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python升采样函数 python改变音频采样率( 三 )

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#求哑变量
dumiper=pd.get_dummies(df['key'])
df['key'].join(dumpier)
#透视表和交叉表跟sas里面的procfreq步类似R里面的aggrate和cast函数类似
pd.pivot_table()
pd.crosstab()
#聚合函数经常跟group by一起组合用
df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})
#数据查询过滤
test.query("0.2
将STK_ID中的值过滤出来
stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].
将dataframe中，某列进行清洗的命令
删除换行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')
删除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)
如果用模糊匹配的话 ， 命令是：
rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]
对dataframe中元素 ， 进行类型转换
df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)
#时间变换主要依赖于datemie和time两个包
#其他的一些技巧
df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))]#筛选出以61开头的数据
df2["Author"].str.replace(".+", "").head()#replace(".+", "")表示将字符串中以””开头;以””结束的任意子串替换为空字符串
commits = df2["Name"].head(15)
print commits.unique(), len(commits.unique())#获的NAME的不同个数，类似于sql里面count(distinct name)
#pandas中最核心 最经典的函数applymapapplymap
python分析奥巴马资金来源奥巴马的竞选资金是一点点从选民那里募集来的 。如获党内提名,可得政府拔款，但也没多少 。美国大选不仅禁外国人捐款,而且禁止公司机构捐款,而只允许个人捐款 。不仅如此,还为个人捐款限制了上限,防止富人捐过多的款而影响未来的公平执政 。
不仅富人自己不能多捐，如果某个老板呼吁自己的员工给某人捐钱或投票支持他，都是犯法的 。因此，想要筹到几千万竞争资金，唯一的办法是争取更多选民支持，一点点募集 。所以,中国、公司、大笔捐款 ， 这三条都是犯法的 。
我记得以前已经有华人闹过这种丑闻了 。美国的选举法就是要严防少数人企图用几个臭钱影响美国的政治 。所以我们作为外国人就更别去自讨没趣了 。
导入包
In [1]:
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame
方便大家操作 ， 将月份和参选人以及所在政党进行定义
In [2]:
months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6,'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12}of_interest = ['Obama, Barack', 'Romney, Mitt', 'Santorum, Rick','Paul, Ron', 'Gingrich, Newt']parties = {'Bachmann, Michelle': 'Republican','Romney, Mitt': 'Republican','Obama, Barack': 'Democrat',"Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Reform','Pawlenty, Timothy': 'Republican','Johnson, Gary Earl': 'Libertarian','Paul, Ron': 'Republican','Santorum, Rick': 'Republican','Cain, Herman': 'Republican','Gingrich, Newt': 'Republican','McCotter, Thaddeus G': 'Republican','Huntsman, Jon': 'Republican','Perry, Rick': 'Republican'}
读取文件
In [3]:
table = pd.read_csv('data/usa_election.txt')table.head()
C:\jupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2785: DtypeWarning: Columns (6) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)
Out[3]:
cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num
0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166

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