tail函數(shù)python tail方法

Python中tail(2)什么意思

Python中tail(2)的意思是

為蒼溪等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù)，及蒼溪網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站設(shè)計、蒼溪網(wǎng)站設(shè)計，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

在自然語言處理界，模式匹配可以說是最常用的技術(shù)。甚至可以說，將NLP技術(shù)作為真實生產(chǎn)力的項目都少不了模式匹配。

什么是模式匹配呢？在計算機科學(xué)中，往往是檢查給定的序列或字符串中是否有符合某種模式的片段。比如說：“啊，你的AK-47打得真準(zhǔn)”，如果我們將 “啊，你的_____打得真準(zhǔn) ” 作為一種模式，則會將AK-47匹配出來。

實現(xiàn)模式匹配往往都是用正則表達式，但是如果你想識別特別復(fù)雜的模式，編寫正則表達式就會變得非常非常麻煩。而Pampy這個項目能解決你不少的煩惱。

python 遞歸限制

python不能無限的遞歸調(diào)用下去。并且當(dāng)輸入的值太大，遞歸次數(shù)太多時，python 都會報錯

首先說結(jié)論，python解釋器這么會限制遞歸次數(shù)，這么做為了避免"無限"調(diào)用導(dǎo)致的堆棧溢出。

tail recursion 就是指在程序最后一步執(zhí)行遞歸。這種函數(shù)稱為 tail recursion function。舉個例子：

這個函數(shù)就是普通的遞歸函數(shù)，它在遞歸之后又進行了乘的操作。這種普通遞歸，每一次遞歸調(diào)用都會重新推入一個調(diào)用堆棧。

把上述調(diào)用改成 tail recursion function

tail recursion 的好處是每一次都計算完，將結(jié)果傳遞給下一次調(diào)用，然后本次調(diào)用任務(wù)就結(jié)束了，不會參與到下一次的遞歸調(diào)用。這種情況下，只重復(fù)用到了一個堆棧。因此可以優(yōu)化結(jié)構(gòu)。就算是多次循環(huán)，也不會出現(xiàn)棧溢出的情況。這就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有這種優(yōu)化， python沒有，所以限制了調(diào)用次數(shù)，就是為了防止無限遞歸造成的棧溢出。

如果遞歸次數(shù)過多，導(dǎo)致了開頭的報錯，可以使用 sys 包手動設(shè)置recursion的limit

手動放大 recursionlimit 限制：

python中l(wèi)ist.tail是什意思

List（列表）是 Python 中使用最頻繁的數(shù)據(jù)類型。

列表可以完成大多數(shù)集合類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)。它支持字符，數(shù)字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。

列表用 [ ] 標(biāo)識，是 python 最通用的復(fù)合數(shù)據(jù)類型。

列表中值的切割也可以用到變量 [頭下標(biāo):尾下標(biāo)] ，就可以截取相應(yīng)的列表，從左到右索引默認(rèn) 0 開始，從右到左索引默認(rèn) -1 開始，下標(biāo)可以為空表示取到頭或尾。

list() 方法用于將元組轉(zhuǎn)換為列表。

注：元組與列表是非常類似的，區(qū)別在于元組的元素值不能修改，元組是放在括號中，列表是放于方括號中。

python中如何將表中的數(shù)據(jù)做成一張表,然后再從中取出數(shù)據(jù)？

第一部分是生成數(shù)據(jù)表，常見的生成方法有兩種，第一種是導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)，第二種是直接寫入數(shù)據(jù)。 Excel 中的文件菜單中提供了獲取外部數(shù)據(jù)的功能，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫和文本文件和頁面的多種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入。

獲取外部數(shù)據(jù)

python 支持從多種類型的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。在開始使用 python 進行數(shù)據(jù)導(dǎo)入前需要先導(dǎo)入 pandas 庫，為了方便起見，我們也同時導(dǎo)入 numpy 庫。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

導(dǎo)入數(shù)據(jù)表

下面分別是從 excel 和 csv 格式文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的方法。代碼是最簡模式，里面有很多可選參數(shù)設(shè)置，例如列名稱，索引列，數(shù)據(jù)格式等等。感興趣的朋友可以參考 pandas 的

官方文檔。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

另一種方法是通過直接寫入數(shù)據(jù)來生成數(shù)據(jù)表，excel 中直接在單元格中輸入數(shù)據(jù)就可以，python 中通過下面的代碼來實現(xiàn)。生成數(shù)據(jù)表的函數(shù)是 pandas 庫中的 DateFrame 函數(shù)，數(shù)據(jù)表一共有 6 行數(shù)據(jù)，每行有 6 個字段。在數(shù)據(jù)中我們特意設(shè)置了一些 NA 值和有問題的字段，例如包含空格等。后面將在數(shù)據(jù)清洗步驟進行處理。后面我們將統(tǒng)一以 DataFrame 的簡稱 df 來命名數(shù)據(jù)表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘a(chǎn)ge’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘a(chǎn)ge’,‘price’])

這是剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)表，我們沒有設(shè)置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中還包含了一些臟數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)表檢查

python 中處理的數(shù)據(jù)量通常會比較大，所以就需要我們對數(shù)據(jù)表進行檢查。比如我們之前的文章中介紹的紐約出租車數(shù)據(jù)和 Citibike 的騎行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量都在千萬級，我們無法一目了然的了解數(shù)據(jù)表的整體情況，必須要通過一些方法來獲得數(shù)據(jù)表的關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)表檢查的另一個目的是了解數(shù)據(jù)的概況，例如整個數(shù)據(jù)表的大小，所占空間，數(shù)據(jù)格式，是否有空值和重復(fù)項和具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容。為后面的清洗和預(yù)處理做好準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)維度(行列)

Excel 中可以通過 CTRL 向下的光標(biāo)鍵，和 CTRL 向右的光標(biāo)鍵來查看行號和列號。Python 中使用 shape 函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)，函數(shù)返回的結(jié)果(6,6)表示數(shù)據(jù)表有 6 行，6 列。下面是具體的代碼。

1 #查看數(shù)據(jù)表的維度

2 df.shape

3 (6, 6)

數(shù)據(jù)表信息

使用 info 函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，這里返回的信息比較多，包括數(shù)據(jù)維度，列名稱，數(shù)據(jù)格式和所占空間等信息。

1 #數(shù)據(jù)表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看數(shù)據(jù)格式

Excel 中通過選中單元格并查看開始菜單中的數(shù)值類型來判斷數(shù)據(jù)的格式。Python 中使用 dtypes 函數(shù)來返回數(shù)據(jù)格式。

Dtypes 是一個查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，可以一次性查看數(shù)據(jù)表中所有數(shù)據(jù)的格式，也可以指定一列來單獨查看。

1#查看數(shù)據(jù)表各列格式

2df.dtypes

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

12#查看單列格式

13df[‘B’].dtype

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位條件”功能對數(shù)據(jù)表中的空值進行定位?！岸ㄎ粭l件”在“開始”目錄下的“查找和選擇”目錄中。

Isnull 是 Python 中檢驗空值的函數(shù)，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回 True，不包含則返回 False?？梢詫φ麄€數(shù)據(jù)表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查。

df_isnull

1#檢查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“條件格式”對唯一值進行顏色標(biāo)記。Python 中使用 unique 函數(shù)查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函數(shù)，只能對數(shù)據(jù)表中的特定列進行檢查。下面是代碼，返回的結(jié)果是該列中的唯一值。類似與 Excel 中刪除重復(fù)項后的結(jié)果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看數(shù)據(jù)表數(shù)值

Python 中的 Values 函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。以數(shù)組的形式返回，不包含表頭信息。

1#查看數(shù)據(jù)表的值

2df.values

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名稱

Colums 函數(shù)用來單獨查看數(shù)據(jù)表中的列名稱。

1 #查看列名稱

2 df.columns

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘a(chǎn)ge’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行數(shù)據(jù)

Head 函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的前 N 行數(shù)據(jù)，默認(rèn) head()顯示前 10 行數(shù)據(jù)，可以自己設(shè)置參數(shù)值來確定查看的行數(shù)。下面的代碼中設(shè)置查看前 3 行的數(shù)據(jù)。

1#查看前 3 行數(shù)據(jù)``df.head(``3``)

Tail 行數(shù)與 head 函數(shù)相反，用來查看數(shù)據(jù)表中后 N 行的數(shù)據(jù)，默認(rèn) tail()顯示后 10 行數(shù)據(jù)，可以自己設(shè)置參數(shù)值來確定查看的行數(shù)。下面的代碼中設(shè)置查看后 3 行的數(shù)據(jù)。

1#查看最后 3 行df.tail(3)

用python數(shù)據(jù)分析是不是用的pandas

pandas包最基本的功能

1、讀取數(shù)據(jù)：

data = pd.read_csv('my_file.csv')

data=pd.read_csv('my_file.csv',sep=';',encoding='latin-1',nrows=1000, kiprows=[2,5])

sep變量代表分隔符。因為Excel中的csv分隔符是“;”，因此需要顯示它。編碼設(shè)置為“l(fā)atin-1”以讀取法語字符。nrows=1000表示讀取前1000行。skiprows=[2,5]表示在讀取文件時將刪除第2行和第5行

最常用的函數(shù)：read_csv, read_excel

還有一些很不錯的函數(shù)：read_clipboard、read_sql

2、寫入數(shù)據(jù)

data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)

index=None將簡單地按原樣寫入數(shù)據(jù)。如果你不寫index=None，會得到額外的行。

我通常不使用其他函數(shù)，比如to_excel，to_json，to_pickle，to_csv，雖然它們也做得很好，但是csv是保存表最常用的方法。

3、檢查數(shù)據(jù)：

data.shape

data.describe()

data.head(3)

.head(3)打印數(shù)據(jù)的前3行，.tail()函數(shù)將查看數(shù)據(jù)的最后一行。

data.loc[8]

打印第8行。

data.loc[8, 'column_1']

將第8行值打印在“column_1”上。

data.loc[range(4,6)]

打印第4行到第6行。

文章題目：tail函數(shù)python tail方法
文章路徑：http://muchs.cn/article44/hgesee.html

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