常用的common.utils函数汇总，优化Python开发过程

在Python开发过程中，常用的common.utils函数可以用于各种任务，从数据处理到文件操作等。下面是一些常用的common.utils函数的汇总和使用例子，以优化Python开发过程。

1. read_csv(file_path): 从CSV文件中读取数据并返回一个DataFrame对象。

import common.utils as utils

data = utils.read_csv('data.csv')
print(data.head())

2. write_csv(data, file_path): 将数据写入CSV文件。

import common.utils as utils

data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
utils.write_csv(data, 'data.csv')

3. plot_line(x, y): 绘制折线图，其中x和y是两个数组。

import common.utils as utils

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 12, 13, 18]
utils.plot_line(x, y)

4. plot_bar(x, y): 绘制柱状图，其中x是一个数组，y是一个字典，表示每个柱子的高度。

import common.utils as utils

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = {'A': 10, 'B': 15, 'C': 12, 'D': 13}
utils.plot_bar(x, y)

5. load_model(file_path): 加载机器学习模型。

import common.utils as utils

model = utils.load_model('model.pkl')

6. save_model(model, file_path): 保存机器学习模型。

import common.utils as utils

utils.save_model(model, 'model.pkl')

7. find_duplicates(data): 查找数据中的重复项，并返回重复项的索引。

import common.utils as utils

data = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5]
duplicates = utils.find_duplicates(data)
print(duplicates)

8. calculate_mean(data): 计算数据的平均值。

import common.utils as utils

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = utils.calculate_mean(data)
print(mean)

9. calculate_median(data): 计算数据的中位数。

import common.utils as utils

data = [1, 2, 3, 4, 5]
median = utils.calculate_median(data)
print(median)

10. calculate_standard_deviation(data): 计算数据的标准差。

import common.utils as utils

data = [1, 2, 3, 4, 5]
std_dev = utils.calculate_standard_deviation(data)
print(std_dev)

这些common.utils函数可以大大简化Python开发过程中的常见任务，提高代码效率和可读性。根据具体的需求，可以选择适当的函数来使用。