同名函數(shù)python 同名函數(shù)的轉化

python函數(shù)修飾符@的使用

python函數(shù)修飾符@ 修飾符 ‘@’符號用作函數(shù)修飾符是python2.4新增加的功能，修飾符必須出現(xiàn)在函數(shù)定義前一行，不允許和函數(shù)定義在同一行。也就是說＠A def f(): 是非法的。 只可以在模塊或類定義層內(nèi)對函數(shù)進行修飾，不允許修修飾一個類。一個修飾符就是一個函數(shù)，它將被修飾的函數(shù)做為參數(shù)，并返回修飾后的同名函數(shù)或其它可調用的東西。 本質上講，裝飾符@類似于 回調函數(shù) ，把其它的函數(shù)（暫且稱為目的參數(shù)，后面緊接著的函數(shù)）作為自己的入?yún)?，在目的函?shù)執(zhí)行前，執(zhí)行一些自己的操作， 比如：計數(shù)、打印一些提示信息等，然后返回目的函數(shù)。下面列舉一個簡單的例子。

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創(chuàng)建函數(shù)修飾符的規(guī)則：

（1）修飾符是一個函數(shù)

（2）修飾符取被修飾函數(shù)為參數(shù)

（3）修飾符返回一個新函數(shù)

（4）修飾符維護被維護函數(shù)的簽名

例子1： 被修飾函數(shù)不帶參數(shù)

運行結果：

例子2： 使用functools模塊提供的修改函數(shù)屬性的方法wraps

運行結果：

可見test1的函數(shù)名稱變了，如果某些代碼用到就會出問題，可以使用functools模塊提供的修改函數(shù)屬性的方法wraps

運行結果：

例子3： 被修飾函數(shù)帶參數(shù)

運行結果：

例子4： 修飾符帶參數(shù) ，需要比上面例子多一層包裝

運行結果：

如何在Python中調用父類的同名方法

你好，請看下面的例子和說明：python中類的初始化方法是__init__()，因此父類子類的初始化方法都是這個，如果子類不實現(xiàn)這個函數(shù)，初始化時調用父類的初始化函數(shù)，如果子類實現(xiàn)這個函數(shù)，就覆蓋了父類的這個函數(shù)，既然繼承父類，就要在這個函數(shù)里顯式調用一下父類的__init__()，這跟C++,jAVA不一樣，他們是自動調用父類初始化函數(shù)的。調用父類函數(shù)有以下方法：class A:def method(self, arg):pass class B(A):def method(self, arg):# A.method(self,arg) # 1# super(B, self).method(arg) #2super().method(arg) #31.直接寫類名調用2.用super(type,obj).method(arg)方法調用。3.在類定義中調用本類的父類方法，可以直接super().method(arg).在代碼中調用對象的父類的方法的示例：ob = B()super(B,ob).method(arg) #調用class B的父類class A的method。初始化中調用父類初始化方法示例：class B(A):

像Excel一樣使用Python（一）

在進行數(shù)據(jù)處理時，如果數(shù)據(jù)簡單，數(shù)量不多，excel是大家的首選。但是當數(shù)據(jù)眾多，類型復雜，需要靈活地顯示切片、進行索引、以及排序時，python會更加方便。借助python中的numpy和pandas庫，它能快速完成各種任務，包括數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、檢查、清洗、預處理、提取、篩選、匯總、統(tǒng)計等。接下來幾篇文章，將以excel為參照，介紹python中數(shù)據(jù)的處理。

提到pandas，那就不得不提兩類重要的數(shù)據(jù)結構，Series和DataFrame，這兩類數(shù)據(jù)結構都是建立在numpy的數(shù)組array基礎上。與array相比，Series是一個一維的數(shù)據(jù)集，但是每個數(shù)據(jù)元素都帶有一個索引，有點類似于字典。而DataFrame在數(shù)組的基礎上，增加了行索引和列索引，類似于Series的字典，或者說是一個列表集。

所以在數(shù)據(jù)處理前，要安裝好numpy , pandas。接下來就看看如何完成一套完整的數(shù)據(jù)操作。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的方法分兩種，分別是從外部導入數(shù)據(jù)，以及直接寫入數(shù)據(jù)。

在python中，也可外部導入xlsx格式文件，使用read_excel()函數(shù)：

import pandas as pd

from pandas import DataFrame,Series

data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))

print data

輸出：

Gene Size Function

0 arx1 411 NaN

1 arx2 550 monooxygenase

2 arx3 405 aminotransferase

……

即：調用pandas中read_excel屬性，來讀取文件test.xlsx，并轉換成DataFrame格式，賦給變量data。在每一行后，自動分了一個索引值。除了excel，還支持以下格式文件的導入和寫入：

Python寫入的方法有很多，但還是不如excel方便。常用的例如使用相等長度的字典或numpy數(shù)組來創(chuàng)建：

data1 = DataFrame(

{'Gene':['arx1','arx2','arx3'],

'Size':[411,550,405],

'Func':[np.NaN,'monooxygenase','aminotransferase ']})

print data1

輸出

Func Gene Size

0 NaN arx1 411

1 monooxyg arx2 550

2 amino arx3 405

分配一個行索引后，自動排序并輸出。

在python中，可以使用info()函數(shù)查看整個數(shù)據(jù)的詳細信息。

print data.info()

輸出

RangeIndex: 7 entries, 0 to 6

Data columns (total 3 columns):

Gene 7 non-null object

Size 7 non-null int64

Function 5 non-null object

dtypes: int64(1), object(2)

memory usage: 240.0+ bytes

None

此外，還可以通過shape, column, index, values, dtypes等函數(shù)來查看數(shù)據(jù)維度、行列組成、所有的值、 數(shù)據(jù)類型：

print data1.shape

print data1.index

print data1.columns

print data1.dtypes

輸出

(3, 3)

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

Index([u'Func', u'Gene', u'Size'], dtype='object')

Func object

Gene object

Size int64

dtype: object

在excel中可以按“F5”，在“定位條件”中選擇“空值”，選中后，輸入替換信息，再按“Ctrl+Enter”即可完成替換。

在python中，使用函數(shù) isnull 和 notnull 來檢測數(shù)據(jù)丟失, 包含空值返回True，不包含則返回False。

pd.isnull(data1)

pd.notnull(data1)

也可以使用函數(shù)的實例方法，以及加入?yún)?shù)，對某一列進行檢查：

print data1['Func'].isnull()

輸出

Func Gene Size

0 True False False

1 False False False

2 False False False

再使用fillna對空值進行填充：

data.fillna(value=0)

#用0來填充空值

data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())

#用data1中Size列的平均值來填充空值

data['Func']=data['Func'].map(str.strip)

#清理Func列中存在的空格

Excel中可以按“Ctrl+F”，可調出替換對話框，替換相應數(shù)據(jù)。

Python中，使用replace函數(shù)替換：

data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')

將Func列中的'monooxygenase'替換成'oxidase'。

Excel中，通過“數(shù)據(jù)-篩選-高級”可以選擇性地看某一列的唯一值。

Python中，使用unique函數(shù)查看：

print data['Func'].unique()

輸出

[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']

Excel中，通過UPPER、LOWER、PROPER等函數(shù)來變成大寫、小寫、首字母大寫。

Python中也有同名函數(shù)：

data1['Gene'].str.lower()

Excel中可以通過“數(shù)據(jù)-刪除重復項”來去除重復值。

Python中，可以通過drop_duplicates函數(shù)刪除重復值：

print data['Func'].drop_duplicates()

輸出

0 NaN

1 monooxygenase

2 aminotransferase

3 methyltransferase

Name: Func, dtype: object

還可以設置“ keep=’last’ ”參數(shù)，后出現(xiàn)的被保留，先出現(xiàn)的被刪除：

print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')

輸出

2 aminotransferase

3 methyltransferase

6 monooxygenase

8 NaN

Name: Func, dtype: object

內(nèi)容參考：

Python For Data Analysis

藍鯨網(wǎng)站分析博客，作者藍鯨（王彥平）

網(wǎng)站題目：同名函數(shù)python 同名函數(shù)的轉化
文章路徑：http://muchs.cn/article44/hjdjee.html

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