1.python set()函数
描述:set() 函数创建一个无序不重复元素集
举例:
x=set('runoobl')
x
{'b', 'l', 'n', 'o', 'r', 'u'}
2.python map()
语法:
map(function, iterable, ...)
描述:第一个参数 function 以参数序列iterable中的每一个元素调用 function 函数
举例:
(1)def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
(2)map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
(3) map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
(4)map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) #提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
[3, 7, 11, 15, 19]
3.pandas之get_dummies
语法:
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)
常用参数:
1. data : array-like, Series, or DataFrame
输入的数据
2. prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None
get_dummies转换后,列名的前缀
3. columns : list-like, default None
指定需要实现类别转换的列名
4. dummy_na : bool, default False
增加一列表示空缺值,如果False就忽略空缺值
5. drop_first : bool, default False
获得k中的k-1个类别值,去除第一个
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4.pandas之contact
描述:数据合并
语法:
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
参数:
objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit
axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列
join:连接的方式 inner,或者outer【 inner表是交集,outer表示并集】
join_axes: 指定根据那个轴来对齐数据
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5.pandas之loc
描述:选取指定列进行操作
语法:
df.loc[行标签,列标签]
df.loc['a':'b']#选取ab两行数据
df.loc[:,'one']#选取one列的数据
举例:
df.loc[ (df.Cabin.notnull()), 'Cabin' ] = "Yes"
#选取Cabin列中不为空的位置替换为“Yes”
df.loc[(df.Cabin.isnull()), 'Cabin'] = "No"
#选取Cabin列中为空的位置替换为“No”
6.python filter()函数
描述:filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
语法:
filter(function, iterable)
参数:
function -- 判断函数。
iterable -- 可迭代对象。
该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。
实例:
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)
输出结果 :
[1, 3, 5, 7, 9]
7.python format()函数
实例:
>>>"{} {}".format("hello", "world") # 不设置指定位置,按默认顺序
'hello world'
>>> "{0} {1}".format("hello", "world") # 设置指定位置
'hello world'
>>> "{1} {0} {1}".format("hello", "world") # 设置指定位置
'world hello world'