1.重定向终端输出内容
使生成的结果移动到其他位置
# 重定向， 使生成的结果移动到其他位置
import sys
sys.stderr = sys.stdout
print(dir(sys)) # ,,,,,'__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',,,,,,
# 使用场景：脚本上线时，想要把输出结果和错误记录保存成log,方便查看。
"""
stdout用于print()和状态表达式的结果输出，及input()的瞬时输出
"""
import sys
# 将当前默认输出路径保存为__str
__stout__ = sys.stdout
# 将后续print输出结果直接写入在对应的文件
sys.stdout = open('log_test.txt','a')
print('输出结果到log_test.txt文件里')
"""
stderr与stdout一样，用于重定向错误至某个文件
"""
# 将当前的错误输出结果错误为__stderr__
__stderr = sys.stderr
# 将后续的报错信息写入对应的文件中
sys.stderr = open('errorlog.txt','a')
import traceback
try:
10/0
except:
traceback.print_exc() 示图
2. 获取当前文件夹的方法
"""
获取当前文件夹的方法
"""
import os
# 获取当前文件所在位置的方法
print(os.path.abspath(__file__))
# 获取当前文件所在文件夹的方法
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 拼接路径，在当前文件所在文件夹位置下再加一个test文件夹
print(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'test'))
# 拼接路径，在当前文件所在文件夹位置下再加一个test.py文件
print(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'test.py'))
# 获取当前文件名
# 获取当前文件的文件名
print(os.path.basename(os.path.abspath(__file__)))
# 获取当前文件所在的文件夹的文件名
print(os.path.basename(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
# 创建递归文件夹 exist_ok =True 存在就不创建
# 在当前文件路径下创建和此脚本平行的文件夹B
os.makedirs('C',exist_ok=True)
# 获取当前文件路径和文件所在的文件夹名
folder_path,file_name = os.path.split(os.path.abspath(__file__))
# 当前文件夹路径
print(folder_path)
# 当前文件名
print(file_name) 示图
3.判断LIST为空的简便方法
"""
判断list为空的简便方法
"""
list1 = [1]
list2 = []
if list1:
print('list1有数据')
if list2:
pass
else:
print('list2没数据') 示图
4.如何用一套脚本执行两套逻辑
"""
如何用一套脚本执行两套逻辑
"""
# 如果isONE为True,执行逻辑一;如果isONE为False,执行逻辑二
isONE = True
try:
if isONE:
print('执行逻辑一')
else:
print('执行逻辑二')
except:
print('启动失败') 示例：
5.如何用PANDAS修改EXCEL表里面某一列的值
"""
如何修改pandas某一列的值
"""
import pandas as pd
# 此次需要安装pandas和xlrd,openpyxk模块，尤其注意高版本的xlrd模块依旧支持读取.xls文件。
# 安装pandas包 pip install pandas # 用0.25.3版本演示
# 网上推荐1.2.0版本 pip install xlrd ==1.2.0 执行此命令安装不上时，可以尝试用conda环境
# openpyxl安装 pip install openpyxl
file_path = r'./demo5.xlsx'
table = pd.read_excel(file_path)
#
# # 方式一
table['测试3'] = '5'
print(table)
print(table['测试3'].dtype) # object
# 方法二
for i in range(len(table['测试4'])):
table['测试4'][i] = '6'
print(table['测试4'].dtype) # int64
# 或者
# for i in range(table.shape[0]):
# table['测试4'][i] = '6'
# 方法二适合里面有不同情况，加if时用
file_path = r'demo5.1.xlsx'
table.to_excel(file_path,index=False) 示图
6. DATAFRAME数组里面时间列有0的逻辑转换
"""
调整pandas里面是列的时间
"""
import os
import datetime
import pandas as pd
file_path = r'./demo6.xlsx'
a = pd.read_excel(file_path)
print(a) # 可以看到生产日期这一列有三种格式
print(a['生产日期'].dtype) # object
for i in range(len(a['生产日期'])):
# 如果为0，修改为19000101
if a['生产日期'][i]== 0:
a['生产日期'][i] = datetime.datetime.strptime('19000101','%Y%m%d')
# 如果是8位，转成时间格式
elif len(str(a['生产日期'][i])) == 8:
temp = datetime.datetime.strptime(str(a['生产日期'][i]),'%Y%m%d')
a['生产日期'][i] = pd.Timestamp(temp)
# 本来就是%y-%m-%d %h:%m:%s'的，不做处理
else:
pass
file_path = r'./demo6.1.xlsx'
if (os.path.exists(file_path)):
os.remove(file_path)
a.to_excel(file_path,index=False)
print(a['生产日期'].dtype) # object 示图
7.DATAFRAME里面的时间转换
"""
时间转换脚本
strptime 按照特点时间格式将字符串转换(解析)为时间类型
strftime 将时间格式化，转字符串
parser.parse 字符串转成时间格式
"""
import pandas as pd
import datetime
from dateutil import parser
# 打印当前时间
print('打印当前时间：',datetime.datetime.now())
print('打印当前时间类型：',type(datetime.datetime.now()))
# 将当前时间转成字符串
print('当前时间转成字符串:',datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
print('查看当前时间转成字符串后的类型',type(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')))
# 字符串转时间
a = '2022/12/30'
print('a：',a)
print('a的类型',a)
b = parser.parse(a)
print('b：',b)
print('查看b的类型',type(b))
print('用时间戳转a',pd.Timestamp(a))
c = '19000101'
print('用strptime转成时间类型',datetime.datetime.strptime(c,'%Y%m%d'))
print('获取当前时间的年月日',datetime.datetime.now().date())
print('获取当前时间的年',datetime.datetime.now().year)
print('获取当前时间的月',datetime.datetime.now().month) 示图
8. 日期的取整逻辑
"""
日期取整的方式
python timedela() 和 relativedelta()的区别
在挖掘特征时，往往需要按照说几句段来统计特征，例如最近一个月、最近三个月、最近半年、最近一年 某用户的行为数据，那么如何计算筛选这些时间点
1.timedelta() 函数仅支持days和weeks参数
2.relativedelta() 函数可以支持年、月、日、周、时、分、秒参数
"""
import datetime
import pandas as pd
from dateutil.relativedelta import relativedelta
# 当前时间
print(datetime.datetime.now())
# 当前时间加2个月
print(datetime.datetime.now() + relativedelta(months=2))
print('当前时间的字符串形式',datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d'))
# 获取2022年1月1日到2023年3月1日的时间
start_time = '20220101'
end_time = '20230301'
print(datetime.datetime.strptime(start_time,'%Y%m%d') - datetime.datetime.strptime(end_time,'%Y%m%d'))
# 获取开始到结束的间隔月份
print(datetime.datetime.strptime(end_time,'%Y%m%d').date() - datetime.datetime.strptime(start_time,'%Y%m%d').date())
# 方法一
start_time = pd.Timestamp(start_time)
for i in range(5):
start_time = start_time + relativedelta(days=90)
print('for循环的时间的范围',start_time)
# 重点：这个5如何确定呢
start_time = '20220101'
start_time_year = datetime.datetime.strptime(start_time,'%Y%m%d').year
start_time_month = datetime.datetime.strptime(start_time,'%Y%m%d').month
end_time = datetime.datetime.strptime(end_time,'%Y%m%d').date()
end_time_year = end_time.year
end_time_month = end_time.month
print(start_time_year,start_time_month,end_time_year,end_time_month)
intermonth = 3
# // 和 / 和 % 均表示的做除法运算
"""
5 / 2 ------> 2.5 正常除
5 // 2 ------> 2 取整
5 % 2 ------> 1 取余
"""
print('取','3//2',3//2,'2//2',2//2,'1//2',1//2)
if start_time_year == end_time_year:
number = (end_time_month - start_time_month) // intermonth
print('同年间隔',number)
else:
interyear = end_time_year - start_time_year
number = (interyear * 12 + (end_time_month - start_time_month)) // intermonth
print('跨年间隔',number)
# 方法二
start_time = '20220101'
start_time = pd.Timestamp(start_time)
while True:
start_time = start_time + relativedelta(days=90)
print('while的时间范围',start_time)
if start_time > pd.Timestamp(end_time):
break 示图
9.解压当前压缩包下所有文件
"""
压缩问题
shutil.copyfilreobj() 将源文件file-like对象的内容复制到目标file-like对象的方法
"""
import os
import shutil
from zipfile import ZipFile
print('获取当前文件路径',os.path.abspath(__file__))
# 获取当前文件路径 E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo9\demo9.py
print('获取当前文件的文件夹名',os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 获取当前文件的文件夹名 E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo9
# encode() 原文件转二进制
# decode() 二进制转原文本
def deep_unzip(zip_file):
"""
递归解压缩并去除目录层级(平铺)
:param zip_file:
:return:
"""
with ZipFile(zip_file) as f_zip:
for zip_file in f_zip.namelist():
try:
zip_path_cn = zip_file.encode('cp437').decode('gbk')
except UnicodeError:
zip_path_cn = zip_file.encode('utf-8').decode('utf-8')
filename = os.path.basename(zip_path_cn)
if not filename:
continue
try:
if filename.endswith('.zip'):
deep_unzip(f_zip.open(zip_file))
else:
with open(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),filename),'wb') as f:
shutil.copyfileobj(f_zip.open(zip_file),f)
except:
pass
zip_file= r'E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo9\testfolder.zip'
deep_unzip(zip_file) 示图
10.在PYTHON中定义函数限定格式有用吗
"""
Python 定义函数演示限定格式有用吗？
会标黄
不会影响输出，但是日常习惯得培养，如果继承关系多了，很难调试
"""
def test(a:str,b:dict):
print(type(a),type(b))
test(1,2)
test('张三','李四')
test(True,True)
test('1',{}) 示图
11.PYTHON的传参技巧
"""
传参部分
多个参数时，只想改变个别参数时，可以把其他字段设为默认值，当你传入新值时，替换掉默认值
"""
def test1(a,b,c,d):
print(a)
# test1(5) ypeError: test1() missing 3 required positional arguments: 'b', 'c', and 'd'
def test2(a=None,b=None,c=None,d=2):
print(a)
test2(5) # 5 12.DATAFRAME生成新表的两种方式(行读和列替换)
"""
pandas的常见操作(一)
excel分析有两种方法，一种是行读，逐行读取生成新表;另一种是列读，更换列名即可。
"""
import pandas as pd
table_a = pd.DataFrame([['111','222','3333','4444']]*3,columns=['A','B','C','D'])
print('table_a表为')
print(table_a)
# 张三的数据来源于A的前两位,李四的数据来源于C的前三位,王五的数据来源于D列的前四位
table_b = pd.DataFrame(columns=['A','B','C'],dtype=object)
# 因为pandas版本问题,可能报AttributeError: type object 'object' has no attribute 'dtype'故加 dtype=object
# 行替换
for i in range(table_a.shape[0]):
table_b.loc[i] = {'A':table_a['A'][i][:2],
'B':table_a['B'][i],
'C':table_a['C'][i]}
print('table_b为')
print(table_b)
# 列替换
# 方式一
table_a.rename(columns={'A':'替换a列','B':'替换b列','D':'替换d列'},inplace=True)
print('列替换方式一')
print(table_a)
# 方式二
table_c = table_a.rename(columns={'A':'替换a列','C':'替换c列','D':'替换d列'})
print('列替换方式二')
table_c = table_c[['替换a列','替换c列','替换d列']]
print(table_c)
# 方式三
# 批量列替换
table_a.columns = table_a.columns.str.replace('替换a列','AAA')
print('列替换方式三')
print(table_a) 示图
13.必会的时间转换函数PARSER
"""
pandas异常时间处理函数parser
"""
from dateutil import parser
a_time = '19991231'
print('a_time',parser.parse(a_time))
print('a_time的类型',type(parser.parse(a_time)))
b_time = '1999/12/1'
print('b_time',parser.parse(b_time))
print('b_time的类型',type(parser.parse(b_time)))
c_time = '1999-12-1'
print('c_time',parser.parse(c_time))
print('c_time的类型',type(parser.parse(c_time)))
# 再调用datatime进行加工
from datetime import datetime
a_time1=parser.parse(a_time)
print('对a_time1进行格式化',a_time1.strftime('%Y/%m/%d'))
print('对a_time1进行格式化',a_time1.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S'))
print('对a_time1进行格式化类型',type(a_time1.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')))
b_time1=parser.parse(b_time)
print('对b_time1进行格式化',datetime.strftime(b_time1,'%Y/%m/%d'))
print('对b_time1进行格式化',datetime.strftime(b_time1,'%Y/%m/%d %H:%M:%S')) 示图
14.必会的批量处理函数APPLY
"""
pandas的apply()方法是用来调用一个函数，让此函数对数据对象进行批量处理
apply可以调用pandas的很多对象，如Datafrma，Series,分组对象，各种时间序列等等。
apply()使用时，通常放入匿名函数lambda的函数表达式，或一个含作为操作运算。
"""
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[4,9]]*3,columns=['第一列','第二列'])
print('df1')
print(df1)
df2 = df1.apply(np.sum,axis=1)
print('df2，行统计')
print(df2)
# 等价于
df3 = df1.apply(lambda x:np.sum(x),axis=1)
print('df3等价于df2')
print(df3)
df4 = df1.apply(np.sum)
print('df4,默认列统计')
print(df4)
# 等价于
df5 = df1.apply(lambda x:np.sum(x))
print('df5等价于df4')
print(df5) 示图
15.当一列数据中，既有时间类型，又有其他类型，如何转成统一的时间类型？
# 经典案例：某一列中既有时间类型,又有object类型时，如何处理
import pandas as pd
from dateutil import parser
file_path = r'demo15.xlsx'
table = pd.read_excel('demo15.xlsx')
print(table)
print(table['生产日期'].dtypes)
# 编写一个函数 若为时间格式，不做处理;否则，变成时间格式
def datefortmat(x):
try:
# 判断是否为int类型，如果是，转成str
if isinstance(x,int):
x= str(x)
result = parser.parse(x)
except:
pass
result = x
return result
table['生产日期'] = table['生产日期'].apply(datefortmat)
print(table)
print(table['生产日期'].dtypes) 示图
16.获取最新的文件名并重命名
"""
获取最新的文件名并重命名
"""
import os
folder_path = r'E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo16'
print(os.listdir(folder_path))
"""
os。path.getmtime() 获取文件最后修改时间
os.path.getctime() 获取文件最后创建时间
"""
file_path = r'E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo16\test1'
print(os.path.getmtime(file_path))
file_path = r'E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo16\test2'
print(os.path.getctime(file_path))
# 获取当前文件夹的路径
a = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
print(a)
# 遍历该目录下的文件夹
for i in os.listdir(a):
print(i)
# 遍历该文件夹下的每个文件
find_file = [a + '\\' + i for i in os.listdir(a)]
# 获取该目录下最后创建文件的时间
print(find_file)
for i in find_file:
print(os.path.getctime(i))
# 选出这四个个文件中最早创建的文件
pioneer = max(find_file,key=os.path.getctime)
print(pioneer)
# 选出这四个个文件中最晚创建的文件
later = min(find_file,key=os.path.getctime)
print(later)
# 获取最新修改的文件
print(max(find_file,key=os.path.getmtime))
# 获取最后修改的文件
print(min(find_file,key=os.path.getmtime))
# 把最新修改的文件换个名字demo_test16.py
need_file = max([a + '\\' + i for i in os.listdir(a)],key=os.path.getmtime)
print('最新修改的文件',need_file)
print(a)
new_file = os.path.join(a,'test_demo16.py')
os.rename(need_file,new_file)
print(os.listdir(a)) 示例
17 代码中常见的R和F。（书写文件路径的三种方式）
"""
r和f
"""
# r 主要用在路径上，保证路径读取时不能漏读
import os
file_path = r'E:\data_analysis\date_analysis_commbat_code\demo16\test17.py'
print(file_path)
# 不加r时还可以两种方式表示路径
# 方式一
file_path1 = 'E:\\data_analysis\\date_analysis_commbat_code\\demo16\\test17.py'
print(file_path1)
# 方式二
file_path2 = 'E:/data_analysis/date_analysis_commbat_code/demo16/test17.py'
print(file_path2)
print(os.path.dirname(file_path2))
# f'xxx'的含义：在字符串前加f是把字符串格式化，使可以在字符串中直接使用变量
a = 'Python'
print(f'测试 {a}') 示图
18.捕获异常RAISE。（断言）
"""
捕获异常raise
常用的方式
1.单独raise,该语句引发当前上下文中捕获的异常,或默认引发RuntimeError异常
2. raise + 异常类名称： 表示依法执行类型的异常
3.raise + 异常类名称+ (描述信息)：在引发指定类型的异常的同时，附带异常的描述信息
"""
try:
a = input('请输入一个数字：')
# S.isdigit()返回的是布尔值：True False
# S中至少有一个字符且如果S中的所有字符都是数字，那么返回结果就是True；否则，就返回False
# isalpha() 用于判断字符串的类型
if (not a.isdigit()):
print('不是数字')
raise ValueError('a 必须是数字')
except ValueError as e:
# 除了字符串类型外，使用str还是repr转换没有什么区别。
# 对于字符串类型，repr转换后外层会多一对引号，这一特性有时候在eval操作时有用。
# 命令行下直接输出对象调用的是对象的repr方法，而print输出调用的是str方法
print('引发异常',repr(e))
class PrintError(Exception):
pass
try:
a = input('请输入一个数字：')
b = a + '11'
if b != 15:
raise PrintError('请重新输入')
except Exception as e:
print(e) 示例
19.常见的NOT、AND、OR的优先级问题
"""
not 、and 、or 的优先级问题
优先级：not>and>or
"""
a = True
b = False
c = False
if a and not b and a or b:
print('为真')
if a or b and c:
print('为真')
if a and not b:
print('为真')
# 测试带括号有效果吗 ----有
if not a and b or c :
print('为真')
else:
print('为假')
print('&'*30)
if not (a and b) or c :
print('为真')
else:
print('为假') 示图
20.删除文件下所有文件
"""
删除文件夹下所有文件
"""
import os
# 获取需要删除的文件夹
print(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'test'))
floder_path =os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'test')
def del_file(path):
ls = os.listdir(path)
for i in ls:
c_path = os.path.join(path,i)
if os.path.isdir(c_path): # 如果是文件夹，递归调用
del_file(c_path)
else:
os.remove(c_path) # 如果是文件，直接删除
return
del_file(floder_path) 示图