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python計算日期差幾天 Python中Pandas時間加減如何表示?

Python中Pandas時間加減如何表示?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,使用時報該函數(shù)已過時,請用sort_valuesdf_obj.sort_values(by=["",""])同上!

我女兒剛剛學(xué)會走路,我是否該在她會識字后就立馬教她Python?

晚了,太可惜了,應(yīng)該胎教的時候就開始,現(xiàn)在開始學(xué)估計很難趕上了,哎

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

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,使用時報該函數(shù)已過時,請用sort_values

df_obj.sort_values(by=["",""])同上!

如何用Python裝飾器計算函數(shù)運(yùn)行時間?

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/

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