1.函数代码格式: def 函数名(): 函数内容 执行函数:函数名() 2.代码举例: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 #定义函数 def Func1(): a = 1 b = 2 print(a+b) #执行函数 Func1() 执行结果:3 3.函数返回值: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 #导入邮件模块 import smtplib from email.mime.text import MIMEText f…

第一部分: ipython http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7623347.html 第二部分: numpy http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html 这里是Pandas的第一部分, 预计Pandas会有很多部分...... html { font-family: sans-serif } body { margin: 0 } article,aside,details,figcaption,figure,footer,he…

Pandas的第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7681974.html github地址: https://github.com/solenovex/My-Machine-Learning-Notebook 很抱歉, 因为工作繁忙, 更新的比较慢. 数据的选取和索引 Pandas对数据的基本操作…

一.函数的定义和使用 1.基本结构: def 函数名(参数): """ 文档字符串 """ 函数体 返回值 2.函数名: 和变量名命名规则一致,最好不要与内置函数名相同 3.参数: 和C/C++不同,参数无需指定类型,直接交由解释器去判断: 对于number, str, tuple等不可变的对象,相当于传值,即是传递了拷贝 对于list,dict,set等可变对象,相当于引用传递,内部更改会影响外部的值 a.普通参数:和c类似,但是无需指定类型,…

1,函数的参数 1.1,查看函数的参数类型 def run(a, *args, b, **kwargs): return a + b 可以通过如下方式查看参数类型: import inspect k = inspect.signature(run) for i, j in k.parameters.items(): print('{:7}:'.format(i) , j.kind) 输出结果为: a : POSITIONAL_OR_KEYWORD args : VAR_POSITIONAL b…

1.判断字符串,内容是否为数字 我们用python:xlrd读Excel内容时,本来只是输入的整数字,经常读出来的是float类型 我们需要自动转成整型,意思就是说,读出来的和我们输入的一样,但是,我们不能直接用int转换,原因呢,我们无法确定读的每个单元格的值都是数字 那么我们自己,定认一个函数如下: def isNumeric(value): try: tv = float(value) return int(tv) except ValueError: return value 2.获取当…

pandas模块常用函数解析之DataFrame 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 二.DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按…

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393…

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser…

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In…