len(): 返回对象的长度或元素个数。 max(): 返回可迭代对象中的最大值。 min(): 返回可迭代对象中的最小值。 sum(): 返回可迭代对象中所有元素的总和。 sorted(): 返回一个排序后的列表,不会改变原始数据。 map(): 对可迭代对象中的每个元素应用指定函数,返回一个迭代器。 filter(): 过滤可迭代对象中...
Reduce函数 原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出。 python中的reduce内建函数是一个二元操作函数,他用来将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给reduce中的函数 func()(必须是一个二元操作函 数,即必须要有两个参数)先对集合中的第1,2个数据进行...
以下是几个常用的Python数据处理库及其主要函数或方法,以及这些函数的基本用途、参数和简单示例。 1. Pandas Pandas是Python中用于数据处理和分析的最强大库之一,它提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的处理工作变得既简单又直观。Pandas适合于许多不同类型的数据分析任务,比如数据清洗...
Python常用数据处理函数 1.基本统计特征函数 方法名 函数功能 所属库 使用格式 sum() 计算数据样本综合(按列计算) Pandas D.sum() mean() 计算数据样本算数平均数 Pandas D.mean() var() 计算数据样本方差 Pandas D.var() std() 计算数据样本标准差 Pandas D.std() corr() 计算数据样本Spearman(Pearson)...
将数据转换成DataFrame格式:data=pd.DataFrame(data=data) 将数据转换为numpy数组形式:data=np.array(data) 数据处理方法 数据提取:data=data[1:,1] [行开始:行结束,列开始:列结束](结束序号是不能取到该数据的) 查看数据是否在一个数组中:数字/字符 in 数组名 exp: 2 in [3,2,5] 返回True | '_' ...
首先,我们需要将数据加载到 Pandas DataFrame 中。read_csv 函数是最常用的读取 CSV 文件的方法。 复制 importpandasaspd # 读取CSV文件 df=pd.read_csv('data.csv')# 显示前5行数据print(df.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果:
Python - 基本数据处理函数round()、int()、floor()、ceil(),前言对每位程序员来说,在编程过程中数据处理是不可避免的,很多时候都需要根据需求把获取到的数据进行处理,取整则是最基本的数据处理。取整的方式则包括向下取整、四舍五入、向上取整等等。下面就来看看在Pyt
1.cat函数 这个函数主要用于字符串的拼接; df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3) 效果图: 2. contains函数 这个函数主要用于判断某个字符串是否包含给定字符; df["家庭住址"].str.contains("唐山") 效果图: 3. startswith、endswith函数 ...
Python没有提供数组功能,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。 3 Matplotlib Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令...
本节课讲解了Python中高阶函数的概念和应用,主要涵盖filter、map和sorted三种常用的高级函数。高阶函数特指可以接受函数为参数,或者返回值为函数的函数。filter用于过滤序列,只保留符合条件的元素;map则对序列的每个元素应用给定的函数,不过滤任何元素;sorted负责排序