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pytest使用简介

安装 pip install pytest 简介 pytest可以轻松编写测试,支持扩展,并且有丰富的引用和库支持复杂的功能测试 一个简单的例子: # content of test_sample.py def inc(x): return x + 1 def test_answer(): assert inc(3) == 5 执行结果 $ pytest =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache rootdir: $REGENDOC_TMPDIR collected 1 item test_sample.py F [100%] ================================= FAILURES ==========================...

Pandas时序数据处理入门

图片来源:https://pixabay.com/ 作为一个几乎每天与时间序列数据打交道的人员,我发现pandaPython包在时间序列的操作和分析方面有强大优势。 这篇关于panda时间序列数据处理的基本介绍可以带你入门时间序列分析。本文将主要介绍以下操作: 创建一个日期范围 处理时间戳数据 将字符串数据转换为时间戳 在数据框中索引和切片时间序列数据 重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 计算滚动统计数据,如滚动平均值 处理丢失数据 了解unix/epoch时间的基础知识 了解时间序列数据分析的常见陷阱 接下来我们一起步入正题。如果想要处理已有的实际数据,你可能考虑从使用panda read_csv将文件读入数据框开始,然而在这里,我们将直接从处理生成的数据开始。 首先导入我们将会使用到的库,然后用它们创建日期范围 import pandas as pd from datetime import datetime import numpy as np date_rng = pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018...

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