锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python的降采样函数 python下采样函数

IT技术函数

python 2.7.6内置函数有哪些内置函数，在python帮助文档中：Build-in Functions
在Python提示符下 ， 输入下面语句，就会显示Python提供的内置函数列表
dir('__builtins__')
abs(_)内置函数，绝对值或复数的模 。
chr()以单字节整数为参数，返回一个单字符的字符串，其内容是与之对于的ASCII字符 。如chr(69)返回'E' 。
cmp()比较字符串，cmp('Xiao','Jian')返回1
coerce()(可以看成一个数值类型转换函数)有两个参数，都是数字 ， 返回这两个数字的一个列表，将这两个数字的数据类型统一 。如coerce(1,2j) ， 返回(1 0j,2j)
complex()内置函数，把……转换成复数，如complex('2')返回(2 0j) ， complex('2 3j')返回(2 3j) 。
divmod()内置函数，有两个参数 ， 返回（商，余数） 。如divmod(10,2.5) ， 返回(4.0,0.0) 。
filter(function,list)把函数应用于list中的每一项，并返回 从函数中返回真值的项 。注：function可以为None ， 此时删除list中的0或空项 。
float()内置函数，把……转换成浮点数 。
floor()在math模块内 ， 需要import math 。向下取整 ， 即向x轴负方向取整 。如math.floor(1.9)返回1，math.floor(-2.5)返回-3 。
hash()散列功能，词典键的最精确功能需求是它一定是可散列的 。对象的散列值是半唯一的、内部生成的数字，它可用于快速比较 。
int()内置函数 ， 把字符串或者小数转换为一个整数 。直接去掉小数部分 。如int(5.3)返回5，int('5')返回5 。
len(x)序列x的长度
long()内置函数，把数字 或 代表整数的字符串 转换成长整型
map(function,list[,list,...])
max()找出字符串中最大的字符 。如：min('find the minimum character')，返回' '，即空格 。
min()找出字符串中最小的字符 。如：max('find the maximum character') ， 返回'x' 。
oct()将十进制数转换成八进制，再变成字符 。
ord()参数是单个的ASCII字符，返回该ASCII字符对应的整数值，如ord('a')返回97 。
pow()内置函数，乘方 。如果有第三个参数，则表示乘方的结果对第三参数取余，如pow(2,3)返回8，pow(2,3,4)返回0 。
print输出到窗口
range()生成一个向量，例如range(m,n,d)，从m到n，步长为d；range(m)则生成0：m-1，步长为1的向量 。
raw_input()输入函数，参数为字符串 ， 作为输入时的提示语句 。返回值为字符串 。
reduce(func)
round()内置函数，对数字进行四舍五入，第二个参数表示精确到小数点后指定的位数，默认值为0 。如round(2.4)返回2，round(1.398,2)返回1.40 。
type()返回某数据的类型
python3--内置函数pythonpython的降采样函数的常用内置函数
1.abs() 函数返回数字python的降采样函数的绝对值
abs(-40)=40
2. dict() 函数用于创建一个字典
dict()
{}#创建一个空字典类似于u={},字典的存取方式一般为key-value
例如u = {"username":"tom","age":18}
3. help() 函数用于查看函数或模块用途的详细说明
help('math')查看math模块的用处
a=[1,2,3,4]
help(a)查看列表list帮助信息
4.dir()获得当前模块的属性列表
dir(help)
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']
5.min() 方法返回给定参数的最小值 /参数可以为序列
a=min(10,20,30,40)
a
10
6. next() 返回迭代器的下一个项目
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
next(it)
1
next(it)
2
7. id() 函数用于获取对象的内存地址
a=12
id(a)
1550569552
8.enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列python的降采样函数，同时列出数据和数据下标python的降采样函数，一般用在 for 循环当中 。
a=["tom","marry","leblan"]
list(enumerate(a))
[(0, 'tom'), (1, 'marry'), (2, 'leblan')]
9. oct() 函数将一个整数转换成8进制字符串
oct(15)
'0o17'
oct(10)
'0o12'
10. bin() 返回一个整数 int 或者长整数 long int 的二进制表示
bin(10)
'0b1010'
bin(15)
'0b1111'
11.eval() 函数用来执行一个字符串表达式 ， 并返回表达式的值
eval('2 2')
4
12.int() 函数用于将一个字符串会数字转换为整型
int(3)
3
int(3.6)
3
int(3.9)
3
int(4.0)
4
13.open() 函数用于打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写
f=open('test.txt')
14.str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式
str(3)
'3'
15. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型 ， 如果没有参数 ， 返回 False
bool()
False
bool(1)
True
bool(10)
True
bool(10.0)
True
16.isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型
a=5
isinstance(a,int)
True
isinstance(a,str)
False
17. sum() 方法对系列进行求和计算
sum([1,2,3],5)
11
sum([1,2,3])
6
18. super() 函数用于调用下一个父类(超类)并返回该父类实例的方法 。super 是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法
classUser(object):
def__init__(self):
class Persons(User):
super(Persons,self).__init__()
19. float() 函数用于将整数和字符串转换成浮点数
float(1)
1.0
float(10)
10.0
20. iter() 函数用来生成迭代器
a=[1,2,3,4,5,6]
iter(a)
for i in iter(a):
...print(i)
...
1
2
3
4
5
6
21.tuple 函数将列表转换为元组
a=[1,2,3,4,5,6]
tuple(a)
(1, 2, 3, 4, 5, 6)
22.len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数
s = "playbasketball"
len(s)
14
a=[1,2,3,4,5,6]
len(a)
6
23. property() 函数的作用是在新式类中返回属性值
class User(object):
def __init__(self,name):
self.name = name
def get_name(self):
return self.get_name
@property
def name(self):
return self_name
24.type() 函数返回对象的类型
25.list() 方法用于将元组转换为列表
b=(1,2,3,4,5,6)
list(b)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
26.range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中
range(10)
range(0, 10)
range(10,20)
range(10, 20)
27. getattr() 函数用于返回一个对象属性值
class w(object):
...s=5
...
a = w()
getattr(a,'s')
5
28. complex() 函数用于创建一个复数或者转化一个字符串或数为复数 。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数
complex(1,2)
(1 2j)
complex(1)
(1 0j)
complex("1")
(1 0j)
29.max() 方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列
b=(1,2,3,4,5,6)
max(b)
6
30. round() 方法返回浮点数x的四舍五入值
round(10.56)
11
round(10.45)
10
round(10.45,1)
10.4
round(10.56,1)
10.6
round(10.565,2)
10.56
31. delattr 函数用于删除属性
class Num(object):
...a=1
...b=2
...c=3.
.. print1 = Num()
print('a=',print1.a)
a= 1
print('b=',print1.b)
b= 2
print('c=',print1.c)
c= 3
delattr(Num,'b')
print('b=',print1.b)
Traceback (most recent call last):File "", line 1, inAttributeError: 'Num' object has no attribute 'b'
32. hash() 用于获取取一个对象（字符串或者数值等）的哈希值
hash(2)
2
hash("tom")
-1675102375494872622
33. set() 函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等 。
a= set("tom")
b = set("marrt")
a,b
({'t', 'm', 'o'}, {'m', 't', 'a', 'r'})
ab#交集
{'t', 'm'}
a|b#并集
{'t', 'm', 'r', 'o', 'a'}
a-b#差集
{'o'}
OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取 在一定的范围内python的降采样函数，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来 。然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易 ， 在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知 。在建立统一认知的过程中 ， 要考虑的就是在图像在不同的尺度下都存在的特征点 。
在早期图像的多尺度通常使用图像金字塔表示形式 。图像金字塔是同一图像在不同的分辨率下得到的一组结果其生成过程一般包括两个步骤：
多分辨率的图像金字塔虽然生成简单 ， 但其本质是降采样 ， 图像的局部特征则难以保持，也就是无法保持特征的尺度不变性 。
我们还可以通过图像的模糊程度来模拟人在距离物体由远到近时物体在视网膜上成像过程 ， 距离物体越近其尺寸越大图像也越模糊，这就是高斯尺度空间，使用不同的参数模糊图像（分辨率不变），是尺度空间的另一种表现形式 。
构建尺度空间的目的是为了检测出在不同的尺度下都存在的特征点 ， 而检测特征点较好的算子是Δ^2G(高斯拉普拉斯 ， LoG)
使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点，但是其运算量过大 ， 通常可使用DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）来近似计算LoG 。
从上式可以知道，将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像 。为了得到DoG图像 ， 先要构建高斯尺度空间，而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊，使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像 。
如下图，octave间是降采样关系 ， 且octave(i 1)的第一张（从下往上数）图像是由octave(i)中德倒数第三张图像降采样得到 。octave内的图像大小一样 ， 只是高斯模糊使用的尺度参数不同 。
对于一幅图像 ， 建立其在不同尺度scale下的图像，也称为octave ， 这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能有对应的特征点 。下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间 。
为了寻找尺度空间的极值点 ， 每一个采样点要和它所有的相邻点比较 ， 看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小 。如图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点 。一个点如果在DOG尺度空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时 ， 就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点 。下图中将叉号点要比较的26个点都标为了绿色 。
找到所有特征点后 ， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样 ， 就会错误python的降采样函数；如果用角点识别，则稳定一些） 。去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性 。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息 。
近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量?。怂闼俣瓤欤崛〉奶卣鞯慵负跤隨IFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题） 。
其中sift.detectAndCompute()函数返回kp ， des 。
上图dog的shape为(481, 500, 3)，提取的特征向量des的shape为(501, 128) ， 501个128维的特征点 。
该方法可以在特征点处绘制一个小圆圈 。
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上 ， 比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时 ， reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数 ， 一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数 ， 将对象中对应的元素打包成一个个元组 ， 然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
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python的降采样函数了上限,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python的降采样函数他 ， 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python的降采样函数了 。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python的降采样函数了 。
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
1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166
2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073
3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073
4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166
【python的降采样函数 python下采样函数】In [8]:
#使用map函数 字典，新建一列各个候选人所在党派partytable['party'] = table['cand_nm'].map(parties)table.head()
Out[8]:
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 party
0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
In [10]:
#party这一列中有哪些元素table['party'].unique()
Out[10]:
array(['Republican', 'Democrat', 'Reform', 'Libertarian'], dtype=object)
In [ ]:
#使用value_counts()函数，统计party列中各个元素出现次数，value_counts()是Series中的，无参 ， 返回一个带有每个元素出现次数的Series
In [11]:
table['party'].value_counts()
Out[11]:
Democrat292400Republican237575Reform5364Libertarian702Name: party, dtype: int64
In [12]:
#使用groupby()函数，查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amttable.groupby(by='party')['contb_receipt_amt'].sum()
Out[12]:
partyDemocrat8.105758e 07Libertarian4.132769e 05Reform3.390338e 05Republican1.192255e 08Name: contb_receipt_amt, dtype: float64
In [13]:
#查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt。使用groupby([多个分组参数])table.groupby(by=['party','contb_receipt_dt'])['contb_receipt_amt'].sum()
Out[13]:
partycontb_receipt_dtDemocrat01-AUG-11175281.0001-DEC-11651532.8201-JAN-1258098.8001-JUL-11165961.0001-JUN-11145459.0001-MAY-1182644.0001-NOV-11122529.8701-OCT-11148977.0001-SEP-11403297.6202-AUG-11164510.1102-DEC-11216056.9602-JAN-1289743.6002-JUL-1117105.0002-JUN-11422453.0002-MAY-11396675.0002-NOV-11147183.8102-OCT-1162605.6202-SEP-11137948.4103-AUG-11147053.0203-DEC-1181304.0203-JAN-1287406.9703-JUL-115982.0003-JUN-11320176.2003-MAY-11261819.1103-NOV-11119304.5603-OCT-11363061.0203-SEP-1145598.0004-APR-11640235.1204-AUG-11598784.2304-DEC-1172795.10...Republican29-AUG-11941769.2329-DEC-11428501.4229-JAN-11750.0029-JAN-1275220.0229-JUL-11233423.3529-JUN-111340704.2929-MAR-1138875.0029-MAY-118363.2029-NOV-11407322.6429-OCT-1181924.0129-SEP-111612794.5230-APR-1143004.8030-AUG-11915548.5830-DEC-11492470.4530-JAN-12255204.8030-JUL-1112249.0430-JUN-112744932.6330-MAR-1150240.0030-MAY-1117803.6030-NOV-11809014.8330-OCT-1143913.1630-SEP-114886331.7631-AUG-111017735.0231-DEC-111094376.7231-JAN-116000.0031-JAN-12869890.4131-JUL-1112781.0231-MAR-1162475.0031-MAY-11301339.8031-OCT-11734601.83Name: contb_receipt_amt, Length: 1183, dtype: float64
In [14]:
def trasform_date(d):day,month,year = d.split('-')month = months[month]return "20" year '-' str(month) '-' day
In [17]:
#将表中日期格式转换为'yyyy-mm-dd' 。日期格式,通过函数加map方式进行转换table['contb_receipt_dt'] = table['contb_receipt_dt'].apply(trasform_date)
In [18]:
table.head()
Out[18]:
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 party
0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 2011-6-23 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 2011-7-05 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 2011-8-01 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
In [19]:
#查看老兵(捐献者职业)DISABLED VETERAN主要支持谁：查看老兵们捐赠给谁的钱最多table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN'
Out[19]:
0False1False2False3False4False5False6False7False8False9False10False11False12False13False14False15False16False17False18False19False20False21False22False23False24False25False26False27False28False29False...536011False536012False536013False536014False536015False536016False536017False536018False536019False536020False536021False536022False536023False536024False536025False536026False536027False536028False536029False536030False536031False536032False536033False536034False536035False536036False536037False536038False536039False536040FalseName: contbr_occupation, Length: 536041, dtype: bool
In [21]:
old_bing_df = table.loc[table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN']
In [22]:
old_bing_df.groupby(by='cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum()
Out[22]:
cand_nmCain, Herman300.00Obama, Barack4205.00Paul, Ron2425.49Santorum, Rick250.00Name: contb_receipt_amt, dtype: float64
In [23]:
table['contb_receipt_amt'].max()
Out[23]:
1944042.43
In [24]:
#找出候选人的捐赠者中，捐赠金额最大的人的职业以及捐献额.通过query("查询条件来查找捐献人职业")table.query('contb_receipt_amt == 1944042.43')
Out[24]:
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 party
176127 C00431445 P80003338 Obama, Barack OBAMA VICTORY FUND 2012 - UNITEMIZED CHICAGO IL 60680 NaN NaN 1944042.43 2011-12-31 NaN X * SA18 763233 Democrat
来源：
关于python的降采样函数和python下采样函数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 。

    推荐阅读


    上一篇：ios云顶之弈都在哪个服，ios云顶之弈哪个服务器好

    下一篇：虚拟机玩魔兽世界好吗，虚拟机玩魔兽世界怀旧服