Python学習記録-pandas numpy

1.基本的な使い方

Python属性の書き方

class MyClass(object):

    @property
    def myProperty(self):
        return self._privateProperty
    
    @myProperty.setter
    def myProperty(self, pro):
        self._privatePerperty

クラスMyClassのプロパティを宣言し、ポイント構文を使用してアクセスします.

あるフォルダの下のサブファイル

を読み込む.

def _filenames(self, filedir):
    for root, dirs, files in os.walk(filedir):
        print "root: {0}".format(root)
        print "dirs: {0}".format(dirs)
        print "files: {0}".format(files)

mark一つの[for]用法

index_list = [i+1 in i in np.arange(40000)]
#   1~40000
my_list = [index_list[i] for i in np.random.permutation(np.arange(len(index_list))]
#      1~40000

2.pandasライブラリimport pandas as pd pandasはexcelのコード操作ライブラリと見なすことができる.

#   csv  
file = pd.read_csv(filePath, header=0)
# filePath csv     ，header=0      
#                  
file.columns = ['x', 'y', 'z']

#     
file2 = pd.read_csv(file2Path)
contact = pd.concat([file, file2], axis=1) #    axis=1      

#     
data = pd.DataFrame(contact)
data.columns = ['x', 'y', 'z', 'b']
data.insert(3, 'a', 0) #   3      'a'  ，  0

#     （      ）
data.loc[:, ['a', 'b']] = data.loc[:, ['b', 'a']].values 
#   frame csv   
data.to_csv(./file.csv', index=False, header=False)
# index, header         ，False       


file = pd.read_csv(filePath, header=0)
pdata = pd.DataFrame(np.reshape(data, (-1, 6)), columns=['x', 'y', 'z'])
pdata[['x', 'y', 'z']].astype('float64').to_csv('./transnpy.csv', index=None, header=None)
#   reshape  -1      ，                
#      csv        ndarray   shape，     csv   

3.numpyライブラリimport numpy as np ndarrayタイプの変数がある場合、data;dataの数列をlistとして保存すると、listへのアクセスよりもdataへのアクセスに時間がかかります.次のようになります.

print(np.shape(data)) # (10000, 6)
x = [data[i][0] for i in range(len(data[:, 0]))]

for i in range(len(x)):
    value = x[i]
    
for i in range(len(x)):
    value = data[i][0]

ndarrayデータをnpyファイルに保存し、loading from npy is 30 x faster than loading from pickle;cvsファイルから読み出した配列をndarrayに変換し、npyファイルに保存します.

#      npy  
np.save('./data.npy', data)
npy = np.load('./data.npy')