python-实操笔记整理

主要是对工作中使用python进行数据处理过程遇到的一些知识点的整理。如有不足，请指正~

字符串翻转

def string_reversel(text ='abc'):
    return text[::-1]

字典映射
-例如将表table转换为字典格式

d = table.to_dict(outtype ='dict')

最后输出d嵌套字典
我们将表的索引替换成表名这一列，得到的表table[‘表描述’]

table.index = table['表名']
dd = table[['表描述']]

然后进行格式转换为字典格式：

d = dd.to_dict(outtype = 'dict');

ddd = d['表描述']
table_filed['d'] = table_filed['表名称'].map(ddd) #使用map(映射字典)创建新变量

自动编码
写入不同的excel
数据类型统计量

 df.select_dtypes(include=['int64']).describe().T.assign(missing_pct=df.apply(lambda x:(len(x)-x.count())/len(x)))

日期操作（日期格式，时间差等）
数值变量类型化
读取json 文件
datetime中文日期转日期

from datetime import datetime
def time_date_func(time):
    time = time.replace('年','-')
    time = time.replace('月','-')
    time = time.replace('日','')
    time = pd.to_datetime(time)
    return time
tmp_jg["date"] =[time_date_func(i) for i in tmp_jg['date'].values]
tmp_jg

编写稀疏矩阵相似度计算

def cosine_sparse_sim(a, b):
    """
    sparse sim with a == [(1, 0.45), (2, 0.56)]
    """
    assert isinstance(a, list) and isinstance(b, list), "eg: [(1, 0.45), (2, 0.56)]"
    a_dict, b_dict = {}, {}
    for va in a:
        assert isinstance(va, tuple), "eg: (1, 0.45)"
        a_dict[va[0]] = va[1]
    for vb in b:
        assert isinstance(vb, tuple), "eg: (1, 0.45)"
        b_dict[vb[0]] = vb[1]
    a_k_v, b_k_v = [], []
    for ak in a_dict:
        if ak in b_dict:
            a_k_v.append(a_dict[ak])
            b_k_v.append(b_dict[ak])
    a_k_v, b_k_v = np.array(a_k_v), np.array(b_k_v)
    a_v = np.array(np.array(list(a_dict.values())))
    b_v = np.array(np.array(list(b_dict.values())))
    return np.sum(a_k_v * b_k_v)/ (np.sqrt(np.sum(a_v ** 2)) * np.sqrt(np.sum(b_v ** 2)))

余弦相似度计算

    def cos(vector1,vector2):  
        dot_product = 0.0  
        normA = 0.0  
        normB = 0.0  
        for a,b in zip(vector1,vector2):  
            dot_product += a*b  
            normA += a**2  
            normB += b**2  
        if normA == 0.0 or normB==0.0:  
            return None  
        else:  
        return dot_product / ((normA*normB)**0.5)

文本数据拆分

df['hotel_info_bz'] = df['hotel_info_bz'].astype(str)
strip_func = lambda x: [v.strip() for v in x]
a=[]
for v in df['hotel_info_bz']:
    a.append(strip_func(v.split(',')))

a=df['hotel_info_bz'][0:1].values[0]
b = df['hotel_info_bz'][1:2].values[0]
for v in a:
    if v in b:
        print(v)

获取要遍历文件的大小

##os.path.exists(path) 判断文件路径是否存在

dir = "../cache/dh_ow_data/"
if os.path.exists(dir) :
    print("文件路径存在")
else :
    print("文件路径不存在") 

##os.path.isfile(path) 判断path是否是文件

dir = "../cache/dh_ow_data/000000_0"
if os.path.isfile(dir) :
    print ("文件存在")
else :
    print ("文件不存在")
##os.path.getsize(path) 获取path文件的大小

size = os.path.getsize(dir)
print (dir,'文件大小：',size/1024)

##os.path.walk(path) 遍历path
os.path.walk(path) 遍历path，返回一个三元组（dirpath, dirnames, filenames). dirpath表示遍历到的路径, dirnames表示该路径下的子目录名，是一个列表, filesnames表示该路径下的文件名，也是一个列表. 例如: 当遍历到c:\windows时，dirpath="c:\windows", dirnames是这个路径下所有子目录名的列表，dirnames是这个路径下所有文件名的列表

python实现文件夹遍历参考链接

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