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1.1 例如:print(hex(2))案例
建网站原本是网站策划师、网络程序员、网页设计师等,应用各种网络程序开发技术和网页设计技术配合操作的协同工作。创新互联专业提供成都网站制作、做网站,网页设计,网站制作(企业站、响应式网站设计、电商门户网站)等服务,从网站深度策划、搜索引擎友好度优化到用户体验的提升,我们力求做到极致!
1.2 输出函数:print(hex(2))
1.3 输出结果:0x2
1.4 解析说明:返回16进制的数。
2.1 例如:print(chr(10))案例
2.2 输出函数:print(chr(10))
2.3 输出结果:0o12
2.4 解析说明:返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如:print(ord("b"))案例
3.2 输出函数:print(ord("b"))
3.3 输出结果:98
3.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如:print(chr(97))
4.2 输出函数:print(chr(97))
4.3 输出结果:b
4.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数。
案例一:给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数:print(s.capitalize())
1.2 输出结果:0x2
1.3 解析说明:返回16进制的数。
2.1输出函数:print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果:hello kuang
2.3 解析说明:替换功能,将kitty换成kuang。
2.4 输出函数:print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果:12KK12KK
2.6 解析说明:所有的4都替换成KK
2.7 输出函数:print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果:12KK12KK124
2.9 解析说明:将前两个的4替换成go
案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数:print(ip.split(','))
3.2 输出结果:['192.168.1.1']
3.3 解析说明:将字符串分割成列表
案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数:print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果:['192.168.1.1']
3.5 解析说明:从第二个开始分割成列表
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数
其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法:
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序,默认是降序
可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列,可以添加 ascending=True 来改变
如果不想看统计的个数,而是想看占比,那么可以设置 normalize=True 即可,结果是小数形式
可以通过apply,对每一列变量进行统计
以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注DataShare公众号
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用,那么只统计数组或引用中的数字;数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值,请使用函数COUNTA(COUNTIF按EXCEL的说明也行,但常出毛病)。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n,L=L1,L2,..,Ln;线性表的元素属于有限偏序集S,|S|=k且k=O(n),S={S1,S2,..Sk};则计数排序可以描述如下:
1、扫描整个集合S,对每一个Si∈S,找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si);
2、扫描整个线性表L,对L中的每一个元素Li,将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上,并将T(Li)减1。
以上内容参考:百度百科-计数排序