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关于python函数使用技巧的信息

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如何用python实现函数？分两步：定义函数和调用函数 。
1.定义函数用def关键字 ， 然后定义函数名和入参 ， 以及函数执行语句 。
2.通过函数名调用函数即可 ， 需要传入参数的话需要加上参数值
Python元组常用操作小技巧所以这篇文章，我们先来回顾和总结Python数据结构里常用操作 。Python中常见的数据结构可以统称为容器（container） 。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器 。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在这篇文章的讨论范围内 。
在此，我们先从元组开始说起 。
元组区别于列表的显著特征之一就是它不能被修改，但其另外一个作用就是用于没有字段名的记录[1]。因为后者经常被忽略，我们先来看看元组作为记录的作用 。
使用括号就可以定义一个元组 。元组中的每个元素都存放了记录中一个字段的数据，外加这个字段的位置 。正是这个位置信息给数据赋予了意义 。下面的例子中，元组就被当作记录加以利用：
输出为：
【关于python函数使用技巧的信息】上述for循环中的操作提取了元组中的元素，也叫作拆包（unpacking） 。平行赋值是对元组拆包很好的应用，示例如下：
还有一个经典而优雅的应用是交换变量的值：
用* 运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数 ， 例如Python的内置函数pmod接收两个数字类型的参数 ， 返回商和余数 。以下范例将使用 * 将元组传入函数 。
输出为：
有些函数有多个返回值，将其赋给一个变量时，变量类型即是元组：
输出为：
zip是Python的内置函数，能够接收两个或多个序列，并组成一个元组列表，在Python3中会返回一个迭代器，如下所示：
输出为：
元组当然也支持一些常规操作，如对于元组a = (1, 'y', 5, 5, 'x') ：
上述内容不仅涵盖了元组的基本操作，同时也结合了实际工作中常搭配使用的其他函数、运算符等 。在回顾这些知识时主要参考了两本经典的Python编程书籍：《流畅的Python》和《像计算机科学家一样思考Python》，有兴趣的朋友可以深入阅读！
希望这篇文章对你有帮助，下回将总结Python列表的使用技巧 。
[1]《流畅的Python》:
可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧 一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域 。有时候使用一点点黑客技术 ， 既可以节省时间，还可能挽救“生命” 。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器 。所以，这里有一些小提示和小技巧 ， 有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便 。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析 。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步 。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助 。而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息 ， 且在交互式HTML报告中也是如此 。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等 。
安装
用pip安装或者用conda安装

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