Numpy、Pandas、Matplotlib学习（更新ing...）

数据科学：Matplotlib、Seaborn笔记

数据科学：Scipy、Scikit-Learn笔记

一、Numpy

numpy.ndarray：n维数组

在numpy中以np.nan表示缺失值，它是一个浮点数。

参考：NumPy中文网

二、Pandas

1.数据结构：Series、DataFrame

区别

• series，只是一个一维数据结构，它由index和value组成。
• dataframe，是一个二维结构，除了拥有index和value之外，还拥有column。

联系

• dataframe由多个series组成，无论是行还是列，单独拆分出来都是一个series。
  

2.date_range()函数

主要用于生成一个固定频率的时间索引

date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, inclusive=None, **kwargs)
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函数调用时至少要指定参数start、end、periods中的两个。

3.loc和iloc

loc表示location的意思；iloc中的loc意思相同，前面的i表示integer，所以它只接受整数作为参数。

iloc和loc区别联系

索引方式：

• iloc使用基于零的整数位置进行索引，通过行和列的整数位置来选择数据。
• loc使用标签进行索引，通过行和列的标签来选择数据。

索引对象类型：

• iloc使用整数位置作为索引，可以接受整数、整数切片或整数列表作为参数。
• loc使用标签作为索引，可以接受标签、标签切片或标签列表作为参数。

切片方式：

• iloc使用Python的切片语法，即左闭右开，例如[start:end]。
• loc使用Pandas的切片语法，即左闭右闭，例如[start:end]。

索引类型：

• iloc使用整数索引，无论数据框的索引类型是整数索引还是标签索引。
• loc使用标签索引，无论数据框的索引类型是整数索引还是标签索引。

参数省略：

• iloc可以省略行参数或列参数中的一个来选择所有行或所有列。
• loc可以省略行参数或列参数中的一个来选择所有行或所有列。

引用方式：

• iloc在选择数据时使用的是复制引用的方式，即返回的是数据的副本。
• loc在选择数据时使用的是原地引用的方式，即返回的是数据的视图。

4.dropna() 删除缺失值

df.dropna(
axis=0, #删除维度，0为行，1为列。默认为0。
how='any', #删除的判断条件。'any'代表这一行只要有一个空值就删除。'all'表示，这一行都是空值才删除。
thresh=None, # 例如，thresh=N，即，只要空值大于等于N的都删除，只保留空值小于N的行和列。
subset=None, # list，对特定的列的缺失值处理。
inplace=False # 布尔值，是否修改原数据。默认为False。
)
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5.判断重复值duplicated()和删除重复值drop_duplicates()

drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)
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参数解析：

• subset：列名或列名序列，对某些列来识别重复项，默认情况下使用所有列。

• keep：可选值有first，last，False，默认为first，确定要保留哪些重复项。

   first：删除除第一次出现的重复项，即保留第一次出现的重复项。
   last：保留最后一次出现的重复项。
   False：删除所有重复项。
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• inplace：布尔值，默认为False，返回副本。如果为True，则直接在原始的Dataframe上进行删除。

• ignore_index：布尔值，默认为False，如果为True，则生成的行索引将被标记为0、1、2、…、n-1。

6.sort_values()和sort_index()

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)
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参数说明：

• by：按照哪些列的数值进行排序。可以是一个字符串，也可以是一个由多个列名组成的列表或数组。
• axis：排序轴，0表示行（默认），1表示列。
• ascending：排序方式，True表示升序（默认），False表示降序。
• inplace：是否对原DataFrame对象进行修改。True表示修改原对象，False表示返回一个新的对象。
• kind：排序算法，可以是"quicksort"（默认）、“mergesort"或"heapsort”。
• na_position：缺失值的排列顺序，可以是"last"（默认）或"first"。
• ignore_index：是否重新生成索引，True表示生成新的连续索引，False表示保留原来的索引。
• key：排序时使用的函数，可以是一个函数、函数名或由多个函数组成的列表。

DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False)
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7.DataFrame.prod()

返回值在请求的轴上的乘积

DataFrame.prod(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)
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8.resample()

重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。
Pandas中的resample方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。

  df.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)
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参数说明：

• rule：重采样的规则，例如"5min"表示5分钟，"D"表示天。具体规则可以参考Pandas官方文档。
• how：对采样到的数据执行聚合操作的函数名或函数对象。例如"sum"、“mean”、"median"等。默认为None，表示不进行聚合操作。
• axis：指定重采样的轴，0表示行轴，1表示列轴。默认为0。
• fill_method：填充缺失值的方法，例如"ffill"、"bfill"等。默认为None，表示不填充缺失值。
• closed：在重采样过程中，区间闭合的位置，例如"left"、"right"等。默认为None，表示使用默认值。
• label：在重采样过程中，区间闭合位置的标签，例如"left"、"right"等。默认为None，表示使用默认值。
• convention：在重采样过程中，指定重采样区间的位置是左边界还是右边界。默认为"start"，表示使用左边界。
• kind：在重采样过程中，指定返回的对象类型，例如"period"、"timestamp"等。默认为None，表示使用默认类型。
• loffset：在重采样过程中，为重采样的时间序列添加偏移量。
• limit：在重采样过程中，限制填充缺失值的连续次数。
• base：在重采样过程中，指定重采样区间的基准点。

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
# 创建一个时间序列数据 
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=100, freq='D') 
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng) 
 
# 将数据按月份进行重采样，并计算每个月的平均值 
ts.resample('M').mean() 
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9.DataFrame.plot( )

使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例，比matplotlib绘制节省时间，且DataFrame格式的数据更规范，方便向量化及计算。

DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, 
                sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, 
                use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, 
                style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, 
                xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, 
                fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None, 
                xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False, 
                secondary_y=False, mark_right=True, **kwds)
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• x和y：表示标签或者位置，用来指定显示的索引，默认为None

• kind：表示绘图的类型，默认为line，折线图

   line：折线图
   bar/barh：柱状图（条形图），纵向/横向
   pie：饼状图
   hist：直方图（数值频率分布）
   box：箱型图
   kde：密度图，主要对柱状图添加Kernel 概率密度线
   area：区域图（面积图）
   scatter：散点图
   hexbin：蜂巢图
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• ax：子图，可以理解成第二坐标轴，默认None

• subplots：是否对列分别作子图，默认False

• sharex：共享x轴刻度、标签。如果ax为None，则默认为True，如果传入ax，则默认为False

• sharey：共享y轴刻度、标签

• layout：子图的行列布局，(rows, columns)

• figsize：图形尺寸大小，(width, height)

• use_index：用索引做x轴，默认True

• title：图形的标题

• grid：图形是否有网格，默认None

• legend：子图的图例

• style：对每列折线图设置线的类型，list or dict

• xticks：设置x轴刻度值，序列形式（比如列表）

• yticks

• xlim：设置坐标轴的范围。数值，列表或元组（区间范围）

• ylim

• rot：轴标签（轴刻度）的显示旋转度数，默认None

• fontsize : int, default None#设置轴刻度的字体大小

• colormap：设置图的区域颜色

• colorbar：柱子颜色

• position：柱形图的对齐方式，取值范围[0,1]，默认0.5（中间对齐）

• table：图下添加表，默认False。若为True，则使用DataFrame中的数据绘制表格

• yerr：误差线

• xerr

• stacked：是否堆积，在折线图和柱状图中默认为False，在区域图中默认为True

• sort_columns：对列名称进行排序，默认为False

• secondary_y：设置第二个y轴（右辅助y轴），默认为False

• mark_right : 当使用secondary_y轴时，在图例中自动用“(right)”标记列标签 ，默认True

• x_compat：适配x轴刻度显示，默认为False。设置True可优化时间刻度的显示

10.cumsum()

cumsum函数是pandas的累加函数，用来求列的累加值。

DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs)
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• axis:{索引(0)，列(1)}
• skipna:排除NA /空值。如果整个行/列均为NA，则结果为NA

11.isna()和isnull()

# 分别统计每一列的缺失值比例和每一行的缺失值比例
df.isna().mean()  # 默认mean的axis参数为0，按照行方向计算列的均值。
df.isna().mean(axis=1)
# 如果想要统计每列包含的缺失值个数，只需把mean替换为sum即可。
# 如果想知道缺失的行或列具体实哪一些，可以如下操作：
df[df.isna().sum(1) >= 2]
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# 判断有空值的列
df.isnull().any()
# 显示出有空值列的列名的列表
df.columns[iris.isnull().any()].tolist()  
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12.idxmax()和idxmin()

返回一列最大值所在行的行索引df.idxmax()，默认参数为0；若参数设置为1，则为一行最大值所在列的列索引df.idxmax(1)。（取最小值为df.idxmin()）

13.io读取与存储

read_csv()

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, 
index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, 
engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, 
skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, 
skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, 
date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', 
thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, 
comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, 
warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, 
as_recarray=None, compact_ints=None, use_unsigned=None, low_memory=True, buffer_lines=None, 
memory_map=False, float_precision=None
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常用参数：

• filepath_or_buffer：字符串，或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL，有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。

• sep : str, default ‘,’。指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：’\r\t’。

• delimiter : str, default None。定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

• delim_whitespace : boolean, default False. 指定空格是否作为分隔符使用，等效于设定sep=’\s+’。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。在版本0.18.1支持

• header : int or list of ints, default ‘infer’。指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉。

   注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。
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• names : array-like, default None。用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。

• index_col : int or sequence or False, default None。用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 保证pandas用第一列作为行索引。

• usecols : array-like, default None。返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是[0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。

• squeeze : boolean, default False。如果文件值包含一列，则返回一个Series。

• prefix : str, default None。在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, …

• mangle_dupe_cols : boolean, default True。重复的列，将‘X’…’X’表示为‘X.0’…’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。

• dtype : Type name or dict of column -> type, default None 每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

• engine : {‘c’, ‘python’}, optional。使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

• converters : dict, default None。列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

• skipinitialspace : boolean, default False。忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.

• skiprows : list-like or integer, default None。需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。

• skipfooter : int, default 0。从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

• nrows : int, default None。需要读取的行数（从文件头开始算起）。

• na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None。一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

• keep_default_na : bool, default True。如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。

• na_filter : boolean, default True。是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。

• verbose : boolean, default False。是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

• skip_blank_lines : boolean, default True。如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。

• date_parser : function, default None。用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。

• iterator : boolean, default False。返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。

• chunksize : int, default None。文件块的大小， See IO Tools docs for more
  informationon iterator and chunksize.

• compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’。直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。版本0.18.1版本支持zip和xz解压

• thousands : str, default None。千分位分割符，如“，”或者“.”

• decimal : str, default ‘.’。字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).

• lineterminator : str (length 1), default None。行分割符，只在C解析器下使用。

• encoding : str, default None。指定字符集类型，通常指定为’utf-8’. List of Python
  standard encodings。

to_csv()

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, 
header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, 
quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None, 
date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
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• path_or_buf：字符串或文件句柄，默认无文件。路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串。
• sep : character, default ‘,’ Field delimiter for the output file. 默认字符 ‘ ，’ 输出文件的字段分隔符。
• columns : sequence, optional Columns to write。可选列写入
• header : boolean or list of string, default True：字符串或布尔列表，默认为true。写出列名。如果给定字符串列表，则假定为列名的别名。
• index : boolean, default True：布尔值，默认为Ture。写入行名称（索引）
• index_label : string or sequence, or False, default None：字符串或序列，或False,默认为None。如果需要，可以使用索引列的列标签。如果没有给出，且标题和索引为True，则使用索引名称。如果数据文件使用多索引，则应该使用这个序列。如果值为False，不打印索引字段。
• mode : str：模式：值为‘str’，字符串。Python写模式，默认“w”
• encoding : string, optional：编码：字符串，可选。表示在输出文件中使用的编码的字符串，Python 2上默认为“ASCII”和Python 3上默认为“UTF-8”。
• compression : string, optional：字符串，可选项。表示在输出文件中使用的压缩的字符串，允许值为“gzip”、“bz2”、“xz”，仅在第一个参数是文件名时使用。
• date_format : string, default None：字符串，默认为None。字符串对象转换为日期时间对象。

read_excel()

read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, 
parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, 
has_index_names=None, converters=None,dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
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常用参数解析：

• io : string, path object ; excel 路径。

• sheetname : string, int, mixed list of strings/ints, or None, default 0

   返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 
   注意：int/string 返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe
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• header : int, list of ints, default 0 指定列名行，默认0，即取第一行，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None

• skiprows : list-like,Rows to skip at the beginning，省略指定行数的数据。

• skip_footer : int,default 0, 省略从尾部数的int行数据。

• index_col : int, list of ints, default None指定列为索引列，也可以使用u”strings”

• names : array-like, default None, 指定列的名字。

• usecols：指定要读取的列范围，可以是列名称、列索引或一个包含列名称/索引的列表。

to_excel()

to_excel(self, excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None,
columns=None, header=True, index=True, index_label=None,startrow=0, startcol=0, 
engine=None, merge_cells=True, encoding=None,inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
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• excel_writer：指定要写入的 Excel 文件的路径或文件对象。

• sheet_name：指定要写入的工作表名称。

• index：指定是否写入行索引，默认为 True。

• header：指定是否写入表头，默认为 True。

• startrow：指定写入数据的起始行号。

• startcol：指定写入数据的起始列号。

• na_rep：指定缺失值的表示方式。

• columns=None：指定输出某些列 列 = [“名称”， “数字”]

• encoding=None：指定编码，常用 utf-8

• float_format=None：浮点数保存的格式，默认保存为字符串

   float_format=’%.2f’ # 保存为浮点数，保留2位小数
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• engine=None：保存格式。

ExcelWriter()

有时一个excel内会有多个sheet。但是将两组数据通过to_excel函数先后保存到一个excel内会发现只有后一组保存的数据，因为前一组的数据被后写入的数据覆盖了。

df1.to_excel('xxx.xlsx',sheet_name='df1')
df2.to_excel('xxx.xlsx',sheet_name='df2')
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使用pd.ExcelWriter建立一个writer，然后，将df1，df2都使用to_excel（writer, sheet名），最后一次性将这些数据保存，并关闭writer就完成了。

writer = pd.ExcelWriter('xxx.xlsx')
df1.to_excel(writer,sheet_name="df1")
df2.to_excel(writer,sheet_name="df2")

writer.save()
writer.close()
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这样会覆盖我们原有的excel数据，如果不想覆盖，可以：

writer = pd.ExcelWriter('保存.xlsx')  # 如果不存在，会自动创建excel
df = pd.read_excel("xxx.xlsx", sheet_name=xxx)
......
df_res.to_excel(writer, sheet_name=xxx, index=False)
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# 一次写入多个sheet
with pd.ExcelWriter('writer.xlsx') as writer:
    data.to_excel(writer,sheet_name='a')
    data.to_excel(writer,sheet_name='b')
    data.to_excel(writer,sheet_name='c')

# 追加新sheet
with pd.ExcelWriter('writer.xlsx',mode='a',engine='openpyxl') as writer:
    data2.to_excel(writer,sheet_name='d')

# 测试excel追加数据至sheet
with pd.ExcelWriter('writer.xlsx',mode='a',engine='openpyxl') as writer:
    data.to_excel(writer,sheet_name='d')
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14.describe()

DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)
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• percentiles：设置输出的百分位数，默认为[.25,.50,.75]，返回第25，50，75百分位数。
• include：包含哪类数据。默认只包含连续值，不包含离散值；include = ‘all’ 设置全部类型。
• exclude:描述 DataFrame 时要排除的数据类型列表。默认为无

对于对象类型数据（例如字符串或时间戳），则结果的指数将包括count，unique， top，和freq。top标识最常见的值。freq标识最常见的值的出现频次。时间戳还包括first和last指标。如果多个对象值具有最高计数，那么将从具有最高计数的那些中任意选择count和top结果。

15.数据合并concat、merge和join

concat()

可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠，其使用方式类似数据库中的数据表合并。

pandas.concat(objs, axis=0, join=’outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)
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merge

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,  
      left_index=False, right_index=False, sort=True,  
      suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
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参数说明：

• left：参与合并的左侧DataFrame
• right：参与合并的右侧DataFrame
• how：｛inner、outer、left、right｝default为inner为交集。
• on：用于连接的列名。该列名就像连接的两张表中共同的特征。类似按键合并多表。如果未制定，且其他连接键也没用制定，则以left和right列名的交集为连接键，也就是inner连接。
• left_on：左侧DataFrame中用作连接键的列
• right_on：右则DataFrame中用作连接键的列
• left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键
• right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
• sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
• suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为(‘_x’,‘_y’)。如果两个DataFrame对象都有“Data”，则结果中就会出现“Data_x”和"Data_y“

join()

能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象

join（other，on = None，how =‘left’，lsuffix =‘’，rsuffix =‘’，sort = False ）
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示例

# 选出col0在30到80之间的行中col3与col1之差为奇数的行，
# 或者col2大于50中的行col3超过col1均值的行
c11 = df["col 0"].between(30, 80)
c12 = (df["col 3"] - df["col 1"]) % 2 ==1
c21 = df["col 2"] > 50
c22 = df["col 3"] > df["col 1"].mean()
df.loc[(c11 & c12) | (c21 & c22)]

# dataframe保留两位小数
df = df.round(2)

# 写入WPD
def WriteTXT(data: pd.DataFrame, savepath: str):
    with open(savepath, "w", 65536, 'utf-8') as file:
        h1 = "// matfile"
        file.write(h1.strip() + "\n")
        for key, items in data.iterrows():
            items_l = list(items)
            line = str()
            for i in range(len(items_l)):
                if i == 0:
                    line += items_l[i]
                    line += ' '
                elif i == 1:
                    line += str(items_l[i])
                    line += '    '
                elif i == 2:
                    line += items_l[i]
                    line += '    '
                elif i == len(items_l) - 1:
                    line += str("%.6f" % items_l[i])
                else:
                    line += str("%.6f" % items_l[i])
                    line += '    '
            
            file.write(line.strip() + "\n")
        file.write(h1.strip() + "\n")
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参考链接

pd.set_option()参数详解
Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1)
https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
https://github.com/datawhalechina/powerful-numpy