python中函数ss Python中函数symbol

Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到淮阳网站设计与淮阳网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站制作、成都网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名注册、网络空间、企业邮箱。业务覆盖淮阳地区。

方法一：

df.drop_duplicates('item_name').count()

方法二：

df['item_name'].nunique()

结果：50

附：nunique()和unique()的区别：

unique()是以 数组形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）

nunique()即返回的是唯一值的个数

比如：df['item_name'].unique()

要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限，保留学历

df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)

#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’，然后保留学历‘本科’

方法二：定义函数

def dataInterval(ss):

if '周' in ss:

    return '经验不限'+ ss[-2:]

return ss

df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)

python 查看dataframe每列有多少个不同元素

方法一：

mylist = set(say)      #say为所要统计的列表    

for item in mylist:     #将列表中的元素无重复的抽取出来，赋值给另一个列表

print item + str( say.count(item))      #list.count(item)  输出item在list中出现的次数

方法二：

counts = { }          #字典

for x in time_zones:       #time_zones 为列表

if  x in counts:

counts[x] += 1

else:

counts[x] = 1

print  counts

方法三：

（Series与Datafram用法相同）

import numpy as np 

import pandas as pd  

from pandas import DataFrame 

from pandas import Series  

ss = Series(['Tokyo', 'Nagoya', 'Nagoya', 'Osaka', 'Tokyo', 'Tokyo'])     

ss.value_counts()   #value_counts 直接用来计算series里面相同数据出现的频率

扩展资料：

python函数的其他高级用法

1.使用函数变量：

Python 的函数也是一种值：所有函数都是 function 对象，这意味着可以把函数本身赋值给变量，就像把整数、浮点数、列表、元组赋值给变量一样。

2.使用函数作为函数形参：

有时候需要定义一个函数，该函数的大部分计算逻辑都能确定，但某些处理逻辑暂时无法确定，这意昧着某些程序代码需要动态改变，如果希望调用函数时能动态传入这些代码，那么就需要在函数中定义函数形参，这样即可在调用该函数时传入不同的函数作为参数，从而动态改变这段代码。

3.使用函数作为返回值：

程序中，定义了一个 get_math_func() 函数，该函数将返回另一个函数。接下来在 get_math_func() 函数体内的 ①、②、③ 号粗体字代码分别定义了三个局部函数，最后 get_math_func() 函数会根据所传入的参数，使用这三个局部函数之一作为返回值。

在定义了会返回函数的 get_math_func() 函数之后，接下来程序调用 get_math_func() 函数时即可返回所需的函数。

Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?

有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。

若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。

扩展资料：

常用的Numpy运算：

取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]

将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))

矩阵求逆 randMat.I

单位阵 eye(4)

零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。

最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()

#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0)   #按列相加x.sum(axis=1)   #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean() 

mean(a,axis=0(或1))  #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1))  #按列或行求方差。

std(a)std(a,axis=0(或1))   #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。

python中hub(ss,3)是什么意思

函数缺少返回值。print(ss,hub(ss, 3)) 对于组合数据类型的全局变量,如果在函数内部没有被真实创建的同名变量,则函数内部不可以直接使用并修改全局变量的值 .Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，[2]随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。