Python自带的"代码显微镜"，可以实时分析函数结构：import inspectdefmultiply(a, b):return a * b# 获取函数签名sig = inspect.signature(multiply)print("参数信息：")for name, param in sig.parameters.items(): print(f"{name}: 类型提示→{param.annotation}")print("返回类型：", sig.return_annotat...
Python functions can return values, which allows you to retrieve information or the result of a computation from the function. Sometimes, you may wantyour function to return a key-value pair, a common data structure used in Python dictionaries. Key-value pairs help link pieces of related inform...
1.4 更改数据类型1.4.1 在使用构造方法中的 dtype参数指定数据类型1.4.2 通过 astype()方法可以强制转换数据的类型。1.4.3 to_numeric()函数可以将传入的参数转换为数值类型。 2. 数据合并2.1轴向堆叠数据2.1.1 concat()函数 2.2 主键合并数据2.2.1 merge()函数2.2.1.1 how参数可以取下列值 2.3 根据行索引合并...
#检验平稳性from statsmodels.tsa.stattools import adfuller,kpss #导入库df_stationary_test = pd.read_csv('E:/PythonProject/myproject1/data/a10.csv', parse_dates=['date'])#ADF Testresult = adfuller(df_stationary_test.value.values,autolag='AIC')print(f'ADF Statistic:{result[0]}')print(f'...
def choose(bool, a, b): return (bool and [a] or [b])[0] 因为 [a] 是一个非空列表,它永远不会为假。甚至 a 是 0 或 '' 或其它假值,列表[a]为真,因为它有一个元素。 7.how do I iterate over a sequence in reverse order
How to handle indexes on other axis (or axes).ignore_index : bool, default FalseIf True, do not use the index values along the concatenation axis. Theresulting axis will be labeled 0, ..., n - 1. This is useful if you areconcatenating objects where the concatenation axis does not ...
se_trans_map=df_trans.groupby('收货地址')['收货地址'].count().sort_values(ascending=False)# 为了保持收货地址和下面的地理分布图使用的省份名称一致,定义一个处理自治区的函数defstrip_region(iterable):result=[]foriiniterable:ifi.endswith('自治区'):ifi=='内蒙古自治区':i=i[:3]result.append(i...
pivot_table(data, values='value', index='category', columns='type', aggfunc=np.sum) 数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。Python的matplotlib和seaborn库提供了丰富的图表类型和强大的绘图功能,可以帮助我们直观地展示数据。 示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 折线图 ...
使用replace()函数,对values进行映射操作 单值替换 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换: to_replace={列标签:替换值} value='value' df.replace(to_replace=2,value='seven') df.replace(to_replace={88:"7777777"}) ...
XLOOKUP(lookup_value, lookup_array, return_array, [if_not_found], [match_mode], [search_mode]) 一共有6个参数,3个必填,3个可选 第一个参数:要查找的值,和VLOOKUP第一个参数一样 第二个参数:要查找的区域,相当于VLOOKUP里面第二个参数区域里的首列 ...