python3--内置函数

python的常用内置函数

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1.abs() 函数返回数字的绝对值

abs(-40)=40

2. dict() 函数用于创建一个字典

dict()

{}      #创建一个空字典类似于u={},字典的存取方式一般为key-value

例如u = {"username":"tom",  "age":18}

3. help() 函数用于查看函数或模块用途的详细说明

help('math')查看math模块的用处

a=[1,2,3,4]

help(a)查看列表list帮助信息

4.dir()获得当前模块的属性列表

dir(help)

['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']

5.min() 方法返回给定参数的最小值 /参数可以为序列

a=  min(10,20,30,40)

a

10

6. next() 返回迭代器的下一个项目

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

next(it)

1

next(it)

2

7. id() 函数用于获取对象的内存地址

a=12

id(a)

1550569552

8.enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

a=["tom","marry","leblan"]

list(enumerate(a))

[(0, 'tom'), (1, 'marry'), (2, 'leblan')]

9. oct() 函数将一个整数转换成8进制字符串

oct(15)

'0o17'

oct(10)

'0o12'

10. bin() 返回一个整数 int 或者长整数 long int 的二进制表示

bin(10)

'0b1010'

bin(15)

'0b1111'

11.eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值

eval('2+2')

4

12.int() 函数用于将一个字符串会数字转换为整型

int(3)

3

int(3.6)

3

int(3.9)

3

int(4.0)

4

13.open() 函数用于打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写

f=open('test.txt')

14.str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式

str(3)

'3'

15. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False

bool()

False

bool(1)

True

bool(10)

True

bool(10.0)

True

16.isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型

a=5

isinstance(a,int)

True

isinstance(a,str)

False

17. sum() 方法对系列进行求和计算

sum([1,2,3],5)

11

sum([1,2,3])

6

18. super() 函数用于调用下一个父类(超类)并返回该父类实例的方法。super 是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法

class   User(object):

  def__init__(self):

class Persons(User):

        super(Persons,self).__init__()

19. float() 函数用于将整数和字符串转换成浮点数

float(1)

1.0

float(10)

10.0

20. iter() 函数用来生成迭代器

a=[1,2,3,4,5,6]

iter(a)

for i in iter(a):

...         print(i)

...

1

2

3

4

5

6

21.tuple 函数将列表转换为元组

a=[1,2,3,4,5,6]

tuple(a)

(1, 2, 3, 4, 5, 6)

22.len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数

s = "playbasketball"

len(s)

14

a=[1,2,3,4,5,6]

len(a)

6

23. property() 函数的作用是在新式类中返回属性值

class User(object):

 def __init__(self,name):

          self.name = name

def get_name(self):

          return self.get_name

@property

 def name(self):

         return self_name

24.type() 函数返回对象的类型

25.list() 方法用于将元组转换为列表

b=(1,2,3,4,5,6)

list(b)

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

26.range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中

range(10)

range(0, 10)

range(10,20)

range(10, 20)

27. getattr() 函数用于返回一个对象属性值

class w(object):

...             s=5

...

a = w()

getattr(a,'s')

5

28. complex() 函数用于创建一个复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数

complex(1,2)

(1+2j)

complex(1)

(1+0j)

complex("1")

(1+0j)

29.max() 方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列

b=(1,2,3,4,5,6)

max(b)

6

30. round() 方法返回浮点数x的四舍五入值

round(10.56)

11

round(10.45)

10

round(10.45,1)

10.4

round(10.56,1)

10.6

round(10.565,2)

10.56

31. delattr 函数用于删除属性

class Num(object):

...    a=1

...    b=2

...    c=3.

.. print1 = Num()

print('a=',print1.a)

a= 1

print('b=',print1.b)

b= 2

print('c=',print1.c)

c= 3

delattr(Num,'b')

print('b=',print1.b)

Traceback (most recent call last):  File "", line 1, inAttributeError: 'Num' object has no attribute 'b'

32. hash() 用于获取取一个对象（字符串或者数值等）的哈希值

hash(2)

2

hash("tom")

-1675102375494872622

33. set() 函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。

a= set("tom")

b = set("marrt")

a,b

({'t', 'm', 'o'}, {'m', 't', 'a', 'r'})

ab#交集

{'t', 'm'}

a|b#并集

{'t', 'm', 'r', 'o', 'a'}

a-b#差集

{'o'}

python中set的用法小结

python提供了常用的数据结构，其中之一就是set，python中的set是不支持索引的、值不能重复、无需插入的容器。

简单记录下set常用的操作函数：

1.新建一个set：

set("Hello"),这样会转成单个字符的值进行插入，结果是'H','e','l','o'，'l'因为重复只能插入一次。

2.增加一个元素：

add()用于增加一个元素值，

update([])，用于增加多个元素值，参数为list，注意如果用add增加多个值，会报参数类型错误。

3.删除一个元素：

remove()用于删除一个set中的元素，这个值在set中必须存在，如果不存在的话，会引发KeyError错误。

discard()用于删除一个set中的元素，这个值不必一定存在，不存在的情况下删除也不会触发错误。

4.随机删除函数：

set提供了一个pop()函数，这个函数随机返回一个元素值，然后把这个值删除，如果set为空，调用这个函数会返回Key错误。

5.清空函数：

clear(),将set全部清空。

6.测试单个元素在集合内是否存在：

in 或者 not in 如果需要判断一个值在集合内是否存在，in就能满足要求，例如2 in set_num 如果存在则返回True，否则返回False。

7.测试两个集合是否包含，子集操作：

issubset和issuperset，

s1.issubset(s2)  :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1=s2;

s2.issuperset(s1)  :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1=s2;//注意是s2调用，参数为s1.

8.集合的并集：

union s1.union(s2)  :返回一个新集合，新集合包含s1,s2的所有元素，等价的运算符为 | 。

9.集合的交集：

intersection，s1.intersection(s2),返回s1和s2中相同部分

10.其他操作：

s1.difference(s2):包含s1中有，但是s2没有的元素的集合。

s1symmetric_difference(s2)：包含s1和s2中不相同的元素的集合。

以上只是一部分操作的描述，如果有错误，敬请指正。

python中print函数的用法

print()函数用于打印输出，是python中最常见的一个内置函数。

print()函数的语法如下：

print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)。

将＂objects"打印输出至＂file参数＂指定的文本流，以＂sep参数＂分隔开并在末尾加上＂end参数＂。＂sep"、＂end "、＂file"和＂flush"必须以关键字参数的形式给出。flush关键字参数是在phthon3.3版后增加的。

所有非关键字参数都会被转换为字符串，就像是执行了str()一样，并会被写入到流，以“sep参数“且在末尾加上“end参数“。“sep参数“和“end参数“都必须为字符串；它们也可以为“None“，这意味着使用默认值。如果没有给出“objects参数“，则print()将只写入“end参数“。

ython print()函数：

print()方法用于打印输出，最常见的一个函数。

在Python3.3版增加了flush关键字参数。

print在Python3.x是一个函数，但在Python2.x版本不是一个函数，只是一个关键字。

pandas常用函数汇总

pandas官方文档:

对常用函数做了汇总，每个函数的参数可能不是全的，但是常用的，不常用的没总结，如有问题，请不吝赐教，谢谢！

1、创建Series

  通用函数：pd.Series(values,index)

1)pd.Series([1,2,3],index=[‘a’,‘b’,‘c‘])

2)pd.Series(np.array([1,2,3]),index=[‘a’,‘b’,‘c‘])

3)pd.Series({ 'a'：1,  'b'：2,  'c'：3})

    Series转字典：Series.to_dict()

说明：Series的values参数是python中常见的一维数据类型。

2、属性

1）Series.values ---array([1,2,3])

       Series的values是array类型

2）Series.index---index([‘a’,‘b’,‘c‘])

       未指定index时，自动生成 0-（N-1）的整数索引，

       指定 index时，使用指定索引。

3、Series的索引与切片

   Series[0] / Series['a']  : Sereis可以位置索引或标签索引，也可以进行切片操作

1、创建DataFrame

1) 创建DataFrame的通用函数：

df = pd.DataFrame(values,index,columns)

pd.dataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])

pd.dataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])

pd.dataFrame('bj':[1,4,7],'sh':[2,5,8],'sz':[3,6,9],index=['a','b','c'])

说明：创建方法与Sries类似，Series的values参数是python中常见的一维数据类型，DataFrame的values参数是python中常见的二维数据类型。

2) 通过网页中复制数据快捷创建

    import webbrowser

    link = ''

    webbrowser.open(link)

    打开界面进行复制，将数据复制到粘贴板中

    df = pd.read_clipboard()   #从粘贴板中读取数据

3）通过Series创建DataFrame

    df = pd.DataFrame([s1,s2,s3],columns=['bj','sh','sz'])

    注意：单独的s1,s2,s3是纵向排列的的Series，但是在DataFrame中是横向排列的。

    自己总结：Series除了打印出来是Series格式外，其他时候可以直接当作list来操作。

2、属性

1)df.columns

    通过columns生成新的DataFrame

    df_new = pd.DataFrame(df,columns=['x1','x2'])

    或者df_new = df[['x1','x2']]

2)df.shape  显示行列数

3)df.head()   默认显示前5行

4)df.tail()     默认显示后5行

3、获取DataFrame的列

1）获取DataFrame某一列

      df.x1或df['x1']:返回值是Series,可以理解为一个DataFrame是由多个Series组成的。

  2) 获取DataFrame某几列

      df_new = df[['x1','x2','x3']]

4、为某列赋值

  1) df['x1'] = range(10)

  2) df['x1'] = numpy.arange(10)

  3) df['x1'] = pd.Series(np.arange(10))

  说明：类似于创建Series

5、为某列对应的特定行重新赋值

    df['x1'] = pd.Series([2,3],index=[0,1])

    将列为x1,行索引为0和1的值改为2,3

6、获取DadaFrame的行

  for row in DataFrame.iterrows():

          print(row[0],row[1])

  #每个row是一个元祖，包含2个元素，row[0]是整型索引，row[1]是Series,所以从行的角度也可以看出，一个DataFrame是由多个Series组成的。

7、DataFrame的转置

  df_new = df.T

1、粘贴板的io

  df = pd.read_clipboard()

  df.to_clipboard()

2、csv的io

   df.to_csv('xxx.csv')

   df = pd.read_csv('xxx.csv')

3、json的io

   df.to_json()

   pd.read_json(df.to_json())

4、excel的io

    df.to_excel('xx.xlsx')

    df = pd.read_excel('xx.xlsx')

5、df = pd.read_sql('')

    df.to_sql('')

1、iloc

  sub_df = df.iloc[10:20,:]  选取DataFrame的10-20行，所有列数据

  sub_df = df.iloc[10:20,0:2]

  说明：iloc函数是位置索引，与索引的名字无关。

2、loc

  sub_df = df.loc[10:20,:'movie_name']

  说明：loc是标签索引，10,20，'movie_name'  都是索引名字，与位置无关。

1、Series.reindex(index=['x1','x2','x3'],fill_value=10)

  将df重新索引，并且将NaN空值用10进行填充

2、Series.reindex(index=range(15),method='ffill')

前项填充，后面的值用前面的值进行填充

通过reindex想到，如果想新增一个空列或者空行，可以用reindex方法,同样地，想减少某些行或者某些列，也可以用reindex方法。

  继reindex之后删除行列的函数操作

  Series.drop('A')   #删除'A'所对应的值

  DataFrame.drop(label,axis) 

  label可以是行名也可以是列名，label是行的话axis是0，label是列的话axis是1。

** 删除行还可以用 del df['A']

nan是numpy的一种数据类型，np.nan,float类型

任何数据与nan的运算结果都是nan

1、nan in Series

  Series.isnull()  --返回value为True或者False的Series

  Series.notnull()  --返回value为True或者False的Series

  Series.dropna()  --返回删除nan值后的Series

  Series.fillna(method='ffill')  --前项插值，按照前面的值填充后面的空值

2、nan in DataFrame

  df.isnull()  --返回value为True或者False的DataFrame

  df.notnull()  --返回value为True或者False的DataFrame

  df.dropna(axis=0/1,how='any/all'，thresh=None)

  说明：axis表示删除行为nan或者列为nan；

            any表示只要有一个为空，all表示行中的每个元素或者列中的每个元素为空；

            thresh是阈值的意思，表示某行或者某列nan的个数达到阈值的个数时才删除该行或该列。

  df.fillna(value=1)  ---所有的空值都填充为1

  df.fillna(value={0:0,1:1,2:2}) ---将0列的空值填为0,1列的空值填为1,2列的空值填为2，默认为填充列

  注意：fillna和dropna的特点，生成新的DataFrame,原来的DataFrame不变。

1、多重索引介绍

Series = pd.Series(np.random.randn(6),index=[['1','1','1','2','2','2'],['a','b','c','a','b','c']])

'1','2'为一级索引，'a','b','c'为二级索引

df 可以看做是索引的'1','2'的Series

Series['1']  --Series

Series['1']['a']  --value

Series[:,'a'] --选择'1'和'2'中的'a'对应的值

2、多重索引格式转为二维DataFrame

df = Series.unstack() --转为二维DataFrame

3、多重索引在DataFrame中的操作

1、 map函数与apply函数、applymap函数的区别：

  1）map函数对Series中的每个元素作用；

  2）applymap函数对DataFrame中的每个元素作用；

  3）apply函数对对DataFrame和Series的一列做整体运算。

2、Series.replace(to_replace=[2,3,4],values=[20,30,40])  替换Series中多个值

Series.replace({1:10,2:20})  将索引为1的值替换为10，将索引为2的值替换为20

df.sum()  --默认按照列进行求和,nan的值被忽略

df.min()  --默认按照列求最小值

df.max()  --默认按照列求最大值

df.mean()  --默认按照列求平均值

df.describe()  --默认按照列进行描述

df.sum(axis=1)  --按行求和，nan的值被忽略

#axis=0表示对横轴进行操作，但是运算中表现为纵轴操作

#axis=1表示对纵轴进行操作，但是运算中表现为横轴操作

bins = [0,59,70,80,100],bins是分割范围

score_cat = pd.cut(Series,bins)  ---得到catgory类型的数据

DataFrame的分箱技术很棒啊！

pd['catgory'] = pd.cut(df['a'],bins=[0,59,70,80,100],labels=['low','ok','good','great'])

--新增一列，将a列的值按照labels进行分类标记，good!!!

#生成长度为3的随机字符串  pd.util.testing.rands(3)

1、按照一列分组

  g = df.groupby('city')

  g是分组类型数据，打印不出来，所以看不到，但是有属性和方法可以间接的了解

1） g.groups  --得到分的几个组，和每个组包含的索引

2）g.get_group('BJ')  --得到'BJ'所对应的组

3）groupby = split +apply +combine

       g.mean()  --求每组的平均值

       g.max()   --求每组的最大值

       g.min()   --求每组的最小值

       g.count()

       g.describe()

  4）g是一个可迭代对象，可以用list函数将其转化为list

      list(g) -- [('组名1',DataFrame1),('组名2',DataFrame2),(),()]

      dict(list(g))  --将其转化为字典

  同时可以通过for循环进行遍历操作：for item,desc in g:print(item,desc)

  #怪不得分组后不是DataFrame，因为元组的第一个元素是'分组名'。

2、按照多列分组

  g_new = df.groupby(['city','wind'])

  得到生成器((('分组1','分组2'),DataFrame),(),()...)

  g_new.get_group(('分组1','分组2'))

  for (name_1,name_2),group in g_new:

          print((name_1,name_2),group)

g.mean()  --求每组的平均值

与g.agg('mean')方法一样

pd.pivot_table(df,index=['',''],aggfuc='sum',values=['',''])

index是分组的组名，values是透视表呈现结果的列，columns是values下的分解

#感觉透视表呈现的结果就是groupby+agg后的结果

#分析者需要对数据结构有一定的了解

df.sort_values(by='',ascending=True/False)[:10]  df可以索引

df.value_counts()  --按值计数

df.['a'] = df['b'].apply(lambda x:x0)  --DataFrame中的True/False

通过g.size()可以看到被groupby之后的数据，得到的是一个Series

1、Series的排序：

1）对值进行排序

Series.sort_values()  ---直接对Series的值进行排序

2）通过索引进行排序

Series.sort_index() 

#默认都是升序排列

2、DataFrame的排序

df.sort_values(by='')  --按照某列的顺序进行排序

df['a'].sort_values()  --返回对a列数据的排序结果，只返回a列

1、df.index = Series(['a','b','c'])  直接对index赋予新值

2、df.index = df.index.map(str.upper)

map函数中只传入新的函数名即可

3、df.rename(index=str.upper,columns=str.lower)

  或者传递字典，进行一一转换

pd.merge(df1,df2,on=None,how='left/right/inner/outer')

pd.merge(df1,df2)  --没有on参数默认先找相同的columns,然后在columns下找相同的values

pd.merge(df1,df2,on='columns')  --on参数是指按照指定列进行merge

left:表示以左边的数据表为基准，进行填充右面的数据

right:表示以右边的数据表为基准，填充左边的数据

outer:以on的指定列的所有值为基准，填充两边的数据

inner:默认inner,相同on指定的columns下的相同values对应的左右两边的数据

1、concat拼接

pd.concat([Series1,Series2])

pd.concat([df1,df2])  -- 上下叠加，将没有的列进行填充

2、combine组合

Series1.combine_first(Series2)  --用Series2的值去填充Series1中为空的值

df1.combine_first(df2)  ---用df2将df1中的空值填充

df['A'] = df['A'].apply(str.upper)  ---apply函数中也只输入函数名

len(df)  --求df的长度

len(df['a'].unique())  --查看a列中不重复数据的多少

Series.duplicated()  --返回一列True/False的Series

Series.drop_duplicates()  --删除重复值

df.drop_duplicates('a',keep='first/last')

df.drop_duplicates()  --删除完全重复的行

参数：'a'表示以a列为基准，删除重复值

          first表示保留第一个，last表示保留最后一个

data_list = pd.date_range(start,end,period='D',freq)

period='D',以天为单位

freq = 'W' 以周为单位

freq = 'W-Mon'以每周一位单位

freq = '5H'  以5h为单位

以data_range作为索引提取数据比较简单

df[datetime(2017,9,1)]

df['2017-09-01']

df['20170901']

df['201709']

对时间序列数据进行分组聚合操作：

s1.resample('M').mean()  --以月为单位进行采样，然后求每组的平均值

s1.resample('H').ffill()  --前项填充

s1.resample('H').bfill()  --后项填充

补充：1）jupyter中可以执行linux命令，太棒了！

            !ls

            !more xxx.csv

            !pwd  等等

       2）jupyter 查看函数帮助的快捷键：摁住shift + tab  棒！！！

Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 输出函数：print(hex(2))

1.3 输出结果：0x2

1.4 解析说明：返回16进制的数。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 输出函数：print(chr(10))

2.3 输出结果：0o12

2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 输出函数：print(ord("b"))

3.3 输出结果：98

3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 输出函数：print(chr(97))

4.3 输出结果：b

4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。

案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数：print(s.capitalize())

1.2 输出结果：0x2

1.3 解析说明：返回16进制的数。

2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果：hello kuang

2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。

2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果：12KK12KK

2.6 解析说明：所有的4都替换成KK

2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果：12KK12KK124

2.9 解析说明：将前两个的4替换成go

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数：print(ip.split(','))

3.2 输出结果：['192.168.1.1']

3.3 解析说明：将字符串分割成列表

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果：['192.168.1.1']

3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表

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