python骨架提取函数 如何提取骨架矩阵

Python怎么把集合中有空缺数据的部分提取出来

1、导入需要使用的库，读取并创建数据表取名loandata。

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2、在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段，然后开始提取数据。

3、按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询Python特定用户的特定集合信息。

4、应用相关集合函数，通过索引解决提取问题。信息汇总实现空缺数据的部分提取出来。

python函数有哪些

1、print()函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

如何提取Python数据

首先是准备工作，导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata。

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import numpy as np

import pandas as pd

loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))

设置索引字段

在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。

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Loandata = loandata.set_index('member_id')

按行提取信息

第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行了提取。

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1

loandata.ix[1303503]

按列提取信息

第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息，下面是具体的代码和提取结果，显示了所有用户的工作年龄信息。

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1

loandata.ix[:,'emp_length']

按行与列提取信息

第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息，下面是查询member_id为1303503的用户的emp_length信息。

?

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loandata.ix[1303503,'emp_length']

在前面的基础上继续增加条件，增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。具体代码和查询结果如下。结果中分别列出了两个用户的代码金额。

?

1

loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']

在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和，同样是查询两个特定用户的贷款进行，下面的结果中直接给出了贷款金额的汇总值。

?

1

loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()

除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件，下面的代码中查询了一个特定用户的贷款金额和年收入情况，结果中分别显示了这两个字段的结果。

?

1

loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]

多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果。

?

1

loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()

利用python中的方法和函数提取给定列表[5,-7,2,-3,0]中的最大元素并删除最小元素同时将负数的负号去除

list1=['5','8','-7','4','6','2','-3','0']

max(list1)

min(list1)

abs(-7)

python 字符串提取信息方法总结

在日常项目中，我们经常会使用python从字符串中提取我们想要的信息，以下是各种提取信息方法的总结。

格式： str[beg:end:step]

描述： 字符串[开始索引：结束索引：步长]切取字符串为开始索引到结束索引-1内的字符串步长不指定时步长为1

举例：

print(str[::2]) //：：这里表示整个字符串，每两个位置提取一个

print(str[1:3]) //提取第2个到第3个

print(str[2::]) //截取2 - 末尾的字符

本小节介绍了，处理字符串经常用到的一些函数方法。

语法： str.find(str, beg=0, end=len(string))

描述： Python find() 方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，如果包含子字符串返回开始的索引值，否则返回-1。

语法： str.split(str="", num=string.count(str)).

描述： Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数 num 有指定值，则分隔 num+1 个子字符串.返回分割后的字符串列表,该方法可以讲字符串转化为列表处理。

另外的： str.splitlines([keepends])按照行('\r', '\r\n', \n')分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符。

语法： str.partition(str)

描述： partition() 方法用来根据指定的分隔符将字符串进行分割。如果字符串包含指定的分隔符，则返回一个3元的元组，第一个为分隔符左边的子串，第二个为分隔符本身，第三个为分隔符右边的子串。

语法： str.replace(old, new, max)

描述： Python replace() 方法把字符串中的 old（旧字符串） 替换成 new(新字符串)，如果指定第三个参数max，则替换不超过 max 次。

语法： str.strip([chars]);

描述： Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。

语法： str.join(sequence)

描述： Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。

上述方法还有其变形，如str.rfind(),这代表从字符串右边开始处理，正常是从左边开始处理。下表是其它常用的python字符串自带函数方法。

正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。本小节主要介绍Python中常用的正则表达式处理函数和正则表达式的书写规则。

re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。所以在python中使用正则表达式处理函数需要import re

语法： re.search(pattern, string, flags=0)

描述： re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

语法： re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

描述： Python 的 re 模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。

语法： pattern.findall(string, pos, endpos)

描述： 在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式：