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)。 TimeSeriesQTable 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。

timeTimeTimeDelta 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 TimeTimeDelta 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_startTime 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_starttime_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)

add_column() .

add_columns \(*args, * *kwargs)

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_namespprint_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_namespprint_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]

add_column() .

add_columns(*args, **kwargs)[源代码]

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_tableTable

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_timeTime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_phaseTrue ,这应该是无量纲值,而如果 normalize_phaseFalse ,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_phaseTrue ,这应该是无量纲值,而如果 normalize_phaseFalse ,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 / 2period / 2 (如果 normalize_phaseFalse )或-0.5至0.5(如果 normalize_phaseTrue

normalize_phase布尔

如果 False 阶段返回为 TimeDelta ,否则作为无量纲 Quantity .

返回
folded_timeseriesTimeSeriesTimeSeries

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
outTable

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_linesmax_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
outastropy.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

自动识别

kepler.fits

是的

tess.fits

是的

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

colColumnndarray 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

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。

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