python函數(shù)的靈活運用 常用的python函數(shù)

python如何定義和調(diào)用函數(shù)

1、函數(shù)定義

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司基于成都重慶香港及美國等地區(qū)分布式IDC機房數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的電信大帶寬，聯(lián)通大帶寬，移動大帶寬，多線BGP大帶寬租用,是為眾多客戶提供專業(yè)服務(wù)器托管報價，主機托管價格性價比高，為金融證券行業(yè)棕樹數(shù)據(jù)中心，ai人工智能服務(wù)器托管提供bgp線路100M獨享，G口帶寬及機柜租用的專業(yè)成都idc公司。

①使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)

②

def 函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.參數(shù)3...):

"""文檔字符串，docstring，用來說明函數(shù)的作用"""

#函數(shù)體

return 表達式

注釋的作用：說明函數(shù)是做什么的，函數(shù)有什么功能。

③遇到冒號要縮進，冒號后面所有的縮進的代碼塊構(gòu)成了函數(shù)體，描述了函數(shù)是做什么的，即函數(shù)的功能是什么。Python函數(shù)的本質(zhì)與數(shù)學(xué)中的函數(shù)的本質(zhì)是一致的。

2、函數(shù)調(diào)用

①函數(shù)必須先定義，才能調(diào)用，否則會報錯。

②無參數(shù)時函數(shù)的調(diào)用：函數(shù)名()，有參數(shù)時函數(shù)的調(diào)用：函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.……)

③不要在定義函數(shù)的時候在函數(shù)體里面調(diào)用本身，否則會出不來，陷入循環(huán)調(diào)用。

④函數(shù)需要調(diào)用函數(shù)體才會被執(zhí)行，單純的只是定義函數(shù)是不會被執(zhí)行的。

⑤Debug工具中Step into進入到調(diào)用的函數(shù)里，Step Into My Code進入到調(diào)用的模塊里函數(shù)。

python中pos函數(shù)用法

Pos()功能在一個字符串中查找所包含的另一個字符串的起始位置。語法Pos ( string1， string2 {， start } )

參數(shù)string1：string類型，指定要從中查找子串string2的字符串string2：string類型，指定要在string1中查找的字符串start：long類型，可選項，指定從string1的第幾個字符開始查找。缺省值為1返回值Long。函數(shù)執(zhí)行成功時返回在start位置后string2在string1中第一次出現(xiàn)的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超過了string1的長度，那么Pos()函數(shù)返回0。如果任何參數(shù)的值為NULL，Pos()函數(shù)返回NULL。用法Pos()函數(shù)在字符串查找時區(qū)分大小寫，因此，"aa"不匹配"AA"。

拓展資料：

公式的運用

一、數(shù)字處理

1、取絕對值函數(shù)

公式：=ABS(數(shù)字)

2、取整函數(shù)

公式：=INT(數(shù)字)

3、四舍五入函數(shù)

公式：=ROUND(數(shù)字，小數(shù)位數(shù))

二、判斷公式

1、如果計算的結(jié)果值錯誤那么顯示為空

公式：=IFERROR(數(shù)字/數(shù)字，)

說明：如果計算的結(jié)果錯誤則顯示為空，否則正常顯示。

2、IF語句的多條件判定及返回值

公式：IF(AND(單元格（邏輯運算符）數(shù)值，指定單元格=返回值1)，返回值2，)

說明：所有條件同時成立時用AND，任一個成立用OR函數(shù)。

三、常用的統(tǒng)計公式

1、統(tǒng)計在兩個表格中相同的內(nèi)容

公式:B2=COUNTIF(數(shù)據(jù)源:位置，指定的，目標(biāo)位置)

說明：如果返回值大于0說明在另一個表中存在，0則不存在。

如果，在此示例中所用到的公式為：B2=COUNTIF(Sheet15!A:A，A2)

2、統(tǒng)計不重復(fù)的總數(shù)據(jù)

公式：C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8，A2:A8))

說明:用COUNTIF函數(shù)統(tǒng)計出源數(shù)據(jù)中每人的出現(xiàn)次數(shù)，并用1除的方式把變成分?jǐn)?shù)，最后再相加。

四、數(shù)據(jù)求和公式

1、隔列求和的應(yīng)用

公式：H3=SUMIF($A$2:$G$2，H$2，A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3)，2)=0)*B3:G3)

說明：如果在標(biāo)題行中沒有規(guī)則就可以用第2個公式

2、單條件應(yīng)用之求和

公式：F2=SUMIF(A:A，C:C)

說明：這是SUMIF函數(shù)的最基礎(chǔ)的用法

五、查找與引用公式

1、單條件查找

說明：VLOOKUP是excel中最常用的查找方式

六、字符串處理公式

1、多單元格字符串的合并

說明：Phonetic函數(shù)只能合并字符型數(shù)據(jù)，不能合并數(shù)值。

2、截取結(jié)果3位之外的部分

說明：LEN計算總長度，LEFT從左邊截總長度-3個。

Python的5種高級用法

Lambda 函數(shù)

Python 函數(shù)一般使用 def a_function_name() 樣式來定義，但是對于 lambda 函數(shù)來說，我們其實根本沒為它命名。這是因為 lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡單的表達式或運算，而無需完全定義函數(shù)。

Map 函數(shù)

Map() 是一種內(nèi)置的 Python 函數(shù)，它可以將函數(shù)應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素，如列表或字典。對于這種運算來說，這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)行方式。

Filter 函數(shù)

filter 內(nèi)置函數(shù)與 map 函數(shù)非常相似，它也將函數(shù)應(yīng)用于序列結(jié)構(gòu)(列表、元組、字典)。二者的關(guān)鍵區(qū)別在于 filter() 將只返回應(yīng)用函數(shù)返回 True 的元素。

Itertools 模塊

Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環(huán)語句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類型。

使用 Itertools 模塊中的函數(shù)讓你可以執(zhí)行很多迭代器操作，這些操作通常需要多行函數(shù)和復(fù)雜的列表理解。

Generator 函數(shù)

其實，Generator函數(shù)是一個類似于迭代器的函數(shù)，就是它也可以用在 for 循環(huán)語句中。這大大簡化了你的代碼，而且相比簡單的 for 循環(huán)，它節(jié)省了很多內(nèi)存。

關(guān)于Python的5種高級用法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于python編程的技巧及素材等內(nèi)容，可以點擊本站的其他文章進行學(xué)習(xí)。

可以讓你快速用Python進行數(shù)據(jù)分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領(lǐng)域。有時候使用一點點黑客技術(shù)，既可以節(jié)省時間，還可能挽救“生命”。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，并且可以成為真正的生產(chǎn)力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數(shù)據(jù)分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數(shù)據(jù)的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)進行 探索 性數(shù)據(jù)分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數(shù)可以實現(xiàn)EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數(shù)據(jù)非常基本的概述，對于大型數(shù)據(jù)集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報告中也是如此。

對于給定的數(shù)據(jù)集，Pandas中的profiling包計算了以下統(tǒng)計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統(tǒng)計信息包括直方圖、眾數(shù)、相關(guān)系數(shù)、分位數(shù)、描述統(tǒng)計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數(shù)據(jù)集來演示多功能Python分析器的結(jié)果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現(xiàn)在Jupyter Notebook中顯示完整的數(shù)據(jù)分析報告，該報告非常詳細(xì)，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導(dǎo)出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas實現(xiàn)交互式作圖

Pandas有一個內(nèi)置的.plot（）函數(shù)作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現(xiàn)的可視化不是交互式的，這使得它沒那么吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數(shù)繪制圖表也不能實現(xiàn)交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制交互式圖表怎么辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現(xiàn)。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結(jié)合在一起，非常便于繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數(shù)據(jù)集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側(cè)的可視化顯示了靜態(tài)圖表，而左側(cè)圖表是交互式的，更詳細(xì)，并且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字符為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設(shè)置為1，則不用鍵入%即可調(diào)用Magic函數(shù)。

接下來看一些在常見數(shù)據(jù)分析任務(wù)中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin并返回url。Pastebin是一個在線內(nèi)容托管服務(wù)，可以存儲純文本，如源代碼片段，然后通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內(nèi)容的python腳本，并試著運行看看結(jié)果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數(shù)用于在Jupyter notebook中呈現(xiàn)靜態(tài)matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調(diào)整大小的繪圖。但記得這個函數(shù)要在導(dǎo)入matplotlib庫之前調(diào)用。

%run

用％run函數(shù)在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內(nèi)容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件并保存在當(dāng)前目錄中。

%%latex

%%latex函數(shù)將單元格內(nèi)容以LaTeX形式呈現(xiàn)。此函數(shù)對于在單元格中編寫數(shù)學(xué)公式和方程很有用。

查找并解決錯誤

交互式調(diào)試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現(xiàn)異常，請在新行中鍵入％debug并運行它。 這將打開一個交互式調(diào)試環(huán)境，它能直接定位到發(fā)生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，并在此處執(zhí)行操作。退出調(diào)試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，pprint是首選。它在打印字典數(shù)據(jù)或JSON數(shù)據(jù)時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內(nèi)容或其他需要突出的內(nèi)容。注釋的顏色取決于指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

p class="alert alert-block alert-info"

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黃色警示框：警告

p class="alert alert-block alert-warning"

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

綠色警示框：成功

p class="alert alert-block alert-success"

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

紅色警示框：高危

p class="alert alert-block alert-danger"

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印單元格所有代碼的輸出結(jié)果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最后一個輸出，而對于其他輸出，我們需要添加print()函數(shù)。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼后所有的輸出結(jié)果就會一個接一個地打印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復(fù)原始設(shè)置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優(yōu)勢。接下來看看結(jié)果如何。

首先，即使程序結(jié)束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數(shù)的正確性。

其次，我們可以輕松地調(diào)用python調(diào)試器，因為我們?nèi)匀辉诮忉屍髦校?/p>

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發(fā)生的位置，然后我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復(fù)難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內(nèi)容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復(fù)它。

如果需要恢復(fù)整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。

結(jié)論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實現(xiàn)輕松編碼！

python的range()函數(shù)有哪些用法？

range()函數(shù)的用法如下：

（1）range(stop)

創(chuàng)建一個（0,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。

（2）range(start,stop)

創(chuàng)建一個（start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。

（3）range(start,stop,step)

創(chuàng)建一個[start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為step。

參數(shù)介紹：

start：表示從返回序列的起始編號，默認(rèn)情況下從0開始。

stop：表示生成最多但不包括此數(shù)字的數(shù)字。

step：指的是序列中每個數(shù)字之間的差異，默認(rèn)值為1。

range()是Python的內(nèi)置函數(shù)，在用戶需要執(zhí)行特定次數(shù)的操作時使用它，表示循環(huán)的意思。內(nèi)置函數(shù)range()可用于以列表的形式生成數(shù)字序列。在range()函數(shù)中最常見用法是使用for和while循環(huán)迭代序列類型（List，string等）。

簡單的來說，range()函數(shù)允許用戶在給定范圍內(nèi)生成一系列數(shù)字。根據(jù)用戶傳遞給函數(shù)的參數(shù)數(shù)量，用戶可以決定該系列數(shù)字的開始和結(jié)束位置以及一個數(shù)字與下一個數(shù)字之間的差異有多大。

文章題目：python函數(shù)的靈活運用 常用的python函數(shù)
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