重庆分公司,新征程启航
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变量名={元素,元素,,,}
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nums={11,24,45,96,28}
nums.add(42)
print(nums)
nums={11,24,45,96,28}
nums2=["anfly","tom"]
nums.update(nums2)
print(nums)
1)nums={11,24,45,96,28} [没有该数字报错]
nums.remove(24)
print(nums)
2)nums={11,24,45,96,28} [随机删]
nums.pop()
print(nums)
3)nums={11,24,45,96,28} [没有该数字不会报错]
nums.discard(24)
print(nums)
交集:(存在相同元素)
set1={"anfly","tom","haha"}
set2={"anfly","susala"}
set3=set1set2
print(set3)
并集:(得到全部集合中全部的元素)
set1={1,2,3,4}
set2={3,4,5,6}
new_set=set1|set2
print(new_set)
运算符 (+ * in)
内置函数 (len max min del)
列:set1 = {"1","2","3"}
print(min(set1))
def函数名():
执行语句
函数名()
列:
defhello():
print("hello word")
hello()
2.函数参数:
def add2num():
a=11
b=22
c=a+b
print(c)
add2num()
3.位置参数:
def fun(a,b):
print("a:",a)
print("b:",b)
fun(2,3)
4.关键字参数:
def fun(a,b):
print("a:",a)
print("b:",b)
fun(a=2,b=3) [第一个‘a’可以直接写数字,也可以展示;第二个以及之后‘b’不能直接写数字,要写‘b=3’这种格式]
5.缺省参数
def printinfo(name,age=20):
print("name:",name)
print("age:",age)
printinfo(name="anfly") [展示都能展示出来]
6.不定长参数
1).*args[展示是元组]
defprintinfo(*args):
print("args:",args)
printinfo(100,200,300,400)
2)**args[展示是k.v格式]
def printinfo(**kwargs):
print("kwargs:",kwargs)
printinfo(a=100,b=200,c=300,d=400)
7.参数位置顺序
def sun(a,*args,b=22,**kwargs):
print("a:",a) ==10
print("args:",args) ==(200,300)
print("b:",b) ==2
print("kwargs:",kwargs) =={‘m’:3,'n':4}
sun(100,200,300,b=2,m=3,n=4)
8.函数返回值
def fan(a,b):
return a+b
print(fan(1,2)) #3
9.匿名函数(lambda函数也叫匿名函数,即函数没有具体的名称)
案例一:
sum=lambda a,b:a+b
print(sum(1,2)) #3
案例二:
sum=lambda a,b:100
print(sum(1,2)) #100
1.局部变量
def jv():
a=3
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
jv() #3
jv1() #99
2.全局变量
def jv():
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
jv() #全局变量
jv1() #99
3.局部变量升成全局变量
def jv():
a=3
global b
b="我也是全局变量"
print(a)
def jv1():
a=99
print(a)
print(b)
jv() #3
jv1() #99 #“我也是全局变量”
注意python类的构造函数是(开头结尾都是双下划线):
def __init__(self,**kw):
pass
而你写的_init_()函数少了下划线,也就不是Dog类的构造函数了,此时系统采用缺省的默认构造函数,即没有输入参数。
null/None/NaN
null经常出现在数据库中
None是Python中的缺失值,类型是NoneType
NaN也是python中的缺失值,意思是不是一个数字,类型是float
在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None
找出空值
isnull()
notnull()
添加空值
numeric容器会把None转换为NaN
In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])
In [21]: s.loc[0] = None
In [22]: s
Out[22]:
0 NaN
1 2.0
2 3.0
dtype: float641234567891012345678910
object容器会储存None
In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
In [24]: s.loc[0] = None
In [25]: s.loc[1] = np.nan
In [26]: s
Out[26]:
0 None
1 NaN
2 c
dtype: object123456789101112123456789101112
空值计算
arithmetic operations(数学计算)
NaN运算的结果是NaN
statistics and computational methods(统计计算)
NaN会被当成空置
GroupBy
在分组中会忽略空值
清洗空值
填充空值
fillna
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
参数
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反)
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
inplace : boolean, default False
limit : int, default None
downcast : dict, default is None
返回值
filled : DataFrame
Interpolation
replace
删除空值行或列
DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof
how : {‘any’, ‘all’}
thresh : int, default None
subset : array-like
inplace : boolean, default False
返回
dropped : DataFrame
如果运行python test.py input output_dir,sys.argv的长度是3,如果运行python test.py input,则sys.argv的长度是2。
加个判断条件:
if len(sys.argv) == 2:
output_dir = os.path.curdir
Pos()功能在一个字符串中查找所包含的另一个字符串的起始位置。语法Pos ( string1, string2 {, start } )
参数string1:string类型,指定要从中查找子串string2的字符串string2:string类型,指定要在string1中查找的字符串start:long类型,可选项,指定从string1的第几个字符开始查找。缺省值为1返回值Long。函数执行成功时返回在start位置后string2在string1中第一次出现的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超过了string1的长度,那么Pos()函数返回0。如果任何参数的值为NULL,Pos()函数返回NULL。用法Pos()函数在字符串查找时区分大小写,因此,"aa"不匹配"AA"。
拓展资料:
公式的运用
一、数字处理
1、取绝对值函数
公式:=ABS(数字)
2、取整函数
公式:=INT(数字)
3、四舍五入函数
公式:=ROUND(数字,小数位数)
二、判断公式
1、如果计算的结果值错误那么显示为空
公式:=IFERROR(数字/数字,)
说明:如果计算的结果错误则显示为空,否则正常显示。
2、IF语句的多条件判定及返回值
公式:IF(AND(单元格(逻辑运算符)数值,指定单元格=返回值1),返回值2,)
说明:所有条件同时成立时用AND,任一个成立用OR函数。
三、常用的统计公式
1、统计在两个表格中相同的内容
公式:B2=COUNTIF(数据源:位置,指定的,目标位置)
说明:如果返回值大于0说明在另一个表中存在,0则不存在。
如果,在此示例中所用到的公式为:B2=COUNTIF(Sheet15!A:A,A2)
2、统计不重复的总数据
公式:C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8))
说明:用COUNTIF函数统计出源数据中每人的出现次数,并用1除的方式把变成分数,最后再相加。
四、数据求和公式
1、隔列求和的应用
公式:H3=SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3)
说明:如果在标题行中没有规则就可以用第2个公式
2、单条件应用之求和
公式:F2=SUMIF(A:A,C:C)
说明:这是SUMIF函数的最基础的用法
五、查找与引用公式
1、单条件查找
说明:VLOOKUP是excel中最常用的查找方式
六、字符串处理公式
1、多单元格字符串的合并
说明:Phonetic函数只能合并字符型数据,不能合并数值。
2、截取结果3位之外的部分
说明:LEN计算总长度,LEFT从左边截总长度-3个。
python中没有函数重载。
为了考虑为什么python不提供函数重载,首先我们要研究为什么需要提供函数重载。
函数重载主要是为了解决两个问题:
可变参数类型。
可变参数个数。
另外,一个基本的设计原则是,仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外,其功能是完全相同的,此时才使用函数重载,如果两个函数的功能其实不同,那么不应当使用重载,而应当使用一个名字不同的函数。
那么对于情况 1 ,函数功能相同,但是参数类型不同,python 如何处理?
答案是根本不需要处理,因为 python 可以接受任何类型的参数,如果函数的功能相同,那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码,没有必要做成两个不同函数。
那么对于情况 2 ,函数功能相同,但参数个数不同,python 如何处理?
答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同,那么那些缺少的参数终归是需要用的。好了,鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案,python 自然就不需要函数重载了。
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