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python基础中,df后面是传函数参数。是要在小括号里面传函数参数,后面的[]是因为函数返回一个数组,列表所以用[0]取得索引为0处的值。
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python基础内容简介
本书是大气海洋学科方向学者的python入门书。全书侧重于介绍大气海洋学科领域python编程常用的基础知识,包括即也阻的获取、安装、环境编辑器等内容,示例介绍了python语言基础,流程控制,列表、元组、字典与集合,函数,类和对象,模块,存储户等基础知识。
结合python基础知识,介绍了异常处理、计算生态、正则表达式、python脚本、日志等内容。文后结合习题帮助读者解决常见编程问题和困惑,从而帮助读者实现时也on知识的灵活使用和综舍编程,将python用于大气海洋工程当中。
本书第1~8章为Python语言基础,主要介绍Python的基本用法;第9章为一个实战,帮助读者理解前8章的知识,第10~17章为Python的进阶使用,包含面向对象编程、函数式编程入门、文件读写、异常处理、模块和包几个部分。
第18章为第2个实战,帮助读者融会贯通前17章的知识,同时抛砖引玉,引起读者探索的兴趣。
def dayUP(df):
#your code goes here
def 在python中是一个函数定义的关键字。
dayUP是函数名。
后面的括号里的df代表是什么意思,如果作者没有对df进行注释的话,也只有他自己知道。我们只需要知道这是一个参数就可以了,管他是什么的简写。
在第3章,讲到了矩阵matrix和向量vector,矩阵和向量都只能包含某一种数据类型,而在实际应用中,这种情况比较少见。
当我们做一项数据调查时,调查报告通常不可能只含有数值型数据或者字符型数据,而是包含各种数据类型(做分析时需要对目录数据进行编码,这部分内容会在python分析基础中讲到)。因此,我们需要一种新的容器类型——data frame。
有人把data frame翻译为数据帧,这种译法是不准确的,尤其是考虑到“帧”的定义和data frame的含义的差别。也有人完全按照字面意思把它翻译成数据框架,我感觉有些画蛇添足,把原本不难理解的东西复杂化。
本章主要讲了:
其实很简单,用一个例子就能解释明白:中学时老师统计的期末成绩单就是一个df,通常一个Excel表格中包含以下内容:
在实际操作中,我们通常读取一个Excel表单或者一个csv文件,并将这个文件赋值给一个变量(df或者data),后期对文件的操作可以通过变量名来进行。需要注意的是,df的每一行表示不同的观测对象,每一列表示一个定语或变量。在成绩单里,每个学生都是一个被观测的个体,而各科成绩表示不同的定语(Attribute),定语是用来描述观测对象的特征的。
下面我将采用R语言内置的数据集mtcars(motor trend car road tests)来做演示。
首先打开RStudio,用 data() 函数载入数据集:
通过前五行数据,我们可以看到,每行表示不同的汽车型号,列表示每个汽车型号的不同特征,例如排量,马力,气缸数等等。
通常在获取一个数据集后,我们需要了解它的结构,例如一共有几行,有哪些列,列的名字,每列的数据类型等。查看df的结构,需要 str() 函数。
输出结果表示,mtcars一共有32行(observations),和11列(variables)。
$符号后面是列名,一共11个,且mtcars中所有的数据类型都是numerical。
前面使用了内置数据集,接下来可以使用 data.frame() 自己创建一个,括号中填入不同的向量,这些向量必须包含相同的元素数量。
* 注意区分R和python在创建df时的不同语法
我们以太阳系内八大行星为例,建立一个df,包含行星的名字,类型(岩质行星还是气态巨行星),相对地球直径的比值,相对地球公转周期的比值以及是否含有星环(不止土星有星环)。
观察一下我们创建的df,不难发现每个向量就是df中的每一列。(在python中有类似的用法,即通过字典dictionary创建df,参见python教程。)
跟矩阵和向量类似,我们可以选择df的特定行和 / 或列。利用中括号,在逗号的左边填入想选择的行,右边填入列。这个用法跟前面矩阵的元素选择重复,这里就省略了。
这里介绍另外一种方法,只用列名选择某个特定的列:
df$colname
输出的结果是一个向量,可以用 class() 函数验证向量元素的类型。
更进一步,如果我们想选出有星环的行星,可以通过以下操作:
可以看出,我们筛选出了 rings 列中,值为 TRUE 的所有行。
那么能否筛选不带星环的行星?
方法很简单,只需要在中括号中加入一个 !
* 注意:由逻辑值组成的列通常被用来筛选符合某些条件的行,若没有由逻辑值组成的列,我们可以通过逻辑运算符自己建立一个筛选标准
现在我们尝试找出影响行星是否有星环的因素。
对比这两个结果,可以发现太阳系中的岩态行星都没有星环,而气态巨行星都有星环。因此我们可以猜测,影响一个行星是否有星环的因素是行星的类型。当然这只是一个假设,要想验证这个假设在银河系甚至可观测宇宙是否成立,我们需要更多数据来进行 假设检验 ,这部分的内容需要懂点统计学,后面会讲到。
上一步实际上是给我们的数据集创建了一个子集,用来过滤掉一部分不需要i的数据。现在介绍一种更高效、更普适的方式:
借助第二个arg,我们可以根据“某些条件”来选择。这里的条件覆盖较广的范围,不再局限于逻辑值。
* 注意:这里的‘单等于号’表示赋值,‘双等于号’表示逻辑判断
现在试试用numerical数据作为筛选条件,选出直径比地球直径大的行星:
排序要用到 order() 函数:
* 注意:decreasing默认为假,也就是说如果不填这个arg, order() 函数会进行升序排列
你这是定义了一个函数,df是该函数的变量,是你自己设置的变量名,所以df的意思只有你自己知道啊。
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