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上采样函数python pytorch上采样( 二 )

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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
利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换Python-for-data-重新采样和频率转换
重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程 。
但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种
pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：
将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月 ， "M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔 。
每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔 。时间间隔的并集必须是整个时间帧
默认情况下，左箱体边界是包含的 。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值
产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记 。
传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列
向loffset参数传递字符串或者日期偏置
在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：
通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据
低频转到高频的时候会形成缺失值
ffill() ：使用前面的值填充，limit 限制填充的次数
python 有没有对信号进行升采样的方法 ， 从1000点序列数据转成10000点数据？这个里面他的话这个是可以进行进行采样的方法，然后再从他的点训练数据中转换乘1000点的话，它都是里面是转化的，数据比较多，所以所以的话工程量比较大 。
关于上采样函数python和pytorch上采样的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

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