TimeSeries

class astropy.timeseries.TimeSeries(data=None, *, time=None, time_start=None, time_delta=None, n_samples=None, **kwargs)

基类：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 ， list ， Table ，或 astropy:table-like object ，可选NumPy ndarray、PYTHON：DICT、PYTHON：LIST、TABLE或ASTRYY：类似表格的对象，可选

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 or iterableTime、TimeDelta或Python：可迭代

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 or str时间或 Python ：字符串

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 : TimeDelta or Quantity [:ref: 'time' ]时间增量或数量 [:ref: 'time']

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 : intPython ：整型

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 : dict ，可选Python：Dict，可选

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(colnames[, 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)	将此表按指定的 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(index[, 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(*names)	迭代表的行，为每行返回一个值的元组。
keep_columns \(姓名)	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(filename[, 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 \(姓名)	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(row_specifier)	从表中删除行。
rename_column(name, new_name)	重命名列。
rename_columns(names, new_names)	重命名多个列。
replace_column(name, col[, 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, kind, 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(other[, 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 = None

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 : tuple ，可选Python：元组，可选

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。

format : strPython ：字符串

文件格式说明符。

serialize_method : str ， dict ，可选PYTHON：字符串，PYTHON：DICT，可选

列的序列化方法说明符。

**kwargs : dict ，可选Python：Dict，可选

传递给数据编写器的关键字参数。

方法文件

add_column(*args, **kwargs)

见 add_column() .

add_columns(*args, **kwargs)

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:

colnames : str 或 listPYTHON：字符串或PYTHON：LIST

要索引的列名（或单个列名）的列表

engine : type or None键入或

要使用的索引引擎类，或者 SortedArray ， BST ，或 SCEngine 。如果提供的参数为None(缺省情况下)，请使用 SortedArray 。

unique : bool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 : tuple ， list ， dict 或 NonePYTHON：元组、PYTHON：LIST、PYTHON：DICT或PYTHON：无

在新行中使用指定的值

mask : tuple ， list ， dict 或 NonePYTHON：元组、PYTHON：LIST、PYTHON：DICT或PYTHON：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:

keys : str 或 list 的 strPYTHON：STR或PYTHON：PYTHON列表：STR

表排序依据的列名

kind{‘快速排序’，‘合并排序’，‘堆排序’，‘稳定’}，可选

使用的排序算法 numpy.argsort 。

reverse : bool布尔

按相反顺序排序（默认值=False）

返回:

index_array : ndarray ， intNdarray， Python ：int

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 : bool ，可选可选的布尔

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 : list ，可选：PYTHON：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 : array 或 MaskedArray阵列或掩码阵列

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 : bool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_value : strPython ：字符串

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)

返回一个新的 TimeSeries 用一个时期和时代折叠起来。

参数:

period : Quantity [:ref: 'time' ]数量 [:ref: 'time']

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_phasePython：浮点或数量 [:ref: 'dimensionless', :ref: 'time']

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_phasePython：浮点或数量 [:ref: 'dimensionless', :ref: 'time']

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 : bool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')

转换为 DataFrame 到A astropy.timeseries.TimeSeries .

参数:

df : pandas.DataFramepandas.DataFrame

Pandas pandas.DataFrame 实例。

time_scale : strPython ：字符串

进入的时间尺度 astropy.time.Time .默认为 UTC .

group_by(keys)

将此表按指定的 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 ， list 的 str ， numpy array ，或 TablePYTHON：字符串、PYTHON：PYTHON列表：STR、NumPy数组或表

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:

name : strPython ：字符串

列名

返回:

index : intPython ：整型

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:

mode : strPython ：字符串

“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 : tuple ， list ， dict 或 NonePYTHON：元组、PYTHON：LIST、PYTHON：DICT或PYTHON：无

在新行中使用指定的值

mask : tuple ， list ， dict 或 NonePYTHON：元组、PYTHON：LIST、PYTHON：DICT或PYTHON：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 : listPython ：列表

列名列表（如果未提供名称，则默认为所有列）

返回:

rows : iterablePython：可迭代

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 : str 或 iterable 的 strPYTHON：STR或PYTHON：可迭代的PYTHON：STR

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 : intPython ：整型

表输出中的最大行数

max_width : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

输出最大字符宽度

show_name : bool布尔

包括列名的标题行。默认值为True。

show_unit : bool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 : bool布尔

包括列数据类型标题行。默认值为FALSE。

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_lines : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

要输出的最大行数

max_width : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

输出最大字符宽度

show_name : bool布尔

包括列名的标题行。默认值为True。

show_unit : bool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 : bool布尔

包含列数据类型的标题行。默认值为True。

html : bool布尔

将输出格式化为HTML表。默认值为False。

tableid : str 或 NonePYTHON：字符串或PYTHON：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 : str 或 list 或 tuple 或 NonePYTHON：STR或PYTHON：LIST或PYTHON：TUPLE或PYTHON：NONE

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 : str 或 list 的 str 或 NonePYTHON：STR或PYTHON：PYTHON：LIST：STR或PYTHON：NONE

表的CSS类；仅在设置了html时使用。默认值为“无”。

返回:

lines : listPython ：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_lines : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

要输出的最大行数

max_width : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

输出最大字符宽度

show_name : bool布尔

包括列名的标题行。默认值为True。

show_unit : bool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 : bool布尔

包含列数据类型的标题行。默认值为True。

html : bool布尔

将输出格式化为HTML表。默认值为False。

tableid : str 或 NonePYTHON：字符串或PYTHON：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 : str 或 list 或 tuple 或 NonePYTHON：STR或PYTHON：LIST或PYTHON：TUPLE或PYTHON：NONE

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 : str 或 list 的 str 或 NonePYTHON：STR或PYTHON：PYTHON：LIST：STR或PYTHON：NONE

表的CSS类；仅在设置了html时使用。默认值为“无”。

返回:

lines : listPython ：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_lines : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

表输出中的最大行数。

max_width : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

输出的最大字符宽度。

show_name : bool布尔

包括列名的标题行。默认值为True。

show_unit : bool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 : bool布尔

包括列数据类型标题行。默认值为FALSE。

align : str 或 list 或 tuple 或 NonePYTHON：STR或PYTHON：LIST或PYTHON：TUPLE或PYTHON：NONE

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_lines : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

表输出中的最大行数。

max_width : int 或 NonePYTHON：INT或PYTHON：NONE

输出的最大字符宽度。

show_name : bool布尔

包括列名的标题行。默认值为True。

show_unit : bool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 : bool布尔

包括列数据类型标题行。默认值为FALSE。

align : str 或 list 或 tuple 或 NonePYTHON：STR或PYTHON：LIST或PYTHON：TUPLE或PYTHON：NONE

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)

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:

filename : strPython ：字符串

要分析的文件。

format : strPython ：字符串

文件格式说明符。

time_column : str ，可选Python：字符串，可选

时间列的名称。

time_format : str ，可选Python：字符串，可选

时间列的时间格式。

time_scale : str ，可选Python：字符串，可选

时间列的时间刻度。

*args : tuple ，可选Python：元组，可选

传递给数据读取器的位置参数。

**kwargs : dict ，可选Python：Dict，可选

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:

name : strPython ：字符串

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 : str 或 iterable 的 strPYTHON：STR或PYTHON：可迭代的PYTHON：STR

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:

colname : strPython ：字符串

列的名称

remove_row(index)

从表中删除行。

参数:

index : intPython ：整型

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 : slice 或 int 或 array 的 intSLICE或PYTHON：int或数组PYTHON：INT

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。

这也可以通过设置 name 属性的属性 info 列的属性：：

table[name].info.name = new_name

参数:

name : strPython ：字符串

列的当前名称。

new_name : strPython ：字符串

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 : list ， tuplePYTHON：列表，PYTHON：元组

现有列名的列表或元组。

new_names : list ， tuplePYTHON：列表，PYTHON：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:

name : strPython ：字符串

要替换的列的名称

col : Column or ndarray or sequence列或ndarray或 Python ：序列

用于替换现有列的新列对象。

copy : bool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 : intPython ：整型

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 : bool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。

browser : strPython ：字符串

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 : dictPython ：词典

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。

tableid : str 或 NonePYTHON：字符串或PYTHON：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_class : str 或 NonePYTHON：字符串或PYTHON：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

css : strPython ：字符串

声明表格式的有效CSS字符串。默认为 astropy.table.jsviewer.DEFAULT_CSS .

show_row_index : str 或 FalsePYTHON：字符串或PYTHON：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:

tableid : str 或 NonePYTHON：字符串或PYTHON：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_class : str 或 NonePYTHON：字符串或PYTHON：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。

css : strPython ：字符串

声明表格式的有效CSS字符串。默认为 astropy.table.jsviewer.DEFAULT_CSS_NB .

display_length : int ，可选PYTHON：int，可选

要显示的数字或行。默认为50。

show_row_index : str 或 FalsePYTHON：字符串或PYTHON：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, *, kind=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:

keys : str 或 list 的 strPYTHON：STR或PYTHON：PYTHON列表：STR

表排序依据的键。如果没有，则使用表的主索引。

kind{‘快速排序’，‘合并排序’，‘堆排序’，‘稳定’}，可选

使用的排序算法 numpy.argsort 。

reverse : bool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()

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 必须是一个 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 。如果 other 是一种 Table 实例，然后 |= 可作为就地更新的替代语法使用 | 可用于将数据合并到新表。

参数:

other : astropy:table-like星形：桌状

用于更新此表的数据。

copy : bool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 : astropy:table-like object 或 list 或 scalarAstPy：表状对象或Python：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