Python中Pandas時(shí)間加減如何表示？使用DataFrame查看數(shù)據(jù)(類似SQL中的select):frompandasimportDataFrame#從pandas庫中引用DataFramed

Python中Pandas時(shí)間加減如何表示？

使用DataFrame查看數(shù)據(jù)(類似SQL中的select):frompandasimportDataFrame#從pandas庫中引用DataFramedf_obj=DataFrame()#創(chuàng)建DataFrame對象df_obj.dtypes#查看各行的數(shù)據(jù)格式df_obj.head()#查看前幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)前5行df_obj.tail()#查看后幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)后5行df_obj.index#查看索引df_obj.columns#查看列名df_obj.values#查看數(shù)據(jù)值df_obj.describe#描述性統(tǒng)計(jì)df_obj.T#轉(zhuǎn)置df_obj.sort(columns=‘’)#按列名進(jìn)行排序df_obj.sort_index(by=[‘’，’’])#多列排序，使用時(shí)報(bào)該函數(shù)已過時(shí)，請用sort_valuesdf_obj.sort_values(by=[""，""])同上!

如何用Python裝飾器計(jì)算函數(shù)運(yùn)行時(shí)間？

有關(guān)裝飾器， 再次就不再解釋， 可以看我頭條上寫的文章 Python裝飾器，鏈接:

https://www.toutiao.com/i6638012041099477517/

使用裝飾器來計(jì)算函數(shù)運(yùn)行的時(shí)間，第一個思路就是在裝飾器中記錄函數(shù)執(zhí)行兩側(cè)的時(shí)間戳， 然后相減就可以得到函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間， 如下所示:

可得到函數(shù)運(yùn)行的秒數(shù)， 運(yùn)行結(jié)果如下:

在python中提供了一個用于測量代碼執(zhí)行時(shí)間的模塊， timeit，使用此模塊進(jìn)行測量， 修改剛才的裝飾器， 修改后的裝飾器如下:

運(yùn)行結(jié)果:

timeit模塊是用于測量小段代碼的執(zhí)行時(shí)間， 其方法如下:

只寫出了幾個常用到的， 還有其他方法，可自行翻閱

當(dāng)然， 使用timeit模塊不適用裝飾器也是很方便的

以上， 就是簡單的在python中使用裝飾器來測量代碼的運(yùn)行時(shí)間.

人工智能和python是什么關(guān)系？

人工智能是一個大的概念，具體落地人工智能項(xiàng)目會接觸機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大部分是基于Python開發(fā)的，所以要想深入人工智能項(xiàng)目開發(fā)，python語言的學(xué)習(xí)也是必須的！

python中dateframe中的數(shù)據(jù)怎么加減？

使用DataFrame查看數(shù)據(jù)(類似SQL中的select):

from pandas import DataFrame #從pandas庫中引用DataFrame

df_obj = DataFrame() #創(chuàng)建DataFrame對象

df_obj.dtypes #查看各行的數(shù)據(jù)格式

df_obj.head() #查看前幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)前5行

df_obj.tail() #查看后幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)后5行

df_obj.index #查看索引

df_obj.columns #查看列名

df_obj.values #查看數(shù)據(jù)值

df_obj.describe #描述性統(tǒng)計(jì)

df_obj.T #轉(zhuǎn)置

df_obj.sort(columns = ‘’)#按列名進(jìn)行排序

df_obj.sort_index(by=[‘’，’’])#多列排序，使用時(shí)報(bào)該函數(shù)已過時(shí)，請用sort_values

df_obj.sort_values(by=[""，""])同上!