2.常用数据预处理方法
这个部分总结的是在Python中常见的数据预处理方法。
2.1标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)
变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。
sklearn.preprocessing.scale(X)
一般会把train和test集放在一起做标准化，或者在train集上做标准化后，用同样的标准化去标准化test集，此时可以用scaler
scaler = sklearn.preprocessing.StandardScaler().fit(train)
scaler.transform(train)
scaler.transform(test)
实际应用中，需要做特征标准化的常见情景：SVM
2.2最小-最大规范化
最小-最大规范化对原始数据进行线性变换，变换到[0,1]区间（也可以是其他固定最小最大值的区间）
min_max_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()
min_max_scaler.fit_transform(X_train)
2.3规范化（Normalization）
规范化是将不同变化范围的值映射到相同的固定范围，常见的是[0,1]，此时也称为归一化。
将每个样本变换成unit norm。
X = [[ 1, -1, 2],[ 2, 0, 0], [ 0, 1, -1]]
sklearn.preprocessing.normalize(X, norm=\'l2\')
得到：
array([[ 0.40, -0.40, 0.81], [ 1, 0, 0], [ 0, 0.70, -0.70]])
可以发现对于每一个样本都有，0.4^2+0.4^2+0.81^2=1,这就是L2 norm，变换后每个样本的各维特征的平方和为1。类似地，L1 norm则是变换后每个样本的各维特征的绝对值和为1。还有max norm，则是将每个样本的各维特征除以该样本各维特征的最大值。
在度量样本之间相似性时，如果使用的是二次型kernel，需要做Normalization
2.4特征二值化（Binarization）
给定阈值，将特征转换为0/1
binarizer = sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=1.1)
binarizer.transform(X)
2.5标签二值化（Label binarization）
lb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
2.6类别特征编码
有时候特征是类别型的，而一些算法的输入必须是数值型，此时需要对其编码。
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() #array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])
上面这个例子，第一维特征有两种值0和1，用两位去编码。第二维用三位，第三维用四位。
另一种编码方式
newdf=pd.get_dummies(df,columns=["gender","title"],dummy_na=True)
详细的说明可以在后面常用指令中看到
Examples
>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(list(\'abca\'))
>>> pd.get_dummies(s)
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
>>> s1 = [\'a\', \'b\', np.nan]
>>> pd.get_dummies(s1)
a b
0 1 0
1 0 1
2 0 0
>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)
a b NaN
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
>>> df = pd.DataFrame({\'A\': [\'a\', \'b\', \'a\'], \'B\': [\'b\', \'a\', \'c\'],
\'C\': [1, 2, 3]})
>>> pd.get_dummies(df, prefix=[\'col1\', \'col2\'])
C col1_a col1_b col2_a col2_b col2_c
0 1 1 0 0 1 0
1 2 0 1 1 0 0
2 3 1 0 0 0 1
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list(\'abcaa\')))
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
4 1 0 0
2.7标签编码（Label encoding）
le = sklearn.preprocessing.LabelEncoder()
le.fit([1, 2, 2, 6])
le.transform([1, 1, 2, 6]) #array([0, 0, 1, 2])
#非数值型转化为数值型
le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])
le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]) #array([2, 2, 1])
2.8特征中含异常值时
sklearn.preprocessing.robust_scale
2.9生成多项式特征
这个其实涉及到特征工程了，多项式特征/交叉特征。
poly = sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(2)
poly.fit_transform(X)
原始特征：
转化后：
3常用指令
#以后调用pandas函数都用pd
import pandas as pd
#将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中，或者使用指定的界面库显示图表
%matplotlib inline
df = pd.read_csv(\'文件路径地址/名.csv\',header=0,encoding=\'gbk\')
df.head(5)
df.tail(5)
3.1对缺失值的处理
#填充缺失值
df.fillna(0)
df.model_id.fillna(-1)
pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。
对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充。
滤除缺失数据
对于一个Series，dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series，例如：
对于DataFrame，dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据，例如：
但是可以指定how=\'all\'，这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃，例如：
如果想以同样的方式按列丢弃，可以传入axis=1，例如：
#将第2列为空的行去掉
tmp=tmp[-pd.isnull(tmp.iloc[:,2])]
填充缺失数据
如果不想丢掉缺失的数据而是想用默认值填充这些空洞，可以使用fillna()函数：
如果不想只以某个标量填充，可以传入一个字典，对不同的列填充不同的值：
3.2快速描述
df.describe()
3.3返回df的长度
len（df）
3.4赋值
df.loc[:,’a’]=np.array([5]*len(df))#给df赋新列‘a’
df[df>0]=-df
通过定位df.loc or df.iloc [,]=1
3.5设置每列标签，推荐使用第二种。其实可以直接打开编辑，在表头写上标签（直接编辑这个如果不需要多次重复读取数据可以这么干，其他情况尽量不要这么干）。
df.columns = [\'water_year\',\'rain_octsep\', \'outflow_octsep\',
\'rain_decfeb\',\'outflow_decfeb\',\'rain_junaug\', \'outflow_junaug\']
df.rename(columns={\'total_bill\': \'total\', \'tip\': \'pit\', \'sex\': \'xes\'}, inplace=True)
3.6有时你想提取一整列，使用列的标签可以非常简单地做到：
df[\'rain_octsep\']或df.rain_ocstep
注意，当我们提取列的时候，会得到一个 series ，而不是 dataframe 。记得我们前面提到过，你可以把 dataframe 看作是一个 series 的字典，所以在抽取列的时候，我们就会得到一个 series。
还记得我在命名列标签的时候特意指出的吗？不用空格、破折号之类的符号，这样我们就可以像访问对象属性一样访问数
3.7返回由【布尔值】构成的dataframe，就是这个标签小于1000和大于1000的信息。
df.rain_octsep < 1000 # Or df[\'rain_octsep] < 1000
3.8过滤后，得到的表，信息的筛选
df[df.rain_octsep < 1000]
3.9选择区域
df[0:3]选择行；df.loc[:,[‘a’,’b’]]通过标签在多个轴上选择
df.loc[0:3,[‘a’,’b’]]标签切片
#返回索引为xxx字符串的series
df.loc[\'xxx\']
df.loc[3,’a’]快速访问标量
#数据条件筛选，筛选出标签为a内容=x的行series
df.loc[df[‘a’]==’x’]
#保留b,c列筛选外加排序
df.loc[df[‘a’]==’x’,[‘a’,‘b’,’c’]].sort([‘a’],ascending=False)
#多列数据筛选并排序
df.loc[(df[‘a’]==’x’)&(df[‘b’]>10),[‘a’,’b’,’c’]].sort([‘a’],ascending=False)
#按筛选条件求和，满足前一条件则对b求和..还有按条件计算均值mean(),max(),min(),count()
df.loc[df[‘a’]==’x’].b.sum()
df.loc[(df[‘a’]==’x’)&(df[‘c’]>10)].b.sum()#就是多条件求和，sumifs
3.10用isin()方法过滤，确认a列中是否有one、two，有则筛出来
df[df[‘a’].isin([‘one’,’two’])]
3.11iloc返回固定行的series，非常好用
df.iloc[30]
df.iloc[3]返回行
df.iloc[3:5,1:2]返回某一选片
df.iloc[[1,2,4],[0,2]]返回特定选片交集
df.iloc[1:3,:]返回1:3行
df.iloc[1,2]返回特定位置数据
3.12设置某标签为索引
df=df.set_index([\'xxx\'])
3.13将索引恢复为数据，如果先排序了，再恢复不影响排序结果
df = df.reset_index(\'xxx\')
3.14排序，True是升序，False是降序，.head(x)选取特定行排序
df.sort_index(ascending=True)
#对‘a’进行排序
df.sort([‘a’],ascending=False)
df.sort(colums=’a’)
#对多列进行排序
df.sort([‘a’,’b’],ascending=False)
3.15分组，将某一列标签合并并统计将结果赋给tf，如size（），max、min、mean等函数
#10*10指间隔为10,1000*1000间隔为1000
tf=df.groupby(df.year // 10 *10).max()
decade_rain = df.groupby([df.year // 10 * 10, df.rain_octsep // 1000 * 1000])[[\'outflow_octsep\',\'outflow_decfeb\', \'outflow_junaug\']].mean()
#分别对k1,k2列进行排序,df1,df2都是中间变量类型，为groupby类型，使用推导式【x for x in df1】显示
df1=df.groupby([‘k1’,’k2’])
df2=df.groupby(‘k1’)
3.16返回数据规模，行和列
df.shape
3.17返回各列数据格式
df.dtypes
3.18python输出替代%s替代string，等，‘’%（a，b）后面括号内是几个替代值
print("I\'m %s. I\'m %d year old" % (\'Vamei\', 99))
3.19添加列，除了insert
df[‘new’]=[‘a’,’b’,’c’]
#插入列,第二个位置，名为‘e’，值=df[‘a’]
df.insert(1,’e’,df[‘a’])
3.20删除行列,1为列0为行
df2=df.drop([‘a’,’b’],axis=1)
#输出并删除‘b’列，将b列插入到第一列
b=df.pop(‘b’)
df.insert(0,’b’,b)
3.21将结果输出成csv
df.to_csv(‘xxx.csv’,index=False,encoding=’utf-8’,)
|
|
path_or_buf：字符串或文件句柄，默认为无 文件路径或对象，如果没有提供结果作为字符串返回。 sep：character，default\'，\' 输出文件的字段分隔符。 na_rep：string，default\'\' 缺少数据表示 float_format：string，default None 格式化浮点数字符串 列：序列，可选 要写的列 标题：布尔或字符串列表，默认为True 写出列名。如果给出了一个字符串列表，那么它被认为是列名称的别名 index：boolean，默认为True 写行名（索引） index_label：字符串或序列，或False，默认为无 如果需要，索引列的列标签。如果没有给出，并且 头和索引为True，则使用索引名称。如果DataFrame使用MultiIndex，则应该给出一个序列。如果False不打印索引名称的字段。使用index_label = False更容易在R中导入 模式：str Python写入模式，默认\'w\' encoding：string，可选 表示在输出文件中使用的编码的字符串，在Python 2上默认为“ascii”，在Python 3上默认为“utf-8”。 压缩：字符串，可选 表示在输出文件中使用的压缩字符串的字符串，允许的值为\'gzip\'，\'bz2\'，\'xz\'，仅在第一个参数为文件名时使用 line_terminator：string，default\'\n\' 在输出文件中使用的换行字符或字符序列 引用：来自csv模块的可选常量 默认为csv.QUOTE_MINIMAL。如果您设置了一个float_format， 那么float将被转换为字符串，因此csv.QUOTE_NONNUMERIC将它们视为非数字 quotechar：string（length 1），default\'“\' 字符用来引用字段 doublequote：boolean，默认为True 控制在一个字段内引用quotechar escapechar：string（length 1），default None 适当时用于逃避sep和quotechar的字符 chunksize：int或None 一次写入的行 tupleize_cols：boolean，default False 将multi_index列作为元组列表（如果为True）或新（扩展格式），如果为False） date_format：string，default无 格式为datetime对象的字符串 decimal：string，default\'。\' 字符识别为小数分隔符。例如使用\'，\'为欧洲数据 新版本0.16.0。 |
3.22数据合并
1.merge
merge 函数通过一个或多个键来将数据集的行连接起来。该函数的主要 应用场景是针对同一个主键存在两张包含不同特征的表，通过该主键的连接，将两张表进行合并。合并之后，两张表的行数没有增加，列数是两张表的列数之和减一。
函数的具体参数为：
merge(left,right,how=\'inner\',on=None,left_on=None,right_on=None,
left_index=False,right_index=False,sort=False,suffixes=(\'_x\',\'_y\'),copy=True)
· on=None 指定连接的列名，若两列希望连接的列名不一样，可以通过left_on和right_on 来具体指定
· how=’inner’,参数指的是左右两个表主键那一列中存在不重合的行时，取结果的方式：inner表示交集，outer 表示并集，left 和right 表示取某一边。
举例如下
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1,2,3],[5,6,7],[3,9,0],[8,0,3]],columns=[\'x1\',\'x2\',\'x3\'])
df2 = pd.DataFrame([[1,2],[4,6],[3,9]],columns=[\'x1\',\'x4\'])
print df1
print df2
df3 = pd.merge(df1,df2,how = \'left\',on=\'x1\')
print df3
在这里我分别设置了两个DataFrame类别的变量df1,df2,(平常我们用的表csv文件，读取之后也是DataFrame 格式)。然后我设置 on=’x1’,即以两个表中的x1为主键进行连接，设置how=’left’ ,即是以两个表中merge函数中左边那个表的行为准，保持左边表行数不变，拿右边的表与之合并。结果如下：
第一个结果为how=’left’的情况。第二个结果为how=’inner’的情况。
注意:在how=’left’设置后，左边行之所以能够保持不变，是因为右边的表主键列没有重复的值，x下面我会举个例子作为思考题：
这是两张表，分别为df1,df2;
第一个问题：
在默认情况下即merge(df1,df2)其他参数为默认值的返回结果是 什么？
第二个问题：
在加上how=’left’之后的返回结果是什么？
看完了问题之后，返回去看这两张表，不着急看答案，仔细想想。
这两个问题明白之后，表之间的连接和映射应该都能够明白了。
2.concat
concat 与其说是连接，更准确的说是拼接。就是把两个表直接合在一起。于是有一个突出的问题，是横向拼接还是纵向拼接，所以concat 函数的关键参数是axis 。
函数的具体参数是：
concat(objs,axis=0,join=\'outer\',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False)
· objs 是需要拼接的对象集合，一般为列表或者字典
· axis=0 是行拼接，拼接之后行数增加，列数也根据join来定，join=’outer’时，列数是两表并集。同理join=’inner’,列数是两表交集。
在默认情况下，axis=0为纵向拼接，此时有
concat([df1,df2]) 等价于 df1.append(df2)
在axis=1 时为横向拼接 ，此时有
concat([df1,df2],axis=1) 等价于 merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how=\'outer\')
举个例子
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({\'key\':[\'a\',\'a\',\'b\',\'b\'],\'data1\':range(4)})
print df1
df2 = pd.DataFrame({\'key\':[\'b\',\'b\',\'c\',\'c\'],\'data2\':range(4)})
print df2
print pd.concat([df1,df2],axis=1)
print pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how=\'outer\')
3.23类别特征编码get_dummy
是一种很实用的将字典中某一列的可能存在的值，多维化映射在对应行，有点像one-hot编码方式，统计该列所有可能存在的值（像sort），作为字典新添加的几个列向量，每一行之前存在哪个值，对应列处值就是1，否则为0。
格式如下：pandas.get_dummies()
参数有：data（数据），prefix（前缀），columns（选择进行处理的列），dummy_na（是否将NaN添加到dummies），drop_first(将统计出来的k个dummies去掉第一个得到k-1个dummies)
举例：import pandas as pd
S=pd.Series(list(‘abca’))
>>> pd.get_dummies(s)
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
>>> s1 = [\'a\', \'b\', np.nan]
>>> pd.get_dummies(s1)
a b
0 1 0
1 0 1
2 0 0
>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)
a b NaN
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
>>> df = pd.DataFrame({\'A\': [\'a\', \'b\', \'a\'], \'B\': [\'b\', \'a\', \'c\'], \'C\': [1, 2, 3]})
>>> pd.get_dummies(df, prefix=[\'col1\', \'col2\'])
C col1_a col1_b col2_a col2_b col2_c
0 1 1 0 0 1 0
1 2 0 1 1 0 0
2 3 1 0 0 0 1
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list(\'abcaa\')))
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
4 1 0 0
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list(\'abcaa\')), drop_first=True))
b c
0 0 0
1 1 0
2 0 1
3 0 0
4 0 0
3.24apply函数lambda部分
python的lambda表达式很想Swift语言里的Closure闭包，无函数名的语句块，可以指定传入参数、计算结果。
语法格式如下：
lambda 传入参数 ： 返回的计算表达式
eg1， 求一个数的平方
>>> g = lambda x : x ** 2
# x为传入参数， 冒号后的x ** 2为传回表达式
>>> print g(4)
16
>>> def h(x):
... return x ** 2
...
>>> print h(4)
16
eg2， 求两数之和
>>> t = lambda x,y: x +y
# x和y为传入参数， 冒号后的 x + y为传回值的表达式
>>> t(2, 4)
6
eg3，用map 求1...4平方 => 1*1,2*2,3*3,4*4
map(lambda x : x * x, range(1,5))
返回值是[1,4,9,16]
lambda赋值语句是倒装的，0 if x==-1 #令x=0当x==-1时。
3.25对多列条件进行apply处理，定义函数
def do_something(x, y):
return x * y
df[\'new_col\'] = map(lambda x, y: do_something(x, y) , df[\'col_1\'], df[\'col_2\'])
3.26浮点小数四舍五入
round(x,5)#保留小数点后5位
3.27常用时间处理，time、datetime、timedelta
Python其实内置了很多方式处理日期和时间，很方便，在我最初对时间的处理上，简单粗暴的用几位数表示，带来了后续时间间隔计算的各种麻烦，后来忽然发现python已经内置了时间的处理的库。。。
Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间。
时间间隔是以秒为单位的浮点小数。
每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。
Python 的 time 模块下有很多函数可以转换常见日期格式。如函数time.time()用于获取当前时间戳, 如下实例:
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import time; # 引入time模块
ticks = time.time()print "当前时间戳为:", ticks
以上实例输出结果：
当前时间戳为: 1459994552.51
时间戳单位最适于做日期运算。但是1970年之前的日期就无法以此表示了。太遥远的日期也不行，UNIX和Windows只支持到2038年。
什么是时间元组？很多Python函数用一个元组装起来的9组数字处理时间:
|
序号 |
字段 |
值 |
|
0 |
4位数年 |
2008 |
|
1 |
月 |
1 到 12 |
|
2 |
日 |
1到31 |
|
3 |
小时 |
0到23 |
|
4 |
分钟 |
0到59 |
|
5 |
秒 |
0到61 (60或61 是闰秒) |
|
6 |
一周的第几日 |
0到6 (0是周一) |
|
7 |
一年的第几日 |
1到366 (儒略历) |
|
8 |
夏令时 |
-1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜 |
|
序号 |
属性 |
值 |
|
0 |
tm_year |
2008 |
|
1 |
tm_mon |
1 到 12 |
|
2 |
tm_mday |
1 到 31 |
|
3 |
tm_hour |
0 到 23 |
|
4 |
tm_min |
0 到 59 |
|
5 |
tm_sec |
0 到 61 (60或61 是闰秒) |
|
6 |
tm_wday |
0到6 (0是周一) |
|
7 |
tm_yday |
1 到 366(儒略历) |
|
8 |
tm_isdst |
-1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜 |
上述也就是struct_time元组。这种结构具有如下属性：
获取当前时间
从返回浮点数的时间辍方式向时间元组转换，只要将浮点数传递给如localtime之类的函数。
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
localtime = time.localtime(time.time())print "本地时间为 :", localtime
以上实例输出结果：
本地时间为 : time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=4, tm_mday=7, tm_hour=10, tm_min=3, tm_sec=27, tm_wday=3, tm_yday=98, tm_isdst=0)
获取格式化的时间
你可以根据需求选取各种格式，但是最简单的获取可读的时间模式的函数是asctime():
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
localtime = time.asctime( time.localtime(time.time()) )print "本地时间为 :", localtime
以上实例输出结果：
本地时间为 : Thu Apr 7 10:05:21 2016
格式化日期
我们可以使用 time 模块的 strftime 方法来格式化日期，：
time.strftime(format[, t])
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
# 格式化成2016-03-20 11:45:39形式print time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
# 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式print time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime())
# 将格式字符串转换为时间戳
a = "Sat Mar 28 22:24:24 2016"print time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y"))
以上实例输出结果：
2016-04-07 10:25:09Thu Apr 07 10:25:09 20161459175064.0
python中时间日期格式化符号：
· %y 两位数的年份表示（00-99）
· %Y 四位数的年份表示（000-9999）
· %m 月份（01-12）
· %d 月内中的一天（0-31）
· %H 24小时制小时数（0-23）
· %I 12小时制小时数（01-12）
· %M 分钟数（00=59）
· %S 秒（00-59）
· %a 本地简化星期名称
· %A 本地完整星期名称
· %b 本地简化的月份名称
· %B 本地完整的月份名称
· %c 本地相应的日期表示和时间表示
· %j 年内的一天（001-366）
· %p 本地A.M.或P.M.的等价符
· %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
· %w 星期（0-6），星期天为星期的开始
· %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
· %x 本地相应的日期表示
· %X 本地相应的时间表示
· %Z 当前时区的名称
· %% %号本身
获取某月日历
Calendar模块有很广泛的方法用来处理年历和月历，例如打印某月的月历：
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import calendar
cal = calendar.month(2016, 1)print "以下输出2016年1月份的日历:"print cal;
以上实例输出结果：
以下输出2016年1月份的日历:
January 2016Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3
4 5 6 7 8 9 1011 12 13 14 15 16 1718 19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31
Time 模块
|
序号 |
函数及描述 |
|
1 |
time.altzone |
|
2 |
time.asctime([tupletime]) |
|
3 |
time.clock( ) |
|
4 |
time.ctime([secs]) |
|
5 |
time.gmtime([secs]) |
|
6 |
time.localtime([secs]) |
|
7 |
time.mktime(tupletime) |
|
8 |
time.sleep(secs) |
|
9 |
time.strftime(fmt[,tupletime]) |
|
10 |
time.strptime(str,fmt=\'%a %b %d %H:%M:%S %Y\') |
|
11 |
time.time( ) |
|
12 |
time.tzset() |
Time 模块包含了以下内置函数，既有时间处理相的，也有转换时间格式的：
Time模块包含了以下2个非常重要的属性：
|
序号 |
属性及描述 |
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1 |
time.timezone |
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2 |
time.tzname |
日历（Calendar）模块
此模块的函数都是日历相关的，例如打印某月的字符月历。
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序号 |
函数及描述 |
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1 |
calendar.calendar(year,w=2,l=1,c=6) |
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2 |
calendar.firstweekday( ) |
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3 |
calendar.isleap(year) |
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4 |
calendar.leapdays(y1,y2) |
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5 |
calendar.month(year,month,w=2,l=1) |
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6 |
calendar.monthcalendar(year,month) |
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7 |
calendar.monthrange(year,month) |
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8 |
calendar.prcal(year,w=2,l=1,c=6) |
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9 |
calendar.prmonth(year,month,w=2,l=1) |
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10 |
calendar.setfirstweekday(weekday) |
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11 |
calendar.timegm(tupletime) |
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12 |
calendar.weekday(year,month,day) |
星期一是默认的每周第一天，星期天是默认的最后一天。更改设置需调用calendar.setfirstweekday()函数。模块包含了以下内置函数：
其他相关模块和函数
在Python中，其他处理日期和时间的模块还有：
· datetime模块
· pytz模块