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Python
Metodo Significato
Muoversi nella shell
pwd Dove mi trovo
cd percorso Cambia directory
ls Cosa è contenuto nella directory
man Manuale dei comandi, contiene la sintassi
cd ~ Home
cd - Portami indietro
Istruzioni base
print(variabile) o print(‘stringa’) Stampa a video una variabile o una stringa
print(‘stringa %d ’ %(variabile)) Stampa a video una stringa contenente una variabile:
- %d → variabile intera
- %f → variabile float
- %s → stringa
- \n → a capo
- \t → tabulazione
- __ → interruzione di riga viene ignorata
print(‘stringa’, variabile) Stampa a video una stringa contenente una variabile considerandola come una tupla
input(variabile) o var = input(‘Inserisci var’) Acquisisce una variabile dall’utente
eval(variabile) o eval(‘stringa’) Trasforma una variabile o una stringa in un valore numerico
str(variabile) Converte una variabile generica in una stringa
type(variabile) Restituisce il tipo di una variabile
id(variabile) Restituisce lo spazio di memoria occupato dalla variabile. Si ha identità quando a due variabili è assegnato lo stesso spazio di memoria
min(valori) Restituisce il minimo tra i valori presenti
max(valori) Restituisce il massimo tra i valori presenti
Strutture di controllo
if condizione1:
istruzioni elif condizione2:
istruzioni else : istruzioni
Struttura if
while condizione: istruzioni
Struttura while
for char in “Parola”: istruzioni
Si ottiene la parola lettera per lettera
for contatore in range (8):
istruzioni
Si ottengono le istruzioni ripetute 8 volte
for contatore in range (inizio, fine, passo): istruzioni
Si ottengono le istruzioni ripetute dal punto inizio al punto fine escluso con passo
break Fa bloccare l'esecuzione del ciclo nel punto in cui viene messo
continue Salta l'esecuzione delle istruzioni
Metodi e attributi
oggetto.metodo( parametri ) Metodi : funzioni predefinite applicabili agli oggetti.
oggetto.attributo Attributo : proprietà, caratteristica dell'oggetto
Proprietà strutture dati
len(a) Lunghezza di una struttura dati
a[3:5] → a[inizio:fine] inizio compreso
fine escluso
Slicing
p 150 → tutti casi
c = a+b Concatenazione
c = a*3 Riscrivere una stessa stringa più volte
l[indice]=nuovovalore Modificare una lista
d[indice]=nuovovalore Modificare un dizionario
va a capo mantenendo il simbolo \n
a .strip( ‘char’ ) Restituisce la stringa senza i caratteri char all’inizio e alla fine
a.lstrip() Toglie spazio solo all’inizio
a.rstrip() Toglie spazio solo alla fine
a.contains( ‘char’ ) Verifica se la stringa contiene il char
Metodi tuple
t.index( ‘elemento’ ) t.index( ‘elemento’, da indice, a indice )
Restituisce il primo indice del valore cercato nella tupla
t .count( ‘elemento’ ) Restituisce il numero di volte che trova elemento nella stringa
tuple(enumerate(t)) Restituisce il contenuto della tupla con il relativo indice
Metodi liste
l.index( ‘elemento’ ) l.index( ‘elemento’, da indice, a indice )
Restituisce il primo indice del valore cercato nella lista
l .append( ‘elemento’ ) Aggiunge elemento in fondo alla lista
l.extend( ‘lista2’ ) Aggiunge lista2 alla fine della lista
l.insert(indice, ‘elemento’ ) Inserisce un elemento in un certo indice della lista
del l[ i ] Elimina l'elemento i -esimo della lista
l.remove( ‘elemento’ ) Cancella l’ elemento la prima volta che compare nella lista
l.clear() Cancella tutti gli elementi di una lista
l .count( ‘valore’ ) Cerca il valore e restituisce quante volte compare in un lista
l.reverse() Inverte l’ordine degli elementi presenti nella lista
l.copy() Crea una copia della lista
l.pop() Rimuove e mostra a video l’ultimo elemento alla fine della lista
l .sort() Ordina la lista
l .sort( reverse=True ) Ordina la lista in ordine decrescente
sorted( lista ) Crea una nuova lista ordinata
list() Crea una copia di una lista che può essere modificata senza modificare l’originale, si crea un oggetto diverso
list(enumerate(l)) Restituisce il contenuto della lista con il relativo indice
valore in / not in lista Controlla se il valore a sinistra è o non è presente nella lista indicata a destra
Metodi dizionari
d.keys() Restituisce la lista delle chiavi del dizionario
d.values() Restituisce la lista dei valori contenuti nel dizionario
d.items() Restituisce ogni coppia chiave-valore come una tupla
list() Crea una lista che contiene alcuni elementi del dizionario
sorted( lista ) Crea una nuova lista del dizionario ordinata
del d[ i ] Elimina l'elemento i -esimo del dizionario
d.pop() Rimuove e mostra a video l’ultimo elemento alla fine del dizionario
d.get( ‘chiave’ ) Restituisce il valore della chiave richiesta. Se non esiste ritorna None
d.get( ‘chiave’, ‘Non presente’ ) Restituisce il valore della chiave richiesta. Se non esiste ritorna Non presente
d.update({‘chiave’: valore}) Inserisce o aggiorna una coppia chiave-valore nel dizionario
valore in / not in dizionario Controlla se il valore a sinistra è o non è presente nel dizionario indicato a destra
Funzioni
def nomeDellaFunzione(par1, par2, …): istruzioni return valore
Definizione di una funzione
c = nomeDellaFunzione(‘uno’, ‘due’, …) Chiamata di una funzione
*args Tutti gli argomenti aggiuntivi vengono impacchettati in una tupla e per essere usati come argomento della funzione
import random Importare il modulo random
random .randrange(a,b) a incluso b escluso
Generare numeri casuali in un range
random .seed(n) Genera sempre la stessa sequenza di numeri casuali
import numpy as np Genera numeri casuali con stessa probabilità
Pandas
Metodo Significato
Lettura file
import pandas as pd Importazione Pandas
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’ ) Legge il file csv
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, index =[‘indice1’, ‘indice2’, ‘indice3’])
Legge il file e dà il nome agli indici
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, names = [‘nome’])
Da il nome alla colonna se nel file non è già specificato correttamente
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, squeeze = True)
Ottenere una serie dal file csv quando i dati hanno una sola colonna
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, delimiter = ‘:’)
Specifica il carattere separatore usato nel file
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, skiprows = numero)
Specifica il numero di righe del file da saltare prima di iniziare a leggere i dati
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, decimal = ‘,’) dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, thousand = ‘.’)
Specifica il carattere separatore delle migliaia e dei numeri decimali
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’, index_col = ‘nome_colonna_indice’)
Specifica il nome della colonna usata come indice (es. id_utente o Codice Fiscale)
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’,
nrows= ‘numero_righe’)
Specifica il numero di righe del file che devono essere lette [utile all’inizio ma non permette una visione completa dei dati]
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’,
low_memory = False)
Permette a pandas di usare una maggiore quantità di memoria per l'organizzazione dei dati
dfNome = pd.read_csv( ‘nomefile.csv’, parse_dates= [0])
Esplicita le colonne che contengono date o timestamp dove 0 rappresenta la/e colonna/e dove applicare la formattazione
dfNome = pd.read_csv( ‘nomefile.csv’, parse_dates= [0], dayfirst= True )
Se si vuole usare il formato europeo per le date bisogna aggiungere l’opzione dayfirst= True
nomecolonna .str La colonna può usare i metodi della stringa
list(nomecolonna) Trasforma in lista una colonna
dfNome = pd.read_csv( ‘nomefile.csv’, na_values=9999-12-31)
Il valore 9999-12-31 viene considerato come valore mancante
nomecolonna .dtype Restituisce il tipo di valori contenuti nella colonna
type( dfNome ) Restituisce il tipo (dataframe o serie)
DataFrame
dfNome .count() Mostra il numero di righe con valori non mancanti
dfNome.head( n ) Mostra le prime n righe
dfNome.tail( n ) Mostra le ultime n righe
dfNome.shape Mostra il numero di righe e colonne
dfNome.columns Mostra le lista delle colonne del DataFrame
dfNome.index Mostra l’indice del DataFrame
dfNome.values Mostra i valori contenuto nel DataFrame
dfNome.sample( n ) Mostra un numero n righe casuali
dfNome[‘nomecolonna’] dfNome.nomecolonna
Estrae una sola colonna dal DataFrame. Si crea una serie
dfNome[[‘nomecolonna1’, ‘nomecolonna2’, nomecolonna3, …]]
Estrae le colonne indicate dal DataFrame. Si crea una lista di colonne
del (dfNome['nomecolonna']) Elimina una colonna
dfNome.sort_index(inplace = True ) DataFrame ordinato rispetto all’indice.
Inplace serve a far sì che non si crei un nuovo DataFrame.
dfNome.sort_index(ascending = False ) Ordinamento decrescente
dfNome.sort_index(axis = 1) Ordinamento degli indici delle colonne
dfNome.sort_values(by = ‘indice_riga’)
dfNome.set_index("nomecolonna") Trasformare una colonna in un indice
dfNome = pd.read_csv( ‘indirizzo file’,
index_col = ‘nomecolonnaindice’)
Trasformare una colonna in un indice in fase di lettura del file
dfNome.reset_index() Ritrasformare un indice in una colonna
dfNome.iloc[da_riga:a_riga, da_colonna:a_colonna]
Visualizzare solo alcune righe e colonne
dfNome[dfNome == 'Condizione' ] Estrae solo i valori che soddisfano la condizione, gli altri vengono indicati come Nan [indicizzazione booleana]
dfNome['nomecolonna'] == 'Condizione' Estrarre gli indici
dfNome[dfNome['nomecolonna'] == 'Condizione' ]
Estrarre le righe
dfNome.join() Unisce dataframe
~ not
| or
& and
dfNome[dfNome['nomecolonna'].isnull()] Identifica le righe che contengono valori mancanti
dfNome[‘nome_nuova_colonna’] =
dfNome[‘colonna1’] - dfNome[‘colonna2’]
Creare una nuova colonna
dfNome .describe() Calcola autonomamente alcune semplici statistiche
pd.set_option(‘precision’, 2) Indica la precisione desiderata nel DataFrame
dfNome. groupby( 'nomecolonna' ).get_grou
p(n) Dove n rappresenta il gruppo che vogliamo
ottenere.
Si possono costruire gruppi di righe che hanno valori comuni per poi estrarre un singolo gruppo
mean() Calcola il valore medio
median() Calcola il valore mediano
sum() Calcola la somma
size() Calcola il numero di elementi del gruppo
count() Calcola il numero di elementi non mancanti nei gruppi
std() Calcola la deviazione standard
var() Calcola la varianza
sem() Calcola l'errore standard della media
first() Calcola il primo valore di ogni gruppo
last() Calcola l'ultimo valore di ogni gruppo
nth() Estrae alcuni valori
min() Calcola il minimo valore di ogni gruppo
max() Calcola il massimo valore di ogni gruppo
pd.pivot_table(dfNome, index = 'Anno',
columns = ['Zona_int'], values = 'Incidenti', aggfunc = sum)
Creazione tabella pivot
idxmax() L’indice in cui si trova il valore massimo
idxmin() L’indice in cui si trova il valore minimo
dfNome .T Scambia righe con colonne
nuovodfNome=pd .concat( [dfNome1,
dfNome2] )
Concatenare con una lista di DataFrame
nuovodfNome=pd .concat( {‘a’: dfNome1,
‘b’: dfNome2] )
Concatenare con un dizionario di DataFrame
pd .merge (df1, df2, on = ‘colonna_comune’) Fondere due dataframe
how=’inner’ Vengono mantenute solo le colonne comuni ai due DataFrame
how=’outer’ Vengono mantenute tutte le colonne del primo e del secondo DataFrame
how=’left’ Vengono mantenute tutte le colonne del primo DataFrame e solo quelle comuni del secondo DataFrame
serie .describe() Calcola autonomamente alcune semplici statistiche
serie .dtype Restituisce il tipo degli elementi dell’array
serie .values Restituisce i valori contenuti nella serie
serie .str.metodo_stringhe Fa si che si possano usare i metodi delle stringhe sulle serie
Matplotlib
Metodo Significato
Lettura file
import matplotlib.pyplot as plt Importazione Matplotlib
Creazione grafico
plt .figure() Crea il contenitore del grafico
ax=plt.add_subplot( 111 ) 1 sono le righe 1 sono le colonne 1 è il pannello
Aggiungere gli assi e il numero di grafici nella figure
ax. set_xlim (0.5, 4.5) Estremi asse x
ax. set_ylim (-2, 8) Estremi asse y
ax. set_title ('Titolo grafico') Titolo del grafico
ax. set_ylabel ('Y-Axis') Nome asse y
ax. set_xlabel ('X-Axis') Nome asse x
xticks = [0.5, 1.5, 3.1, 4.5] Imposta le etichette da mettere sull’asse x
ax. xaxis.set_ticks (xticks) Assegna le etichette al grafico
ax. set_xticklabels (xticks, fontsize=16, alpha=.5, color='r')
Modifica le etichette dell'asse x (dove alpha è la trasparenza)
ax.legend(loc= 'best' ) Legenda
plt.savefig(‘nome_file.estensione’) Salvare grafico
Tipo di grafico - Plot
ax.plot(x,y, ls='', marker='o') Non c'è la linea che unisce i punti che sono dei cerchi
ax.plot(x,y) Solo una semplice linea
ax.plot(x, y, color='r', linestyle='--', marker='o', linewidth=3.0, markerSize=20)
r / b : colore rosso / blu o / s : tipo di punto rotondo / quadrato
- / / - : Tipo linea tratteggiata / no / continua
linewidth → spessore linea markerSize → dimensione punto
Settaggio linee e punti
Tipo di grafico - Istogramma
ax.hist() Grafico istogramma
Tipo di grafico - Scatter
ax.scatter(x, y, alpha=n, color=’r’) Grafico scatter semplice
area =(n(100) * 30)** col = np.random.rand(100) ax.scatter(x, y, s=area, c=col, alpha=0.7)
Modifica colore e dimensione dei punti area → dimensione punti col → colori diversi
Tipo di grafico - Grafico a barre
ax.bar(x, altezza) Grafico a barre verticale
ax.bar(y, lunghezza) Grafico a barre orizzontale
ax.bar(y, lunghezza) ax.bar(y, -lunghezza, color=’r’)
Grafico a farfalla
