python的str(anything)和unicode(anything)函数

python 2有两个全局函数可以把对象强制转换成字符串:unicode()把对象转换成Unicode字符串，还有str()把对象转换为非Unicode字符串。

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python 3只有一个字符串类型，Unicode字符串，所以str()函数即可完成所有的功能。(Unicode()函数在python3 里已经不存在了。)

另外:

没有专门的char()数据类型，确实没有需要有这个类型。

单引号和双引号字符串是完全相同的——他们没有在任何方面不同。

正则表达式，一定要用自然字符串处理正则表达式，否则会需要很多的反斜杠。

使用help(str)可查看字符串对象定义的所有方法及属性。

由于百分号有特殊作用，所以字符串里面要用百分号的话需要使用"%%"，如:"select * from my_table where name like '%%测试' "。

Python中的剥除函数

strip()括号内是指字符序列（单个字符的集合），也就是只要某个字符串的开头或结尾上的字符是属于这个字符序列之内的，就删除掉。

例如 ：

a="12221abc"

a.strip("12")

'abc'

a = '123abc'

a.strip('21')

'3abc'

a.strip('12')

'3abc'

#注意：‘21’与‘12’的结果是一样的

你第二次输入的字符序列中包含空格，自然就把空格也去掉了

利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数

Python-for-data-移动窗口函数

本文中介绍的是 ，主要的算子是：

统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行为和resample和groupby类似

rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）

一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。

例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。

唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数

Python里的几个字符串处理函数

目前字符串直接加点的方法没法增加，可行的方法是重载或者扩展类。下面是一个扩展的例子。class string(str): def __init__(self, s): self.s = s def totest(self): print('This is a test.for ' + self.s) if __name__ == '__main__': abc = string('abc') print(abc.split('b')) abc.totest()

python函数

n=0时执行到了foriinrange(2,n),这个range是个空列表[],故一次也不会进入for循环执行“fibs.append(fibs[-1]+fibs[-2])”，，直接返回[1,1],故不报错n=1返回[1]n=2返回[1,1]n=3及以上，进入for循环，fibs每次增加一个元素，其值为倒数第

分享标题：python打散数据函数 python数据离散化处理
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