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表格python函数 python与表格

python常用函数

1、complex()

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返回一个形如 a+bj 的复数,传入参数分为三种情况:

参数为空时,返回0j;参数为字符串时,将字符串表达式解释为复数形式并返回;参数为两个整数(a,b)时,返回 a+bj;参数只有一个整数 a 时,虚部 b 默认为0,函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时,返回当前本地范围内的名称列表;提供一个参数时,返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数,整数或浮点数;b -- 代表除数,整数或浮点数;根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数,函数返回一个元组(p,q) ,p 代表商 a//b ,q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象,列表、元组序列等;start -- 计数索引值,默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器,利用 next() 方法依次返回元素值,每个元素以元组形式存在,包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。

index在python中的用法

如下:

1、index函数:用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。

2、index方法语法:list.index(x[, start[, end]])。

3、参数:x-- 查找的对象。start-- 可选,查找的起始位置。end-- 可选,查找的结束位置。

4、返回值:该方法返回查找对象的索引位置,如果没有找到对象则抛出异常。

5、实例:

代码:str1 = "this is string example....wow!!!";str2 = "exam"。

index函数为print(str1.index(str2))。

python中index函数怎么用?

Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ,如果指定 beg(开始) 和 end(结束) 范围,则检查是否包含在指定范围内,该方法与 python find方法一样,只不过如果str不在string中会报一个异常。

index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引,没找到就会报错。

python常用列表函数

1

len(list)

列表元素个数

2

max(list)

返回列表元素最大值

3

min(list)

返回列表元素最小值

4

list(seq)

将元组转换为列表

序号

方法

1

list.append(obj)

在列表末尾添加新的对象

2

list.count(obj)

统计某个元素在列表中出现的次数

3

list.extend(seq)

在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)

4

list.index(obj)

从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置

5

list.insert(index, obj)

将对象插入列表

6

list.pop([index=-1])

移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值

7

list.remove(obj)

移除列表中某个值的第一个匹配项

8

list.reverse()

反向列表中元素

9

list.sort( key=None, reverse=False)

对原列表进行排序

10

list.clear()

清空列表

11

list.copy()

复制列表

python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据?

第一部分是生成数据表,常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。

获取外部数据

python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库,为了方便起见,我们也同时导入 numpy 库。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

导入数据表

下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称,索引列,数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的

官方文档。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

创建数据表

另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表,excel 中直接在单元格中输入数据就可以,python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数,数据表一共有 6 行数据,每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段,例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])

这是刚刚创建的数据表,我们没有设置索引列,price 字段中包含有 NA 值,city 字段中还包含了一些脏数据。

数据表检查

python 中处理的数据量通常会比较大,所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据,数据量都在千万级,我们无法一目了然的了解数据表的整体情况,必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况,例如整个数据表的大小,所占空间,数据格式,是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。

数据维度(行列)

Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键,和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数,函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行,6 列。下面是具体的代码。

1 #查看数据表的维度

2 df.shape

3 (6, 6)

数据表信息

使用 info 函数查看数据表的整体信息,这里返回的信息比较多,包括数据维度,列名称,数据格式和所占空间等信息。

1 #数据表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看数据格式

Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。

Dtypes 是一个查看数据格式的函数,可以一次性查看数据表中所有数据的格式,也可以指定一列来单独查看。

1#查看数据表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看单列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。

Isnull 是 Python 中检验空值的函数,返回的结果是逻辑值,包含空值返回 True,不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查。

df_isnull

1#检查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函数,只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码,返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看数据表数值

Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回,不包含表头信息。

1#查看数据表的值

2df.values

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名称

Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。

1 #查看列名称

2 df.columns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行数据

Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据,默认 head()显示前 10 行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。

1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)

Tail 行数与 head 函数相反,用来查看数据表中后 N 行的数据,默认 tail()显示后 10 行数据,可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。

1#查看最后 3 行df.tail(3)

python两个函数图像怎么分开画而且加表格

一、函数说明

在使用python作图时,应用最广的就是matplotlib包,但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表,很少有涉及分段函数。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数,使用其构建分段函数图像。

二、图像代码

2.11、函数公式:

y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)

2.12、代码如下:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sgn(x):

if x0:

return 1

elif x0:

return -1

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("Heavsine")

plt.show()

2.13、运行结果如下:

81036331d721706ae12808beb99b9574.png

2.21、函数公式:

479029.html

2.22、代码如下:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def g(x):

if x0:

return x

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("TimeSine")

plt.show()

Python常用函数三有哪些?这7个函数使用频率最高,总算搞明白了

1.1 例如:print(hex(2))案例

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


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