python常用的命令有：1、打开csv文件；2、数据重新排序【dataframe index】；3、求标准差；4、向上取整；5、希尔伯特变换；6、dataframe修改列名；7、按照某一列进行升序或者降序排列等等。
【推荐课程：Python教程】
Python常用的命令有：
（1）打开csv文件
import pandas as pd df=pd.read_csv(r’data/data.csv’)
（2）dataframe index 重新排序
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
data=df.sort_index(axis=0,ascending=False)
（3）dataframe 按照某一列进行升序或者降序排列
data=df.sort([‘date’],ascending=True升序，False降序)
（4）dataframe 的index重新从0开始
data=data.reset_index(drop=True)
（5）画横坐标是日期的图
import matplotlib.pyplot as plt x=data[‘date’]#日期是字符串形式 y=data[‘close price’] plt.plot_date(x,y)
（6）求标准差
import numpy as np np.std
（7）下取整
import math math.floor
上取整：math.ceil
（8）希尔伯特变换
from scipy import fftpack hx= fftpack.hilbert(price)
（9）值排序
JTBC网站内容管理系统5.0.3.1
下载
JTBC CMS(5.0) 是一款基于PHP和MySQL的内容管理系统原生全栈开发框架，开源协议为AGPLv3，没有任何附加条款。系统可以通过命令行一键安装，源码方面不基于任何第三方框架，不使用任何脚手架，仅依赖一些常见的第三方类库如图表组件等，您只需要了解最基本的前端知识就能很敏捷的进行二次开发，同时我们对于常见的前端功能做了Web Component方式的封装，即便是您仅了解HTML/CSS也
data.order()
（10）差分
data.diff(1)#一阶差分 dataframe 删除元素 data.drop(元素位置)
（11）嵌套的array处理方法
import itertools a = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]] out = list(itertools.chain.from_iterable(a))
（12）dataframe修改列名
data.columns=[‘num’,’price’]
（13）excel表导入以后有空行解决办法
import numpy as np data= data.drop(data.loc[np.isnan(data.name.values)].index)
（15）diff用法
一.是dataframe或者series格式，直接就用data.diff()
二.是list格式，先转换成转换成list格式data=data.tolist() 然后dif=np.diff(data)
（16）dataframe中的日期type不是date格式，不能直接相加减，所以先转换成list格式
t=data.time.tolist() date_time = datetime.datetime.strptime(str(t),’%Y-%m-%d %H:%M:%S’) date_time=datetime.date(date_time.year,date_time.month,date_time.day) past= date_time - datetime.timedelta(days=n*365)
（17）符号化
np.sign
（18）字典的使用
label={‘11’:’TP’,’1-1’:’FN’,’-11’:’FP’,’-1-1’:’TN’}
for i in range(len(data1)):
state=str(int(data1[i]))+str(int(data2[i]))
result.append(label[state])（19）用plt画图的时候中文不显示的解决办法
from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r”c:\windows\fonts\simsun.ttc”, size=15) plt.title(u’中文’, fontproperties=font_set）
（20）获取当前程序运行的时间
from time import time time1=time() time2=time() print(time2-time1)
总结：以上就是本篇文章的全部内容了，希望对大家有所帮助。
