Python中提供了很多接口方便我们能够灵活进行性能分析,包括cProfile模块中的Profile类和pstat模块中的Stats类.
--cprofile是一种确定性分析器,只测量CPU时间,并不关心内存的消耗情况和其他与内存相关联的信息
--它是基于Isprof的用C语言实现的扩展应用,运行开销比较合理,适合分析运行时间较长的程序
--enable(): 开始进行性能分析并收集数据
--disableI(): 停止性能分析
--create_stats(): 停止收集数据,并为已经收集的数据创建stats对象
--print_stats():创建stats对象并打印分析结果
--dump_stats(filename): 把当前性能分析的内容写入文件filename中
--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被调用函数func的性能分析信息
--用来分析cProfile输出的文件内容
--pstas模块为开发者提供了Stats类,可以读取和操作stats文件
（Stats类可以接受stats文件名,也可以直接接受cProfile.Profile对象作为数据源.）
--strip_dirs(): 删除报告中所有函数文件名的路径信息
--dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件（也可以写成cProfile.Profile.dump_stats()）
--sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序,函数会一次按照传入的参数排序
--reverse_order(): 逆反当前的排序
--print_stats(*restrictions): 把信息打印到标准输出.*restrictions用于控制打印结果的形式,比如（10,1.0,".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行结果
--第二行表示结果是按什么顺序排列的（这里表示按照调用次数来进行排列的）
--ncalls: 表示函数调用的次数（有两个数值表示有递归调用,总调用次数/原生调用次数）
--tottime: 函数内部调用时间（不包括他自己调用的其他函数时间）
--percall: tottime/ncalls
--cumtime: 表示累计调用时间（函数执行玩的总时间）,它包含了函数自己内部调用的函数时间
--filename:lineno(function): 函数所在的文件,行号,函数名称
上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器,通过do的值来进行性能分析的开关控制,通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序.
比如我们对函数A和函数B进行性能分析
如果不给装饰器传入参数的话就是默认的False和tottime
①.、首先是要了解一些Python的编程基础.
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
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
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()
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
案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'
①1 输出函数：print(s.capitalize())
第第一段：检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数以及列数.你可以使用info函数来查看数据表的整体信息,使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数,可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一行进行空值检查,返回的结构是逻辑值,包含空值返回true,不包含则返回false.
第第二段：数据清洗
Python可以进行数据清洗,Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换.
第第三段：数据提取
进行数据提取时,主要使用三个函数：loc、iloc以及ix.Loc函数按标签进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按照标签和位置进行提取.除了按标签和位置提取数据之外,还可以按照具体的条件进行提取,比如使用loc和isin两个函数配合使用.
第第四段：数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选,Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能.使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数,使用方法比较简单,groupby按列名称出现的顺序进行分组.
以上就是土嘎嘎小编为大家整理的python分析函数相关主题介绍,如果您觉得小编更新的文章只要能对粉丝们有用,就是我们最大的鼓励和动力,不要忘记讲本站分享给您身边的朋友哦！！