex() 和 align() 方法中使用 level 参数,可以在一个级别上广播值

swaplevel() 方法可以切换两个级别的顺序

reorder_levels() 方法是 swaplevel 方法的推广,允许你在一个步骤中排列分层索引级别

rename() 方法可用于重命名 MultiIndex 的标签,通常用于重命名 DataFrame 的列

rename 的 columns 参数允许指定需要重命名的列的字典

这个方法也可以用来重命名 DataFrame 主索引的特定标签

rename_axis() 方法用于重命名 Index 或 MultiIndex 的名称。

特别地,可以指定 MultiIndex 的级别名称,可以使用 reset_index() 将 MultiIndex 移动到列

注意 : DataFrame 的列是一个索引,因此使用 rename_axis 和 columns 参数可以改变该索引的名称

rename 和 rename_axis 都支持指定字典、 Series 或映射函数来将标签/名称映射到新值

当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 工作时,可以使用 Index.set_names() 来更改名称

您不能通过 level 设置 MultiIndex 的名称

使用 Index.set_names() 替代

python的index函数,获取最后一个

python的index函数可以获取列表中值的第一个索引。

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

list.index(2) 1

如果要获取相同值的最后一个索引:

len(list) - list[::-1].index(2) - 1

反向取得list后,用list的长度减去反转后出现的第一个索引再减1


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