python分析函數,python函數詳解

Python通過裝飾器并使用cprofile對函數進行性能分析

Python中提供了很多接口方便我們能夠靈活進行性能分析，包括cProfile模塊中的Profile類和pstat模塊中的Stats類。

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--cprofile是一種確定性分析器，只測量CPU時間，并不關心內存的消耗情況和其他與內存相關聯的信息

--它是基于Isprof的用C語言實現的擴展應用，運行開銷比較合理，適合分析運行時間較長的程序

--enable(): 開始進行性能分析并收集數據

--disableI(): 停止性能分析

--create_stats(): 停止收集數據，并為已經收集的數據創建stats對象

--print_stats():創建stats對象并打印分析結果

--dump_stats(filename): 把當前性能分析的內容寫入文件filename中

--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被調用函數func的性能分析信息

--用來分析cProfile輸出的文件內容

--pstas模塊為開發者提供了Stats類，可以讀取和操作stats文件

（Stats類可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile對象作為數據源。）

--strip_dirs(): 刪除報告中所有函數文件名的路徑信息

--dump_stats(filename): 把stats中的分析數據寫入文件（也可以寫成cProfile.Profile.dump_stats()）

--sort_stats(*keys): 對報告列表進行排序，函數會一次按照傳入的參數排序

--reverse_order(): 逆反當前的排序

--print_stats(*restrictions): 把信息打印到標準輸出。*restrictions用于控制打印結果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行結果

--第一行表示運行這個函數一共使用0.043秒，執行了845次函數調用

--第二行表示結果是按什么順序排列的（這里表示按照調用次數來進行排列的）

--ncalls: 表示函數調用的次數（有兩個數值表示有遞歸調用，總調用次數/原生調用次數）

--tottime: 函數內部調用時間（不包括他自己調用的其他函數時間）

--percall: tottime/ncalls

--cumtime: 表示累計調用時間（函數執行玩的總時間），它包含了函數自己內部調用的函數時間

--filename:lineno(function): 函數所在的文件，行號，函數名稱

上面的函數do_cProfile(do=False, order='tottime')是一個帶參數的裝飾器，通過do的值來進行性能分析的開關控制，通過order的值來選擇輸出結果按照什么方式進行排序。

比如我們對函數A和函數B進行性能分析

如果不給裝飾器傳入參數的話就是默認的False和tottime

如何學習python數據分析

1、首先是要了解一些Python的編程基礎。

2、其次知道Python的數據結構，什么是向量、列表、數組、字典等等。

3、最后了解Python的各種函數及模塊。

利用Python進行數據分析(10)-移動窗口函數

Python-for-data-移動窗口函數

本文中介紹的是，主要的算子是：

統計和通過其他移動窗口或者指數衰減而運行的函數，稱之為移動窗口函數

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行為和resample和groupby類似

rolling可以在S或者DF上通過一個window進行調用

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2292 rows × 3 columns

指定一個常數衰減因子為觀測值提供更多的權重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）

一些統計算子，例如相關度和協方差等需要同時操作兩個時間序列。

例如，金融分析中的股票和基準指數的關聯性問題：計算時間序列的百分比變化pct_change()

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在rolling及其相關方法上使用apply方法提供了一種在移動窗口中應用自己設計的數組函數的方法。

唯一要求：該函數從每個數組中產生一個單值(縮聚)，例如使用rolling()...quantile(q)計算樣本的中位數

Python常用函數三有哪些？這7個函數使用頻率最高，總算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 輸出函數：print(hex(2))

1.3 輸出結果：0x2

1.4 解析說明：返回16進制的數。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 輸出函數：print(chr(10))

2.3 輸出結果：0o12

2.4 解析說明：返回當前整數對應的ASCll碼

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 輸出函數：print(ord("b"))

3.3 輸出結果：98

3.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進制數

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 輸出函數：print(chr(97))

4.3 輸出結果：b

4.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進制數。

案例一：給你一個字符串,s = 'hello kitty'

1.1 輸出函數：print(s.capitalize())

1.2 輸出結果：0x2

1.3 解析說明：返回16進制的數。

2.1輸出函數：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 輸出結果：hello kuang

2.3 解析說明：替換功能，將kitty換成kuang。

2.4 輸出函數：print(s.replace('4','KK'))

2.5 輸出結果：12KK12KK

2.6 解析說明：所有的4都替換成KK

2.7 輸出函數：print(s.replace('4','KK'))

2.8 輸出結果：12KK12KK124

2.9 解析說明：將前兩個的4替換成go

案例一：給你一個字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 輸出函數：print(ip.split(','))

3.2 輸出結果：['192.168.1.1']

3.3 解析說明：將字符串分割成列表

案例一：給你一個字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 輸出函數：print(ip.split(',',2))

3.4 輸出結果：['192.168.1.1']

3.5 解析說明：從第二個開始分割成列表

python數據分析干什么

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息，使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數，可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數據清洗

Python可以進行數據清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充;Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_duplicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。

第三、數據提取

進行數據提取時，主要使用三個函數：loc、iloc以及ix。Loc函數按標簽進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函數配合使用。

第四、數據篩選

Python數據分析還可以進行數據篩選，Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。

當前標題：python分析函數,python函數詳解
本文來源：http://m.kartarina.com/article32/heejpc.html

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