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lines = docstring.expandtabs().splitlines()
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首先,docstring是字符串(string)。
然后,string.expandtabs()是将字符串里面的tab制表符换成空格,如果没有指定tabsize参数,默认一个tab转化成8个空格。
(这是help里面的说明:Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.)
之后,string.splitlines()是将一串字符串按行分割,并返回分割后的列表(list)。
loc中的数据是列名,是字符串,所以前后都要取;iloc中数据是int整型,所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ,划重点, 标签!标签!标签!
loc[1] 选择行标签是1的(从0、1、2、3这几个行标签中)
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别,其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据,loc[:,0:1],还是标签,注意,如果列标签是个字符,比如'a',loc['a']是不行的,必须为loc[:,'a']。
但如果行标签是'a',选取这一行,用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通过行号获取行数据,划重点,序号!序号!序号!
iloc[0:1],由于Python默认是前闭后开,所以,这个选择的只有第一行!
如果想用标签索引,如iloc['a'],就会报错,它只支持int型。
ix——结合前两种的混合索引,即可以是行序号,也可以是行标签。
如选择prize10(prize为一个标签)的,即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数(DataFrame)
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解,今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组,元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹,即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
如下:
1、index函数:用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。
2、index方法语法:list.index(x[, start[, end]])。
3、参数:x-- 查找的对象。start-- 可选,查找的起始位置。end-- 可选,查找的结束位置。
4、返回值:该方法返回查找对象的索引位置,如果没有找到对象则抛出异常。
5、实例:
代码:str1 = "this is string example....wow!!!";str2 = "exam"。
index函数为print(str1.index(str2))。
python中index函数怎么用?
Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ,如果指定 beg(开始) 和 end(结束) 范围,则检查是否包含在指定范围内,该方法与 python find方法一样,只不过如果str不在string中会报一个异常。
index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引,没找到就会报错。
data = xlrd.open_workbook('TEST.xls')
table = data.sheets()[0]
nrows = table.nrows #行数
_cellValues=[]
for i in range(nrows):
_cellValues.append(table.cell(i,0).value)