TimeSeries¶

class astropy.timeseries.TimeSeries(data=None, *, time=None, time_start=None, time_delta=None, n_samples=None, **kwargs)[源代码]¶

基类：astropy.timeseries.core.BaseTimeSeries

以表格形式表示时间序列数据的类。

TimeSeries 在一个时间序列中，用不同的时间点来表示时间序列中的不同值，参见 BinnedTimeSeries 班级）。 TimeSeries 是 QTable 因此，它提供了所有可用于表的标准表管理方法，但它也为处理时间序列提供了额外的便利，例如用于设置时间的灵活初始值设定项、用于折叠时间序列的方法以及 time 属性以方便访问时间值。

另请参见：https://docs.astropy.org/en/stable/timeseries/

参数

data ：numpy ndarray，dict，列表， Table ，或表状对象，可选numpy ndarray，dict，列表，: 初始化时间序列的数据。它不需要包含可以单独提供的时间，但是如果它确实包含时间，那么它们应该位于一个名为 'time' 自动识别。
time ： Time ， TimeDelta 或者说它可以时间、时间增量或iterable: 采样值的时间-可以直接作为 Time 或 TimeDelta 数组或作为初始化 Time 班级。如果给出了这个值，则不应使用剩余的与时间相关的参数。
time_start ： Time 或str时间或结构: 时间序列中第一个样本的时间。这是提供 time 需要这样做 time_delta 也提供。
time_delta时间增量或数量 [“时间”]: 系列的时间步长。如果时间序列是均匀采样的，则可以是标量；如果不是，则可以是一个值数组。
n_samples利息: 时间序列的样本数。仅在两者都使用 time_start 和 time_delta 提供，并且是标量值。
**kwargs可选的: 其他关键字参数传递给 QTable .

属性摘要

`ColumnClass`
`colnames`
`dtype`
`groups`
`has_masked_columns`	如果表中有 `MaskedColumn` 柱。
`has_masked_values`	如果表中的列包含被屏蔽的值，则为True。
`has_mixin_columns`	如果表有任何mixin列（定义为不是列子类的列），则为True。
`iloc`	返回一个TableILoc对象，该对象可用于按索引中出现的顺序检索索引行。
`indices`	以TableIndexes对象的形式返回与表的列关联的索引。
`info`
`loc`	返回可用于按索引检索给定数据区域中的行的TableLoc对象。
`loc_indices`	返回一个TableLocIndexes对象，该对象可用于检索与给定表索引键值相对应的行索引。
`mask`
`masked`
`meta`
`pprint_exclude_names`	维护控制打印输出表列可见性的元组。
`pprint_include_names`	维护控制打印输出表列可见性的元组。
`time`	时间价值观。
`write`	以指定的格式写出此表对象。

方法总结

`add_column` \(args, *kwargs)	见 `add_column()` .
`add_columns` \(args, *kwargs)	见 `add_columns()` .
`add_index` \(串名[, engine, unique] )	在一列或多列之间插入新索引。
`add_row` \([vals, mask] )	在表的末尾添加新行。
`argsort` \([keys, kind, reverse] )	返回将根据一个或多个键列对表进行排序的索引。
`as_array` \([keep_byteorder, names] )	以结构化的形式返回表的新副本np.ndarray公司或者马斯克达雷硕士对象（视情况而定）。
`convert_bytestring_to_unicode` \()	按测试环列转换(数据类型.种类='S'）到unicode(数据类型.种类=“U”）使用UTF-8编码。
`convert_unicode_to_bytestring` \()	转换unicode列(数据类型.种类=“U”）到bytestring(数据类型.种类='S'）使用UTF-8编码。
`copy` \([copy_data] )	返回表的副本。
`field` \(项目)	返回列 [item] 重新排列兼容性。
`filled` \([fill_value] )	返回self的副本，并填充掩码值。
`fold` \([period, epoch_time, epoch_phase, ...] )	返回一个新的 `TimeSeries` 用一个时期和时代折叠起来。
`from_pandas` \(df[, time_scale] )	转换为 `DataFrame` 到A `astropy.timeseries.TimeSeries` .
`group_by` \(密钥)	按指定的将此表分组 `keys`
`index_column` \(名称)	返回列的位置索引 `name` .
`index_mode` \(模式)	返回索引模式的上下文管理器。
`insert_row` \(索引[, vals, mask] )	在给定行之前添加新行 `index` 在桌子上的位置。
`items` \()
`itercols` \()	迭代此表的列。
`iterrows` \(*姓名)	迭代表的行，为每行返回一个值的元组。
`keep_columns` \(名称)	只保留指定的列（删除其他列）。
`keys` \()
`more` \([max_lines, max_width, show_name, ...] )	使用分页界面交互浏览表。
`pformat` \([max_lines, max_width, show_name, ...] )	返回的格式化字符串表示形式的行列表
`pformat_all` \([max_lines, max_width, ...] )	返回的格式化字符串表示形式的行列表
`pprint` \([max_lines, max_width, show_name, ...] )	打印表的格式化字符串表示形式。
`pprint_all` \([max_lines, max_width, ...] )	打印整个表的格式化字符串表示形式。
`read` \(文件名[, time_column, time_format, ...] )	读取并解析文件并返回 `astropy.timeseries.TimeSeries` .
`remove_column` \(名称)	从表中删除列。
`remove_columns` \(名称)	从表中删除几列。
`remove_indices` \(列名称)	删除所有涉及给定列的索引。
`remove_row` \(索引)	从表中删除行。
`remove_rows` \(行_说明符)	从表中删除行。
`rename_column` \(名称，新的_名称)	重命名列。
`rename_columns` \(名称，新的_名称)	重命名多个列。
`replace_column` \(名称、列 [, copy] )	替换列 `name` 和新的 `col` 对象。
`reverse` \()	反转表行的行顺序。
`round` \([decimals] )	将数字列舍入到指定的小数位数。
`show_in_browser` \([max_lines, jsviewer, ...] )	以HTML呈现表格并在web浏览器中显示。
`show_in_notebook` \([tableid, css, ...] )	以HTML格式呈现表格，并将其显示在IPython笔记本中。
`sort` \([keys, reverse] )	根据一个或多个键对表进行排序。
`to_pandas` \()	转换此 `TimeSeries` 到A `DataFrame` 用一个 `DatetimeIndex` 索引。
`update` \(其他[, copy] )	执行字典样式的更新和合并元数据。
`values` \()
`values_equal` \(其他)	表与另一个表、列表或标量的元素级比较。

属性文档

ColumnClass¶

colnames¶

dtype¶

groups¶

has_masked_columns¶

如果表中有 MaskedColumn 柱。

这不会检查可能有掩码值的mixin列，请使用 has_masked_values 在这种情况下。

has_masked_values¶

如果表中的列包含被屏蔽的值，则为True。

对于大型表，这可能相对较慢，因为它需要检查每个列的掩码值。

has_mixin_columns¶: 如果表有任何mixin列（定义为不是列子类的列），则为True。

iloc¶: 返回一个TableILoc对象，该对象可用于按索引中出现的顺序检索索引行。

indices¶: 以TableIndexes对象的形式返回与表的列关联的索引。

info¶

loc¶: 返回可用于按索引检索给定数据区域中的行的TableLoc对象。请注意，loc和iloc都只适用于单列索引。

loc_indices¶: 返回一个TableLocIndexes对象，该对象可用于检索与给定表索引键值相对应的行索引。

mask¶

masked¶

meta¶

pprint_exclude_names¶

维护控制打印输出表列可见性的元组。

这是从MetaAttribute继承的描述符，因此属性值存储在表META中 ['__attributes__'] 。

这将用于 pprint_include_names 和 pprint_exclude_names 表属性。

pprint_include_names¶

维护控制打印输出表列可见性的元组。

这是从MetaAttribute继承的描述符，因此属性值存储在表META中 ['__attributes__'] 。

这将用于 pprint_include_names 和 pprint_exclude_names 表属性。

time¶: 时间价值观。

write¶

以指定的格式写出此表对象。

此函数提供到AstPy统一I/O层的表接口。这允许使用语法以许多受支持的数据格式轻松写入文件，例如：

>>> from astropy.table import Table
>>> dat = Table([[1, 2], [3, 4]], names=('a', 'b'))
>>> dat.write('table.dat', format='ascii')

获取有关可用的编写器的帮助 Table 使用``Help()``方法：：

>>> Table.write.help()  # Get help writing Table and list supported formats
>>> Table.write.help('fits')  # Get detailed help on Table FITS writer
>>> Table.write.list_formats()  # Print list of available formats

这个 serialize_method 有关参数的说明，请参阅 Table serialization methods 。

另请参阅：https://docs.astropy.org/en/stable/io/unified.html

参数

*args可选元组: 位置参数传递给数据编写器。如果提供，第一个参数是输出文件名。
formatSTR: 文件格式说明符。
serialize_method字符串、词典、可选: 列的序列化方法说明符。
**kwargs可选的: 传递给数据编写器的关键字参数。

方法文件

add_column(*args, **kwargs)[源代码]¶: 见 add_column() .

add_columns(*args, **kwargs)[源代码]¶: 见 add_columns() .

add_index(colnames, engine=None, unique=False)¶

在一列或多列之间插入新索引。如果没有索引，请将此索引作为主表索引。

参数

colnamesstr或list: 要索引的列名（或单个列名）的列表
engine类型或无: 要使用的索引引擎类，从SortedArray、BST和SCEngine中选择。如果提供的参数为None（默认情况下），请使用SortedArray。
unique布尔: 索引的值是否必须唯一。默认值为False。

add_row(vals=None, mask=None)¶

在表的末尾添加新行。

这个 vals 参数可以是：

序列（如元组或列表）: 列值的顺序与表列的顺序相同。
映射（例如dict）: 与列名对应的键。缺少的值将用np.零列数据类型。
None: 所有值填充np.零列数据类型。

此方法要求表对象“拥有”底层数组数据。特别是不能将行添加到已从现有数组中用copy=False初始化的表中。

这个 mask 属性应提供值的掩码（如果需要）。掩码的类型应与值的类型匹配，即如果 vals 是一个iterable，那么 mask 如果长度相同 vals 是一个映射，那么 mask 应该是字典。

参数

vals元组、列表、字典或无: 在新行中使用指定的值
mask元组、列表、字典或无: 在新行中使用指定的掩码值

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1,2],[4,5],[7,8]], names=('a','b','c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1   4   7
  2   5   8

正在添加一个新行，其中“a”中的条目为“3”，“b”中的条目为6，“c”中的条目为“9”：

>>> t.add_row([3,6,9])
>>> print(t)
  a   b   c
  --- --- ---
  1   4   7
  2   5   8
  3   6   9

argsort(keys=None, kind=None, reverse=False)¶

返回将根据一个或多个键列对表进行排序的索引。这简单地称为 numpy.argsort 函数与 order 参数设置为 keys .

参数

keysstr或str列表: 表排序依据的列名
kind{'quicksort'，'mergesort'，'heapsort'}，可选: 排序算法。
reverse布尔: 按相反顺序排序（默认值=False）

返回

index_array恩达雷: 按指定键列对表排序的索引数组。

as_array(keep_byteorder=False, names=None)¶

以结构化的形式返回表的新副本np.ndarray公司或者马斯克达雷硕士对象（视情况而定）。

参数

keep_byteorder可选的布尔: 默认情况下，返回的数组以本机字节顺序包含所有列。但是，如果此选项是 True 这将保留所有列的字节顺序（如果有非本机列）。
names列表，可选：: 要为返回的结构化数组包含的列名列表。默认值是包括所有表列。

返回

table_array ：数组或 MaskedArray数组或: 表的副本作为Numpy结构化数组。ndarray表示未屏蔽或 MaskedArray 为了蒙面。

convert_bytestring_to_unicode()¶

按测试环列转换(数据类型.种类='S'）到unicode(数据类型.种类=“U”）使用UTF-8编码。

在内部，这会更改字符串列，以用4字节的UCS-4等效值表示字符串中的每个字符，因此内存效率低下，但允许脚本使用自然语法操作字符串数组。

convert_unicode_to_bytestring()¶

转换unicode列(数据类型.种类=“U”）到bytestring(数据类型.种类='S'）使用UTF-8编码。

将unicode字符串数组导出到文件时，可能需要将unicode列编码为bytestrings。

copy(copy_data=True)¶

返回表的副本。

参数

copy_data布尔: 如果 True （默认），复制基础数据数组。否则，请使用相同的数据数组。这个 meta 总是深度复制，而不管 copy_data .

field(item)¶: 返回列 [item] 重新排列兼容性。

filled(fill_value=None)¶

返回self的副本，并填充掩码值。

中频输入 fill_value 则该值将用于表中的所有屏蔽项。否则个人 fill_value 使用为每个表列定义的。

参数

fill_valueSTR: 如果提供，则 fill_value 用于整个表中的所有屏蔽项。

返回

filled_table ： Table表: 已填充掩码值的新表

fold(period=None, epoch_time=None, epoch_phase=0, wrap_phase=None, normalize_phase=False)[源代码]¶

返回一个新的 TimeSeries 用一个时期和时代折叠起来。

参数

period数量 [“时间”]: 用来折叠的时期
epoch_time ： Time时间: 用作参考历元的时间，在此时间偏移/相位将为 epoch_phase . 默认为时间序列中的第一次。
epoch_phase浮动或: 阶段 epoch_time .如果 normalize_phase 是 True ，这应该是无量纲值，而如果 normalize_phase 是 False ，这应该是一个 Quantity 以时间为单位。默认为0。
wrap_phase浮动或: 阶段的值，高于该阶段的值将被一个句点换回。如果 normalize_phase 是 True ，这应该是无量纲值，而如果 normalize_phase 是 False ，这应该是一个 Quantity 以时间为单位。默认为周期的一半，因此生成的时间序列从 -period / 2 到 period / 2 （如果 normalize_phase 是 False )或-0.5至0.5（如果 normalize_phase 是 True ）
normalize_phase布尔: 如果 False 阶段返回为 TimeDelta ，否则作为无量纲 Quantity .

返回

folded_timeseries ： TimeSeriesTimeSeries: 以相位为的折叠时间序列对象 time 列。

classmethod from_pandas(df, time_scale='utc')[源代码]¶

转换为 DataFrame 到A astropy.timeseries.TimeSeries .

参数

df : pandas.DataFramepandas.DataFrame: Pandas pandas.DataFrame 实例。
time_scaleSTR: 进入的时间尺度 astropy.time.Time .默认为 UTC .

group_by(keys)¶

按指定的将此表分组 keys

这将有效地将表拆分为组，这些组对应于 keys 分组对象。输出是一个新的 TableGroups 它包含此表的副本，但按行排序 keys .

这个 keys 输入到 group_by 可以用不同的方式指定：

与表列名对应的字符串或字符串列表

与此表长度相同的Numpy数组（同构或结构化）

Table 和这张桌子一样长

参数

keys ：str、str列表、numpy array或 Tablestr，str的列表，numpy数组，或者: 键分组对象

返回

out ： Table表: 已设置组的新表

index_column(name)¶

返回列的位置索引 name .

参数

nameSTR: 列名

返回

index利息: 列的位置索引 name .

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

获取表的列“b”的索引：

>>> t.index_column('b')
1

index_mode(mode)¶

返回索引模式的上下文管理器。

参数

modeSTR: “冻结”、“复制”或“放弃复制”。在“discard_on_copy”模式下，只要复制列或表，就不会复制索引。在'freeze'模式下，只要修改列，就不会修改索引；在上下文退出时，索引会根据列值自动刷新。此模式适用于需要在索引列中进行多次添加或修改的情况。在“copy_on u getitem”模式下，在获取列切片和表切片时复制索引，因此col [i0：i1] 将保留索引。

insert_row(index, vals=None, mask=None)¶

在给定行之前添加新行 index 在桌子上的位置。

这个 vals 参数可以是：

序列（如元组或列表）: 列值的顺序与表列的顺序相同。
映射（例如dict）: 与列名对应的键。缺少的值将用np.零列数据类型。
None: 所有值填充np.零列数据类型。

这个 mask 属性应提供值的掩码（如果需要）。掩码的类型应与值的类型匹配，即如果 vals 是一个iterable，那么 mask 如果长度相同 vals 是一个映射，那么 mask 应该是字典。

参数

vals元组、列表、字典或无: 在新行中使用指定的值
mask元组、列表、字典或无: 在新行中使用指定的掩码值

items()¶

itercols()¶

迭代此表的列。

实例

迭代表中的列：

>>> t = Table([[1], [2]])
>>> for col in t.itercols():
...     print(col)
col0
----
   1
col1
----
   2

使用 itercols() 类似于 for col in t.columns.values() 但在句法上是首选的。

iterrows(*names)¶

迭代表的行，为每行返回一个值的元组。

当只需要列的子集时，此方法特别有用。

这个 iterrows 方法可以比使用标准表行迭代（例如。 for row in tbl: )，因为它返回一个新的 ~astropy.table.Row 对象，并访问该行中的列（例如。 row['col0'] )比元组访问慢。

参数

names列表: 列名列表（如果未提供名称，则默认为所有列）

返回

rows可迭代的: 迭代器返回行值的元组

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table({'a': [1, 2, 3],
...            'b': [1.0, 2.5, 3.0],
...            'c': ['x', 'y', 'z']})

要使用列名按行迭代：

>>> for a, c in t.iterrows('a', 'c'):
...     print(a, c)
1 x
2 y
3 z

keep_columns(names)¶

只保留指定的列（删除其他列）。

参数

names字符串或字符串的可迭代: 要保留的柱子。所有其他列都将被删除。

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1, 2, 3],[0.1, 0.2, 0.3],['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

仅保留表的列‘a’：：

>>> t.keep_columns('a')
>>> print(t)
 a
---
  1
  2
  3

保留表中的列‘a’和‘c’：：

>>> t = Table([[1, 2, 3],[0.1, 0.2, 0.3],['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> t.keep_columns(['a', 'c'])
>>> print(t)
 a   c
--- ---
  1   x
  2   y
  3   z

keys()¶

more(max_lines=None, max_width=None, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False)¶

使用分页界面交互浏览表。

支持的密钥：

f, <space> : forward one page
b : back one page
r : refresh same page
n : next row
p : previous row
< : go to beginning
> : go to end
q : quit browsing
h : print this help

参数

max_lines利息: 表输出中的最大行数
max_widthint或无: 输出最大字符宽度
show_name布尔: 包括列名的标题行。默认值为True。
show_unit布尔: 包括单位的标题行。默认情况下，仅当一个或多个列具有已定义的单位值时，才显示单位行。
show_dtype布尔: 包含列数据类型的标题行。默认值为True。

pformat(max_lines=None, max_width=None, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, html=False, tableid=None, align=None, tableclass=None)¶

返回的格式化字符串表示形式的行列表

桌子。

如果没有值 max_lines 然后使用屏幕终端的高度来设置 max_lines . 如果无法确定终端高度，则从配置项中获取默认值 astropy.conf.max_lines . 如果负值为 max_lines 则没有应用行限制。

同样适用于 max_width 除了配置项是 astropy.conf.max_width .

参数

max_linesint或无: 要输出的最大行数
max_widthint或无: 输出最大字符宽度
show_name布尔: 包括列名的标题行。默认值为True。
show_unit布尔: 包括单位的标题行。默认情况下，仅当一个或多个列具有已定义的单位值时，才显示单位行。
show_dtype布尔: 包含列数据类型的标题行。默认值为True。
html布尔: 将输出格式化为HTML表。默认值为False。
tableidSTR或无: 表的ID标记；仅在设置了html时使用。默认值是“table{id}”，其中id是表对象的唯一整数id，id（self）
align字符串、列表、元组或无: 列的左/右对齐。所有列的默认值为right（None）。其他允许的值为“>”、“<”、“^”和“0=”分别表示右、左、居中和0填充。可以提供一个字符串列表来对齐具有多个列的表。
tableclass字符串或字符串列表或无: 表的CSS类；仅在设置了html时使用。默认值为“无”。

返回

lines列表: 将表格格式化为字符串列表。

pformat_all(max_lines=- 1, max_width=- 1, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, html=False, tableid=None, align=None, tableclass=None)¶

返回的格式化字符串表示形式的行列表

整张桌子。

如果没有值 max_lines 然后使用屏幕终端的高度来设置 max_lines . 如果无法确定终端高度，则从配置项中获取默认值 astropy.conf.max_lines . 如果负值为 max_lines 则没有应用行限制。

同样适用于 max_width 除了配置项是 astropy.conf.max_width .

参数

max_linesint或无: 要输出的最大行数
max_widthint或无: 输出最大字符宽度
show_name布尔: 包括列名的标题行。默认值为True。
show_unit布尔: 包括单位的标题行。默认情况下，仅当一个或多个列具有已定义的单位值时，才显示单位行。
show_dtype布尔: 包含列数据类型的标题行。默认值为True。
html布尔: 将输出格式化为HTML表。默认值为False。
tableidSTR或无: 表的ID标记；仅在设置了html时使用。默认值是“table{id}”，其中id是表对象的唯一整数id，id（self）
align字符串、列表、元组或无: 列的左/右对齐。所有列的默认值为right（None）。其他允许的值为“>”、“<”、“^”和“0=”分别表示右、左、居中和0填充。可以提供一个字符串列表来对齐具有多个列的表。
tableclass字符串或字符串列表或无: 表的CSS类；仅在设置了html时使用。默认值为“无”。

返回

lines列表: 将表格格式化为字符串列表。

pprint(max_lines=None, max_width=None, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, align=None)¶

打印表的格式化字符串表示形式。

如果没有值 max_lines 然后使用屏幕终端的高度来设置 max_lines . 如果无法确定终端高度，则从配置项中获取默认值 astropy.conf.max_lines . 如果负值为 max_lines 则没有应用行限制。

除配置项为 astropy.conf.max_width .

参数

max_linesint或无: 表输出中的最大行数。
max_widthint或无: 输出的最大字符宽度。
show_name布尔: 包括列名的标题行。默认值为True。
show_unit布尔: 包括单位的标题行。默认情况下，仅当一个或多个列具有已定义的单位值时，才显示单位行。
show_dtype布尔: 包含列数据类型的标题行。默认值为True。
align字符串、列表、元组或无: 列的左/右对齐。所有列的默认值为right（None）。其他允许的值为“>”、“<”、“^”和“0=”分别表示右、左、居中和0填充。可以提供一个字符串列表来对齐具有多个列的表。

pprint_all(max_lines=- 1, max_width=- 1, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, align=None)¶

打印整个表的格式化字符串表示形式。

此方法与 astropy.table.Table.pprint 除了默认的 max_lines 和 max_width 都是-1，这样默认情况下打印整个表，而不是限制屏幕终端的大小。

参数

max_linesint或无: 表输出中的最大行数。
max_widthint或无: 输出的最大字符宽度。
show_name布尔: 包括列名的标题行。默认值为True。
show_unit布尔: 包括单位的标题行。默认情况下，仅当一个或多个列具有已定义的单位值时，才显示单位行。
show_dtype布尔: 包含列数据类型的标题行。默认值为True。
align字符串、列表、元组或无: 列的左/右对齐。所有列的默认值为right（None）。其他允许的值为“>”、“<”、“^”和“0=”分别表示右、左、居中和0填充。可以提供一个字符串列表来对齐具有多个列的表。

classmethod read(filename, time_column=None, time_format=None, time_scale=None, format=None, *args, **kwargs)[源代码]¶

读取并解析文件并返回 astropy.timeseries.TimeSeries .

此方法使用Astropy中的统一I/O基础结构，这使得为各种类定义读写器变得容易(https://docs.astropy.org/en/stable/io/unified.html). 默认情况下，此方法将尝试使用为 astropy.timeseries.TimeSeries 类-但是，也可以使用 format 关键字指定为 astropy.table.Table 类-在这种情况下，您还需要为包含存储箱开始时间的列提供列名，以及其他列名（有关详细信息，请参阅下面的参数部分）：

>>> from astropy.timeseries import TimeSeries
>>> ts = TimeSeries.read('sampled.dat', format='ascii.ecsv',
...                      time_column='date')  

参数

filenameSTR: 要分析的文件。
formatSTR: 文件格式说明符。
time_column可选的STR: 时间列的名称。
time_format可选的STR: 时间列的时间格式。
time_scale可选的STR: 时间列的时间刻度。
*args可选元组: 传递给数据读取器的位置参数。
**kwargs可选的: 传递给数据读取器的关键字参数。

返回

out ： astropy.timeseries.sampled.TimeSeriesastropy.timeseries.sampled.TimeSeries: 与文件内容相对应的时间序列。

笔记

可用的内置格式有：

格式	读	写	自动识别
kepler.fits	是的	不	不
tess.fits	是的	不	不

remove_column(name)¶

从表中删除列。

也可以通过以下方式实现：

del table[name]

参数

nameSTR: 要删除的列的名称

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

从表中删除列“b”：

>>> t.remove_column('b')
>>> print(t)
 a   c
--- ---
  1   x
  2   y
  3   z

要同时删除多个列，请使用“删除列”。

remove_columns(names)¶

从表中删除几列。

参数

names字符串或字符串的可迭代: 要删除的列的名称

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...     names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

从表中删除列“b”和“c”：

>>> t.remove_columns(['b', 'c'])
>>> print(t)
 a
---
  1
  2
  3

只指定一列也可以。从表中删除列“b”：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...     names=('a', 'b', 'c'))
>>> t.remove_columns('b')
>>> print(t)
 a   c
--- ---
  1   x
  2   y
  3   z

这与使用remove_column相同。

remove_indices(colname)¶

删除所有涉及给定列的索引。如果删除主索引，则新的主索引将是最近添加的剩余索引。

参数

colnameSTR: 列的名称

remove_row(index)¶

从表中删除行。

参数

index利息: 要删除的行的索引

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

从表中删除行1:：

>>> t.remove_row(1)
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  3 0.3   z

要同时删除多行，请使用remove_rows。

remove_rows(row_specifier)¶

从表中删除行。

参数

row_specifier切片、整型或整型数组: 要删除的行的规范

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

从表中删除行0和行2:：

>>> t.remove_rows([0, 2])
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  2 0.2   y

请注意，如果slice操作符扩展到数据之外，则不会出现警告：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> t.remove_rows(slice(10, 20, 1))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

rename_column(name, new_name)¶

重命名列。

也可以通过设置 name 列的属性：

table[name].name = new_name

托多：这对混血儿没用

参数

nameSTR: 列的当前名称。
new_nameSTR: 列的新名称

实例

创建一个包含三列“a”、“b”和“c”的表：

>>> t = Table([[1,2],[3,4],[5,6]], names=('a','b','c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

将列“a”重命名为“aa”：

>>> t.rename_column('a' , 'aa')
>>> print(t)
 aa  b   c
--- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

rename_columns(names, new_names)¶

重命名多个列。

参数

names列表，元组: 现有列名的列表或元组。
new_names列表，元组: 新列名的列表或元组。

实例

创建一个包含三列“a”、“b”、“c”的表：

>>> t = Table([[1,2],[3,4],[5,6]], names=('a','b','c'))
>>> print(t)
  a   b   c
 --- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

将列“a”重命名为“aa”，将“b”重命名为“bb”：：

>>> names = ('a','b')
>>> new_names = ('aa','bb')
>>> t.rename_columns(names, new_names)
>>> print(t)
 aa  bb   c
--- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

replace_column(name, col, copy=True)¶

替换列 name 和新的 col 对象。

行为 copy 对于列对象是：-copy=True:具有数据副本和meta深度副本的新类实例-copy=False:具有相同数据和meta的仅键副本的新类实例

对于mixin列：-copy=True:new class instance with copy of data and deep copy of meta-copy=False:原始实例（根本没有副本）

参数

nameSTR: 要替换的列的名称
col ： Column 或 ndarray 或序列列或ndarray或序列: 用于替换现有列的新列对象。
copy布尔: 复制输入 col ，默认值为真

参见

add_columns, astropy.table.hstack, update

实例

将列“a”替换为其自身的浮点版本：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3]], names=('a', 'b'))
>>> float_a = t['a'].astype(float)
>>> t.replace_column('a', float_a)

reverse()¶

反转表行的行顺序。该表被就地反转，并且没有函数参数。

实例

创建包含三列的表：

>>> t = Table([['Max', 'Jo', 'John'], ['Miller','Miller','Jackson'],
...         [12,15,18]], names=('firstname','name','tel'))
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
      Max  Miller  12
       Jo  Miller  15
     John Jackson  18

反转顺序：

>>> t.reverse()
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
     John Jackson  18
       Jo  Miller  15
      Max  Miller  12

round(decimals=0)¶

将数字列舍入到指定的小数位数。非数字列将被忽略。

参数

小数：int，dict: 列舍入到的小数位数。如果给定dict，则列将舍入到指定为值的数字。如果某一列不在给定的字典中，它将保持不变。

实例

创建三个不同类型的列：

>>> t = Table([[1, 4, 5], [-25.55, 12.123, 85],
...     ['a', 'b', 'c']], names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a    b     c
--- ------ ---
  1 -25.55   a
  4 12.123   b
  5   85.0   c

四舍五入到0：

>>> t.round(0)
>>> print(t)
 a    b    c
--- ----- ---
  1 -26.0   a
  4  12.0   b
  5  85.0   c

将列“a”四舍五入到小数点后1：

>>> t.round({'a':-1})
>>> print(t)
 a    b    c
--- ----- ---
  0 -26.0   a
  0  12.0   b
  0  85.0   c

show_in_browser(max_lines=5000, jsviewer=False, browser='default', jskwargs={'use_local_files': True}, tableid=None, table_class='display compact', css=None, show_row_index='idx')¶

以HTML呈现表格并在web浏览器中显示。

参数

max_lines利息: 要导出到表的最大行数（默认情况下设置为低以避免内存问题，因为浏览器视图需要在内存中复制表）。负值 max_lines 表示没有行限制。
jsviewer布尔: 如果 True, prepends some javascript headers so that the table is rendered as a DataTables 数据表。这允许在浏览器中搜索和排序。
browserSTR: 任何合法的浏览器名称，例如。 'firefox' ， 'chrome' ， 'safari' （对于mac，您可能需要使用 'open -a "/Applications/Google Chrome.app" {{}}' 对于铬）。如果 'default' ，将使用系统默认浏览器。
jskwargs双关语: 传递给 astropy.table.JSViewer 初始化。默认为 {{'use_local_files': True}} 这意味着JavaScript库将由本地副本提供服务。
tableidSTR或无: 表的htmlid标记。默认为 table{{id}} ，其中id是表对象id（self）的唯一整数id。
table_classSTR或无: 包含用于设置表样式的HTML类列表的字符串。默认值是“display compact”，其他可能的值可以在中找到https://www.datatables.net/manual/styleng/classes
cssSTR: 声明表格式的有效CSS字符串。默认为 astropy.table.jsviewer.DEFAULT_CSS .
show_row_indexstr或False: 如果计算结果不为False，则具有给定名称的列将添加到显示的表的版本中。这个新列显示表本身中行的索引，即使所显示的表被另一列重新排序。请注意，如果已存在具有此名称的列，则将忽略此选项。默认为“idx”。

show_in_notebook(tableid=None, css=None, display_length=50, table_class='astropy-default', show_row_index='idx')¶

以HTML格式呈现表格，并将其显示在IPython笔记本中。

参数

tableidSTR或无: 表的htmlid标记。默认为 table{{id}}-XXX ，其中id是表对象的唯一整数id，id（self），XXX是一个随机数，以避免多次打印同一个表时发生冲突。
table_classSTR或无: 包含用于设置表样式的HTML类列表的字符串。特殊的默认字符串（“astropy-default”）表示将从配置项中检索该字符串 astropy.table.default_notebook_table_class . 请注意，这些表类可能会使用引导，因为这是随笔记本一起加载的。看到了吗 this page 对于类列表。
cssSTR: 声明表格式的有效CSS字符串。默认为 astropy.table.jsviewer.DEFAULT_CSS_NB .
display_length可选的: 要显示的数字或行。默认为50。
show_row_indexstr或False: 如果计算结果不为False，则具有给定名称的列将添加到显示的表的版本中。这个新列显示表本身中行的索引，即使所显示的表被另一列重新排序。请注意，如果已存在具有此名称的列，则将忽略此选项。默认为“idx”。

笔记

目前，不像 show_in_browser （与 jsviewer=True )，此方法需要访问在线javascript代码库。这是由于现代浏览器对访问本地文件的限制。因此，如果您在脱机时调用此方法（并且没有jquery和jquery.dataTables)jsviewer将无法获得特性。

sort(keys=None, reverse=False)¶

根据一个或多个键对表进行排序。它对现有表进行操作，不返回新表。

参数

keysstr或str列表: 表排序依据的键。如果没有，则使用表的主索引。
reverse布尔: 按相反顺序排序（默认值=False）

实例

创建包含3列的表：

>>> t = Table([['Max', 'Jo', 'John'], ['Miller', 'Miller', 'Jackson'],
...            [12, 15, 18]], names=('firstname', 'name', 'tel'))
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
      Max  Miller  12
       Jo  Miller  15
     John Jackson  18

根据标准排序规则，先“name”再“firstname”：

>>> t.sort(['name', 'firstname'])
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
     John Jackson  18
       Jo  Miller  15
      Max  Miller  12

按照标准排序规则排序，先是“名字”，然后是“电话”，顺序相反：

>>> t.sort(['firstname', 'tel'], reverse=True)
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
      Max  Miller  12
     John Jackson  18
       Jo  Miller  15

to_pandas()[源代码]¶

转换此 TimeSeries 到A DataFrame 用一个 DatetimeIndex 索引。

返回

数据帧 : pandas.DataFramepandas.DataFrame: Pandas pandas.DataFrame 实例

update(other, copy=True)¶

执行字典样式的更新和合并元数据。

这一论点 other 必须是 |Table| ，或者可以用来初始化表的东西。列来自(可能已转换) other 都被添加到这个表中。在列名匹配的情况下，此表中的列将替换为 other 。

参数

other桌状: 用于更新此表的数据。
copy布尔: 更新的列是否应该是原始列的副本或引用。

参见

add_columns, astropy.table.hstack, replace_column

实例

用另一个表更新一个表：：

>>> t1 = Table({'a': ['foo', 'bar'], 'b': [0., 0.]}, meta={'i': 0})
>>> t2 = Table({'b': [1., 2.], 'c': [7., 11.]}, meta={'n': 2})
>>> t1.update(t2)
>>> t1
<Table length=2>
 a      b       c
str3 float64 float64
---- ------- -------
 foo     1.0     7.0
 bar     2.0    11.0
>>> t1.meta
{'i': 0, 'n': 2}

使用词典更新表：：

>>> t = Table({'a': ['foo', 'bar'], 'b': [0., 0.]})
>>> t.update({'b': [1., 2.]})
>>> t
<Table length=2>
 a      b
str3 float64
---- -------
 foo     1.0
 bar     2.0

values()¶

values_equal(other)¶

表与另一个表、列表或标量的元素级比较。

返回A Table 包含显示比较结果的布尔值的相同列。

参数

other表状对象、列表或标量: 对象与表进行比较

实例

比较一张表和另一张表：

>>> t1 = Table([[1, 2], [4, 5], [-7, 8]], names=('a', 'b', 'c'))
>>> t2 = Table([[1, 2], [-4, 5], [7, 8]], names=('a', 'b', 'c'))
>>> t1.values_equal(t2)
<Table length=2>
 a     b     c
bool  bool  bool
---- ----- -----
True False False
True  True  True

导航

TimeSeries¶