python定义函数缺省 python函数缺省参数

python中利用pandas怎么处理缺省值null/None/NaN
null经常出现在数据库中
None是Python中的缺失值,类型是NoneType
NaN也是python中的缺失值,意思是不是一个数字,类型是float
在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None
找出空值
isnull()
notnull()
添加空值
numeric容器会把None转换为NaN
In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])
In [21]: s.loc[0] = None
In [22]: s
Out[22]:
0NaN
12.0
23.0
dtype: float641234567891012345678910
object容器会储存None
In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
In [24]: s.loc[0] = None
In [25]: s.loc[1] = np.nan
In [26]: s
Out[26]:
0None
1NaN
2c
dtype: object123456789101112123456789101112
空值计算
arithmetic operations(数学计算)
NaN运算的结果是NaN
statistics and computational methods(统计计算)
NaN会被当成空置
GroupBy
在分组中会忽略空值
清洗空值
填充空值
fillna
DataFrame.fillna(value=https://www.04ip.com/post/None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
参数
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反)
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace : boolean, default False
limit : int, default None
downcast : dict, default is None
返回值
filled : DataFrame
Interpolation
replace
删除空值行或列
DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof
how : {‘any’, ‘all’}
thresh : int, default None
subset : array-like
inplace : boolean, default False
返回
dropped : DataFrame
python集合和函数变量名={元素python定义函数缺省 , 元素,, , }
nums={11,24,45,96,28}
nums.add(42)
print(nums)
nums={11,24,45,96,28}
nums2=["anfly","tom"]
nums.update(nums2)
print(nums)
1)nums={11,24,45,96,28}[没有该数字报错]
nums.remove(24)
print(nums)
2)nums={11,24,45,96,28}[随机删]
nums.pop()
print(nums)
3)nums={11,24,45,96,28} [没有该数字不会报错]
nums.discard(24)
print(nums)
交集:(存在相同元素)
set1={"anfly","tom","haha"}
set2={"anfly","susala"}
set3=set1set2
print(set3)
并集:(得到全部集合中全部python定义函数缺省的元素)
set1={1,2,3,4}
set2={3,4,5,6}
new_set=set1|set2
print(new_set)
运算符 (* in)
内置函数 (len max min del)
列:set1 = {"1","2","3"}
print(min(set1))
def函数名():
执行语句
函数名()
列:
defhello():
print("hello word")
hello()
2.函数参数:
defadd2num():
a=11
b=22
c=a b
print(c)
add2num()
3.位置参数:
deffun(a,b):
print("a:",a)
print("b:",b)
fun(2,3)
4.关键字参数:
deffun(a,b):
print("a:",a)
print("b:",b)
fun(a=2,b=3)[第一个‘a’可以直接写数字,也可以展示;第二个以及之后‘b’不能直接写数字,要写‘b=3’这种格式]
5.缺省参数
def printinfo(name,age=20):
print("name:",name)
print("age:",age)
printinfo(name="anfly")[展示都能展示出来]
6.不定长参数
1).*args[展示是元组]
defprintinfo(*args):
print("args:",args)
printinfo(100,200,300,400)
2)**args[展示是k.v格式]
def printinfo(**kwargs):
print("kwargs:",kwargs)
printinfo(a=100,b=200,c=300,d=400)
7.参数位置顺序
def sun(a,*args,b=22,**kwargs):
print("a:",a)==10
print("args:",args)==(200,300)
print("b:",b)==2
print("kwargs:",kwargs)=={‘m’:3,'n':4}
sun(100,200,300,b=2,m=3,n=4)
8.函数返回值
def fan(a,b):
return a b
print(fan(1,2))#3
9.匿名函数(lambda函数也叫匿名函数,即函数没有具体的名称)
案例一:
sum=lambda a,b:a b
print(sum(1,2))#3
案例二:
sum=lambda a,b:100
print(sum(1,2))#100
1.局部变量
def jv():
a=3
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
jv()#3
jv1()#99
2.全局变量
def jv():
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
jv()#全局变量
jv1()#99
3.局部变量升成全局变量
def jv():
a=3
global b
b="python定义函数缺省我也是全局变量"
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
print(b)
jv()#3
jv1()#99 #“python定义函数缺省我也是全局变量”
Python小问题出现这个问题是因为索引出现了浮点数,不是索引允许的数据类型,可以验证一下
import numpy as np
y=np.zeros(shape=(1,5))
arr = [n for n in np.linspace(1,5,5)]
arr里存储的就是源代码中会用的索引 , 下图是结果
是浮点型的,所以我们只需要更改一下:
import numpy as np
y=np.zeros(shape=(1,5))
for n in np.int16(np.linspace(1,5,5)):
y[n-1]=n**2
print(y)
此时这个代码中还有问题,索引会超出范围,这是因为python的索引是从0开始的,数组的第一维是需要的 。
正确的代码如下:
import numpy as np
y=np.zeros(shape=(1,5))
for n in np.int16(np.linspace(1,5,5)):
y[0,n-1]=n**2
print(y)
python输入参数缺省该如何写?如果运行python test.py input output_dirpython定义函数缺?。?sys.argv的长度是3python定义函数缺省 , 如果运行python test.py input,则sys.argv的长度是2 。
加个判断条件python定义函数缺?。?
if len(sys.argv) == 2:
output_dir = os.path.curdir
【python定义函数缺省 python函数缺省参数】python定义函数缺省的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于python函数缺省参数、python定义函数缺省的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读