python操作问题记录

import time
a = ‘2020-03-06 19:18:00‘
a1 = time.strptime(a,‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)  #格式化str为time格式
print(time.strftime(‘%Y%m%d‘,a1))  #格式化time格式为str
print(time.asctime(time.localtime(time.time())))  #格式化当前时间为   Thu Apr  7 10:29:13 2016
print (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))   # 格式化成2016-03-20 11:45:39形式
print (time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()))  # 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式

a = "Sat Mar 28 22:24:24 2016"
print (time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y"))) # 将格式字符串转换为时间戳

import calendar
calendar.month(2016, 1)   #输出2016年1月份的日历

import pandas as pd
pd.to_datetime(‘2016-03-20‘).strftime(‘%Y%m%d‘)  #pandas 格式化str输出

from datetime import datetime,timedelta

datetime.today() # 返回当前时间时分秒都为0
now.isoweekday（）# 返回的1-7代表周一--周日
now.weekday（）# 返回的0-6代表周一--到周日

(pd.to_datetime(‘20200130‘)+timedelta(days=3)).strftime(‘%Y%m%d‘)  #格式化后三天的日期

now = datetime.now()+timedelta(days=3)
print(now.strftime(‘%Y-%m-%d‘)) #格式化当天后三天的日期

a = [‘e‘, ‘a‘, ‘u‘, ‘o‘, ‘i‘]
a.sort()  #升序 正序
a.sort(reverse=True)  # 降序 逆序   不能存变量
a.sort(key= lambda x : x[1]) # 根据第二个字母排序  默认根据第一个字母排序

sorted(a)  # 可存变量  保留原list  可传参数 reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）
sorted([[6,7,8],[2,3,4],[1,2,3]], key=lambda x: x[2]) #多维列表 根据元素排序
d = {‘lily‘:25, ‘wangjun‘:22, ‘John‘:25, ‘Mary‘:19}
sorted_keys = sorted(d) # 对字典而言，默认是对keys进行排序
print(sorted_keys)
sorted_keys1 = sorted(d, key=lambda x : x[1])
print(d_new2)

d_new = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据年龄排序，返回列表形式
print(d_new)
d_new = dict(d_new) # 使用内置函数把嵌套列表转换成字典
print(d_new)

sorted_values = sorted(d.values(), key=lambda x:x, reverse=False) # 排序值
print(sorted_values)

输出：
[‘John‘, ‘Mary‘, ‘lily‘, ‘wangjun‘]
[‘wangjun‘, ‘Mary‘, ‘lily‘, ‘John‘]
[(‘lily‘, 25), (‘John‘, 25), (‘wangjun‘, 22), (‘Mary‘, 19)]
{‘lily‘: 25, ‘John‘: 25, ‘wangjun‘: 22, ‘Mary‘: 19}
[19, 22, 25, 25]


#互换dick的key和value
d = {‘lily‘:25, ‘wangjun‘:22, ‘John‘:25, ‘Mary‘:19}
d_new = {v:key for key,v in d.items()}
print(d_new)
输出：{25: ‘John‘, 22: ‘wangjun‘, 19: ‘Mary‘} 

df.to_csv(‘abdata.csv‘, mode=‘a‘, encoding=‘utf_8_sig‘) # pandas导出csv 要指定编码

#python2 指定utf8
#coding:utf-8
import sys
reload(sys) 
sys.setdefaultencoding("utf-8")

import numpy as np
import pandas as pd

pd.options.mode.chained_assignment = None  #忽略警示信息提示

np.array(df0[[‘name‘,‘key‘]]).tolist()  #dataframe转化list

dfdata = pd.DataFrame()

dfdata  = dfdata.append(df1,ignore_index=True) #pandas append必须存入变量 否则不生效

pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]]，columns=[‘a‘,‘b‘,‘c‘],index=df0.index）  #创建dataframe
df0 = pd.DataFrame({‘id‘:[3,4,5,6,7,3,4,5],
　　‘name‘:[10.54,11.11,12.80,10.05,11.21,10.98,11.12,10.55]},
　　index=(‘a1‘,‘a2‘,‘a3‘,‘a4‘,‘a5‘,‘a6‘,‘a7‘,‘a8‘))

df0.loc[df0[‘id‘] == 3 ,‘key‘] = 1
df0.loc[df0[‘id‘] == 5 ,‘key‘] = 0  # 进行布尔值判断 输出符合条件 

pd.concat([df0, df1], axis=1)  #合并两个dataframe 
df.index=pd.to_datetime(df.date)  # 将index 改为时间
df=df.sort_index() #排序index
df[‘ret‘]=df.close/df.close.shift(1)-1   # .shift(1) 获取下一个 .shift(-1) 获取上一个



df[‘当天仓位‘].fillna(method=‘ffill‘,inplace=True)  #根据一列nan值填充上一个不为nan的值

(df_new.ret+1.0).cumprod()  #计算当前值并累计

df1[‘ret‘].diff()   # 比较上一值与当前值的差
df[‘close‘].rolling(v).mean()   # 移动窗口list的均值

.loc[‘a1‘]#根据index获取行    .iloc[0].name #根据行号获取行的某个值


# series 根据list 判断是否存在
df0[df0[‘id‘].isin([3,4])]   #根据list获取列表信息
df0[~df0[‘id‘].isin([3,4])]  #根据list获取列表信息 取反

# series 根据list 排序
df[‘words‘] = df[‘words‘].astype(‘category‘)  #必须转换成这个格式
　　df[‘words‘].cat.reorder_categories([1,2,3], inplace=True)  # list长度相等用这个
　　df[‘words‘].cat.set_categories([1,2,3], inplace=True) # list多 用这个
　　df[‘words‘].cat.set_categories([1,2,3], inplace=True)   # list少  用这个
df.sort_values(‘words‘, inplace=True)


#pandas 读写mysql
from sqlalchemy import create_engine
mysq = create_engine(‘mysql+pymysql://root:mysql.123@localhost/abdata?charset=utf8‘)
df.to_sql(‘coun‘,mysq,if_exists=‘append‘,index=False)  # 追加数据
df.to_sql(‘counts‘,mysq,if_exists=‘replace‘,index=False) #删除并写入表
df = pd.read_sql_query(‘select * from cod1‘,mysq)   # 查询mysql表


#pymysql读写mysql
import pymysql
conn = pymysql.connect(‘127.0.0.1‘, ‘root‘, ‘mysql.123‘, ‘data‘,charset=‘utf8‘)
cur = conn.cursor()
sql1 = "SELECT * from (SELECT * from data1 ORDER BY id DESC LIMIT %s ) aa order by id" %sum
cur.execute(sql1)
c1 = cur.fetchall()  #读取mysql
conn.commit()  #写入mysql

cur.close()
conn.close()

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver

htm = requests.get(url=url,headers=headers,timeout=30,stream=False).text
soup = BeautifulSoup(htm, ‘html.parser‘)
txt = soup.find_all(‘div‘, class_=‘lax-s‘)


‘‘.join(str(i)+‘,‘ for i in df1[‘cod‘].tolist())[:-1]  #list转换str