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python数据划分函数 python 数据分段

Python有哪些常用的数据类型?

Numbers(数字型):

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即我们常说的1,2,3等等这些数字,Python有两个常见的数据类型转化函数:int和float,一般数据类型可以用来做一些算术功能,如加减乘除乘方等等,还可以用作比较功能,一般返回的是true和false,也就是大于、等于、小于、小于等于诸如此类的有很多,这里就不一一解释了。

String(字符串):

字符串是Python中比较常见的数据类型之一,能够使用str函数将其他类型的数据强制转换为字符串类型,有三种生成方法,即单引号'XXX',双引号"XXX",三引号'''XXX

''',其中三引号一般用于字符串内容较长的时候。

List(列表):

列表可以说是Python中最为活跃的一个数据类型,使用也很频繁,操作也很多,可以通过list函数或方括号[]进行列表的创建。常见函数如求长度,用len,合并多个列表用+,列表元素重复*等等。

Tuple(元组):

元组可以看成是一种不可修改的特殊列表,可以通过小括号()或者tuple函数来创建,即便是只有一个元素,元组中的元素最后也要有逗号。常见操作有求长度len,元组元素重复*,元组拼接+,查看最值max、min等。

Dictionary(字典):字符串、列表、元组都是有序的数据类型,字典是无序的数据类型,主要是用来存放具有一定映射关系的数据。可以通过两种方法创建,1、{}2、dict函数创建。

set(集合):

集合不能有重复元素,可以看作是列表和字典的“杂合体”,可以通过三种方式创建,1、set函数,空集合只能用这种方法;2、{}创建,3、创建冻集合,frozenst。

怎样用 Python 进行数据分析?

做数据分析,首先你要知道有哪些数据分析的方法,然后才是用Python去调用这些方法

那Python有哪些库类是能做数据分析的,很多,pandas,sklearn等等

所以你首先要装一个anaconda套件,它包含了几乎所有的Python数据分析工具,

之后再学怎么分析。

在做测试自动化时,python数据类型转换函数有几种?

在python中的数据类型转换函数共有五类:

1.float(x) 将x转换为一个浮点数,x如果是一个字符串, 必须是数字类型的字符串

2.int(x) 将x转换为一个整数, x如果是一个字符串,必须是数字类型的字符串

3.str(x) 把x转换为字符串类型, 任意数据类型都可以转换为字符串

4.list(x) 把序列数据x转为列表(注意:字典没有顺序,不是序列数据)

5.tuple(x) 把序列数据x转为元组(字典没有顺序,不是序列数据)

你可以多去黑马程序员视频库看看,里面这样的知识点特别多

Python分组

前言分组原理

核心:

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数,只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组,可指定axis=1对列分组。

对数据进行分组操作的过程可以概括为:split-apply-combine三步:

1.按照键值(key)或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数,这一步非常灵活,可以是python自带函数,可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

1 分组模式及其对象

1.1 分组的一般模式

三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

1.2 分组依据的本质

1.3Groupby 对象

通过 ngroups 属性,可以访问分为了多少组:

通过 groups 属性,可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:

当 size 作为 DataFrame 的属性时,返回的是表长乘以表宽的大小,但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:

通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行,此时必须知道组的具体名字:

1.4 分组的三大操作

分组的三大操作:聚合、变换和过滤

2.聚合函数

2.1内置聚合函数

包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多个函数

当使用多个聚合函数时,需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入,先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】对特定的列使用特定的聚合函数

对于方法和列的特殊对应,可以通过构造字典传入 agg 中实现,其中字典以列名为键,以聚合字符串或字符串列表为值。

【c】使用自定义函数

在 agg 中可以使用具体的自定义函数,需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列,逐列进行计算

【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名,只需要将上述函数的位置改写成元组,元组的第一个元素为新的名字,第二个位置为原来的函数,包括聚合字符串和自定义函数

3 变换和过滤

3.1 变换函数与 transform 方法

变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列, 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ,它们的使用方式和聚合函数类似,只不过完成的是组内 累计操作。

3.2 组索引与过滤

过滤在分组中是对于组的过滤,而索引是对于行的过滤

组过滤作为行过滤的推广,指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留,False 则该组会被过滤,最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。

在 groupby 对象中,定义了 filter 方法进行组的筛选,其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身,在之前例子中定义的 groupby 对象中,传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ,因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用,同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

4 跨列分组

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在设计上,apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致,只不过后者只允许返回布尔值

【a】标量情况:结果得到的是 Series ,索引与 agg 的结果一致

【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ,行索引与标量情况一致,列索引为 Series 的索引

【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ,行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上,再加一层返 回的 DataFrame 行索引,同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致


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