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python一对一的函数 python 对数

DataFrameIT技术

python语言中可以调用的函数有哪些？Python语言中有很多内置函数和标准库函数可以直接调用，同时还可以自定义函数和调用其他模块中的函数 。以下是一些常用的Python内置函数和标准库函数：
数学函数：abs(), pow(), round(), max(), min(), math库中的sin(), cos(), tan(), pi等函数 。
字符串函数：len(), str(), int(), float(), ord(), chr(), upper(), lower(), replace(), split()等函数 。
列表函数：append(), extend(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse()等函数 。
文件操作函数：open(), read(), write(), close()等函数 。
时间和日期函数：time(), sleep(), strftime()等函数 。
正则表达式函数：re.compile(), re.search(), re.match(), re.sub()等函数 。
网络编程函数：socket库中的socket(), bind(), listen(), accept()等函数 。
如何在dataframe的列名前统一加上u本文主要介绍Pandas中DataFrame的常用方法 。在正式介绍之前，需要先说明以下几点：
从DataFrame中抽取出其中的一列形成的数据类型既可以是Series ， 也可以是DataFrame，具体如下图 。这两种数据类型支持的方法大部分相似 。但本篇主要介绍DataFrame类型支持的操作 。
在这里插入图片描述
DataFrame中的很多方法都包含参数axis，这个参数可以控制方法的操作方向：按行or按列(axis=0,默认值) 。正文的示例中不再特意针对这个参数来对比方法效果 。
DataFrame中的方法有很多 。大部分方法从方法名称就可以推断出方法的作用，这类方法就不再详细介绍了 。
DataFrame中的一些方法有别名，比如notnull和notna，这里只会介绍其中一个 。
DataFrame中的一些方法已经在其他博客中介绍过 ， 这里也不会再继续介绍 。具体链接放在相关内容部分 。
1 常用计算
??这里的一般计算主要包括以下几类 。如下：
加减乘除等计算：add(加; )、sub(减;-)、mul(乘; *)、div\truediv(除;/)\floordiv(地板除;//)、mod(求余;%)、pow(幂计算)、rsub、rfloordiv\rtruediv\rdiv、rpow、radd、rmod、rmul 。不以r开头的方法也可以直接使用对应的算术运算符来计算；
累计求值计算：cumsum、cummin、cummax、cumpod;
逻辑运算：eq(等于;==)、ne(不等于;!=)、le(小于等于;=)、lt(小于；)、ge(大于等于;=)、gt(大于;)、all(若全为True则为True,否则为False)、any(若有一个为True即为True);
统计函数：count、sum、max、min、mean、median、mode、std、var、prod（所有值的乘积);
其他计算：corr(相关性)、skew(偏度)、kurt(峰度)；
举例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
data=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame([[11,13],[0,20],[24,45]],columns=list('AB'))
data_1=data.cumprod()
data_2=data.ge(pd.Series({'A':10,'B':15})) #判断条件：第一列是否大于等于10，第二列是否大于等于15
data_3=data_2.all(axis=1) #如果某一行全为True,则返回True,否则返回False
data_4=data.count()
data_5=data.corr() #计算两列的相关性
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其结果如下：
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2 遍历数据
??DataFrame中与数据遍历相关的方法主要包括：items、iteritems(与items作用相同，未来版本会删除)、iterrows、itertuples(目前没看出来有什么特殊之处) 。这几个方法的主要区别如下：
除了itertuples()返回的数据类型为map之外，其余方法返回的数据类型均为迭代器 。
items和iterrows返回的迭代器中的每个元素均为tuple 。
items按列返回数据，iterrow按行返回数据 。
具体用法举例如下(运算结果不展示)：
data=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame([['A',1],['B',2]],columns=['col_1','col_2'])
for item in data.items():
print(item)
for row in data.iterrows():
print(row)
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3 排序相关
3.1 rank方法
??DataFrame中提供了排序方法rank()，该方法返回值对应的排序名次 。其主要参数如下：
参数 作用
axis 指定排序方向
method 指定一组记录的排序方法：‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’
numeric_only 是否只对数值型列进行排序
na_option 指定空值处理方式：‘keep’, ‘top’, ‘bottom’
ascending 是否升序
pct 是否以百分比的形式展示排名
其用法举例如下：
import pandas as pd
data=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame([['A',10],['B',29],['a',19],[None,34],['A',17]],
columns=['col_1','col_2'])
data_1=data.rank(method='max')
data_2=data.rank(numeric_only=True,pct=True)
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其结果如下：
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下面依次对其就结果进行说明：
先来看data_1中的col_2，将data中col_2列的结果从小到大排序，那么10排在第1位，17排在第2位，19排在第三位 ， 依次类推 。所以data_1中col_2列的值依次为：1、4、3、5、2；
再来看data_1中的col_1,首先空值不会参与排序；其次字母是按照其对应的ascii码值进行排序的，所以ABa;另外，A出现两次，所以这里A最终的输出结果要使用method指定的方法来计算 。在排序之后的数据中，A占据第1位和第2位，所以在method为max方法的前提下 ， A返回的结果为2 。
再来看data_2 。因为这里设置了numeric_only，所以col_1列并不进行排序，其次，pct为True，所以col_2列返回的是其排序对应的百分比 。其百分比的计算公式为：排序值/max(排序值) 。
3.2 idxmax/idxmin方法
??idxmax()/idxmin()方法可以返回最大值、最小值对应的索引 。具体用法举例如下：
import pandas as pd
data=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame([['A',10,False],['B',29,False],['a',19,True],[None,34,True],['A',17,True]],
columns=['col_1','col_2','col_3'],
index=['A0','A1','A2','A3','A4'])
data_1=data[['col_2','col_3']].idxmax()
data_2=data[['col_2','col_3']].idxmin()
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其结果如下：
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这里有以下几点需要说明：
idxmax()\idxmin()方法支持的数据类型有：int,float和boolean 。所以若针示例中的data直接运行data.idxmax()或data.idxmin()的话，会报错：TypeError: reduction operation ‘argmax’ not allowed for this dtype 。
对于boolean类型数据，TrueFalse
若最大值有多个 ， 则返回最大值第一次出现时对应的索引值 。
3.3 nlargest/nsmallest方法
??nlargest()/nsmallest()方法可以返回最大最小的k kk个值 。主要包括以下三个参数：
参数 作用
n 返回的项数
columns 指定排序的一个或多个列名
keep 如何处理重复值 。可选值：last、first、all
其用法举例如下：
import pandas as pd
data=https://www.04ip.com/post/pd.DataFrame([['A',10,False],['A',10,False],['a',19,True],[None,17,True],['A',17,True]],
columns=['col_1','col_2','col_3'],
index=['A0','A1','A2','A3','A4'])
data_1=data.nsmallest(n=3,columns=['col_2'],keep='all')
data_2=data.nlargest(n=4,columns=['col_3'],keep='first')
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其结果如下：
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这里有以下几点需要说明：
columns参数指定的排序列可以是数值型及布尔型，但不能接收字符串类型 。
keep在什么时候才会发挥作用？从data_1的结果可以发现，当按照col_2列的值选取最小的3个项时，第3项对应的col_2值为17，而data中col_2值为17的项有两个(索引为A3和A4)，keep参数可以控制是A3还是A4返回给data_1 。当keep=‘first’时，A3返回给data_1,当keep='last’时，A4返回给data_1,当keep='all’时，所有都返回给data_1 。
4 其他
1. add_prefix()\add_suffix()方法
??这两个方法可以给DataFrame的列名添加统一的前后缀 。具体用法如下：
import pandas as pd
dt=pd.DataFrame([['A',1],['B',1]],columns=['A','B'])
dt1=dt.add_prefix('Col_') #给列名增加统一的前缀
dt2=dt.add_suffix('_Col') #给列名添加统一的后缀
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dt、dt1、dt2的结果分别如下：
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2. align()数据对齐
??Pandas执行运算时 ， 会先按照索引进行对齐，对齐以后再进行相应的运算，没有对齐的位置一般会用NaN进行补齐 。Pandas提供了专门的方法align()对两个DataFrame进行数据对齐 。该方法中的主要参数如下：
参数 作用
other 可以是DataFrame或者Series 。
join 对齐方式：‘outer’(默认值), ‘inner’, ‘left’, ‘right’
axis 对齐方向：取值为0时按索引对齐，取值为1时按列进行对齐 ， 不设置该值时行和列同时对齐
level
fill_value 填充值，默认为np.nan
method 值的填充方式
limit 向前向后填充NaN值的数量
fill_axis
broadcast_axis
用法举例如下：
import pandas as pd
dt1=pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(4,2),columns=['A','B'],index=[1,2,3,4])
dt2=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=['A','B','C'],index=[1,2,'a','b'])
left,right=dt1.align(dt2,join='inner')
left_1,right_1=dt1.align(dt2,join='outer',fill_value=https://www.04ip.com/post/100)
left_2,right_2=dt1.align(dt2,join='outer',method='backfill',limit=1)
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dt1和dt2的结果如下：
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left、right的结果如下：当join为inner时，会在两个方向上同时求交集(因为没有指定axis) 。
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left_1、right_1的结果如下：使用100填充没有对齐的位置 。
在这里插入图片描述
left_2、right_2的结果如下：
在这里插入图片描述
3. asfreq()
??asfreq()方法可以把时间序列型的索引(即DatetimeIndex型、PeriodIndex型)转化到特定的时间频率 。具体用法举例如下：
import pandas as pd
idx1=pd.date_range(start='2022-07-25',end='2022-07-26',freq='D')
idx2=pd.period_range(start='2022-07-25',end='2022-07-26',freq='D')
dt1=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'],index=idx1)
dt2=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'],index=idx2)
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dt1和dt2的结果如下：
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当对这两个DataFrame变量进行asfreq操作后得到的结果如下：
当DataFrame的索引为DatetimeIndex类型时，新的索引是利用pd.date_range()方法利用asfreq()方法中的指定的freq重新生成的，新出现的索引对应的值会用空值进行填充 。
在这里插入图片描述
当DataFrame的索引为PeriodIndex类型时，新索引和旧索引是一对一的关系 。
在这里插入图片描述
4. asof()
??asof()方法返回指定索引(包含该索引)之前最后一行在指定列不含空值的数据 。具体用法如下：
在这里插入图片描述
使用asof()方法要注意以下几点：
DataFrame或Series必须是已经排序的 。
未指定subset是会对DataFrame的所有列进行非空判断 。
5. assign()
??给DataFrame分配新列 。具体如下：
在这里插入图片描述
这里要注意assign()中匿名函数中的x为dt本身，所以这里要注意匿名函数的写法 。
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(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)map函数：接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回
(2)reduce函数：把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算
(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函数：排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字：商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找
(7)lambda匿名函数：有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便；冒号前面的x,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突 ， 匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回
3、高阶函数的应用：
(1)sorted函数：
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义，在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f)##保留原有函数的属性
运行结果：
(2)此装饰器的功能：用户登录认证
运行结果：
(3)此装饰器的功能：认证用户的同时，显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典，字典的key值是形式参数，value值是实参
(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数 ， 是整数就求和，否则抛出错误
(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数，是整数和浮点数就求和
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【python一对一的函数 python 对数】关于python一对一的函数和python 对数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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