python函数大全表,python 函数表

Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 输出函数：print(hex(2))

1.3 输出结果：0x2

1.4 解析说明：返回16进制的数。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 输出函数：print(chr(10))

2.3 输出结果：0o12

2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 输出函数：print(ord("b"))

3.3 输出结果：98

3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 输出函数：print(chr(97))

4.3 输出结果：b

4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。

案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数：print(s.capitalize())

1.2 输出结果：0x2

1.3 解析说明：返回16进制的数。

2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果：hello kuang

2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。

2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果：12KK12KK

2.6 解析说明：所有的4都替换成KK

2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果：12KK12KK124

2.9 解析说明：将前两个的4替换成go

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数：print(ip.split(','))

3.2 输出结果：['192.168.1.1']

3.3 解析说明：将字符串分割成列表

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果：['192.168.1.1']

3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表

相关问答

Q1: python里面有哪些自带函数？

python系统提供了下面常用的函数：

1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；

2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；

3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；

4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。

注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块

该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。

希望能帮到你。

Q2: 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。

…………

Q3: Python中的常用内置函数有哪些呢？

abs() divmod() input() open() staticmethod()

all() enumerate() int() ord() str()

any() eval() isinstance() pow() sum()

basestring() execfile() issubclass() print() super()

bin() file() iter() property() tuple()

bool() filter() len() range() type()

bytearray() float() list() raw_input() unichr()

callable() format() locals() reduce() unicode()

chr() frozenset() long() reload() vars()

classmethod() getattr() map() repr() xrange()

cmp() globals() max() reverse() zip()

compile() hasattr() memoryview() round() __import__()

complex() hash() min() set()

delattr() help() next() setattr()

dict() hex() object() slice()

dir() id() oct() sorted()

Q4: python内置函数有哪些

python常见的内置函数有：

1. abs()函数返回数字的绝对值。

2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True。

3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。

5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False。

6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。

7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。（可以加括号的都可以调用）

8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。

9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。

10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。

扩展资料：

如何查看python3.6的内置函数？

1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；

2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；

3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；

4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；

5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；

6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；

7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；

8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。

Q5: pandas常用函数汇总

pandas官方文档:

对常用函数做了汇总，每个函数的参数可能不是全的，但是常用的，不常用的没总结，如有问题，请不吝赐教，谢谢！

1、创建Series

      通用函数：pd.Series(values,index)

     1)pd.Series([1,2,3],index=[‘a’,‘b’,‘c‘])

     2)pd.Series(np.array([1,2,3]),index=[‘a’,‘b’,‘c‘])

     3)pd.Series({ 'a'：1,  'b'：2,  'c'：3})

        Series转字典：Series.to_dict()

     说明：Series的values参数是python中常见的一维数据类型。

2、属性

     1）Series.values ---array([1,2,3])

           Series的values是array类型

     2）Series.index---index([‘a’,‘b’,‘c‘])

           未指定index时，自动生成 0-（N-1）的整数索引，

           指定 index时，使用指定索引。

 3、Series的索引与切片

       Series[0] / Series['a']  : Sereis可以位置索引或标签索引，也可以进行切片操作

1、创建DataFrame

    1) 创建DataFrame的通用函数：

     df = pd.DataFrame(values,index,columns)

     pd.dataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])

     pd.dataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])

     pd.dataFrame('bj':[1,4,7],'sh':[2,5,8],'sz':[3,6,9],index=['a','b','c'])

说明：创建方法与Sries类似，Series的values参数是python中常见的一维数据类型，DataFrame的values参数是python中常见的二维数据类型。

    2) 通过网页中复制数据快捷创建

        import webbrowser

        link = ''

        webbrowser.open(link)

        打开界面进行复制，将数据复制到粘贴板中

        df = pd.read_clipboard()   #从粘贴板中读取数据

    3）通过Series创建DataFrame

        df = pd.DataFrame([s1,s2,s3],columns=['bj','sh','sz'])

        注意：单独的s1,s2,s3是纵向排列的的Series，但是在DataFrame中是横向排列的。

        自己总结：Series除了打印出来是Series格式外，其他时候可以直接当作list来操作。

2、属性

     1)df.columns

        通过columns生成新的DataFrame

        df_new = pd.DataFrame(df,columns=['x1','x2'])

        或者df_new = df[['x1','x2']]

    2)df.shape  显示行列数

    3)df.head()   默认显示前5行

    4)df.tail()     默认显示后5行

3、获取DataFrame的列

     1）获取DataFrame某一列

          df.x1或df['x1']:返回值是Series,可以理解为一个DataFrame是由多个Series组成的。

      2) 获取DataFrame某几列

          df_new = df[['x1','x2','x3']]

4、为某列赋值

      1) df['x1'] = range(10)

      2) df['x1'] = numpy.arange(10)

      3) df['x1'] = pd.Series(np.arange(10))

      说明：类似于创建Series

 5、为某列对应的特定行重新赋值

        df['x1'] = pd.Series([2,3],index=[0,1])

        将列为x1,行索引为0和1的值改为2,3

 6、获取DadaFrame的行

      for row in DataFrame.iterrows():

              print(row[0],row[1])

      #每个row是一个元祖，包含2个元素，row[0]是整型索引，row[1]是Series,所以从行的角度也可以看出，一个DataFrame是由多个Series组成的。

 7、DataFrame的转置

      df_new = df.T

1、粘贴板的io

      df = pd.read_clipboard()

      df.to_clipboard()

 2、csv的io

       df.to_csv('xxx.csv')

       df = pd.read_csv('xxx.csv')

  3、json的io

       df.to_json()

       pd.read_json(df.to_json())

   4、excel的io

        df.to_excel('xx.xlsx')

        df = pd.read_excel('xx.xlsx')

   5、df = pd.read_sql('')

        df.to_sql('')

 1、iloc

      sub_df = df.iloc[10:20,:]  选取DataFrame的10-20行，所有列数据

      sub_df = df.iloc[10:20,0:2]

      说明：iloc函数是位置索引，与索引的名字无关。

   2、loc

      sub_df = df.loc[10:20,:'movie_name']

      说明：loc是标签索引，10,20，'movie_name'  都是索引名字，与位置无关。

1、Series.reindex(index=['x1','x2','x3'],fill_value=10)

      将df重新索引，并且将NaN空值用10进行填充

2、Series.reindex(index=range(15),method='ffill')

     前项填充，后面的值用前面的值进行填充

     通过reindex想到，如果想新增一个空列或者空行，可以用reindex方法,同样地，想减少某些行或者某些列，也可以用reindex方法。

      继reindex之后删除行列的函数操作

      Series.drop('A')   #删除'A'所对应的值

      DataFrame.drop(label,axis) 

      label可以是行名也可以是列名，label是行的话axis是0，label是列的话axis是1。

     ** 删除行还可以用 del df['A']

nan是numpy的一种数据类型，np.nan,float类型

任何数据与nan的运算结果都是nan

1、nan in Series

      Series.isnull()  --返回value为True或者False的Series

      Series.notnull()  --返回value为True或者False的Series

      Series.dropna()  --返回删除nan值后的Series

      Series.fillna(method='ffill')  --前项插值，按照前面的值填充后面的空值

2、nan in DataFrame

      df.isnull()  --返回value为True或者False的DataFrame

      df.notnull()  --返回value为True或者False的DataFrame

      df.dropna(axis=0/1,how='any/all'，thresh=None)

      说明：axis表示删除行为nan或者列为nan；

                any表示只要有一个为空，all表示行中的每个元素或者列中的每个元素为空；

                thresh是阈值的意思，表示某行或者某列nan的个数达到阈值的个数时才删除该行或该列。

      df.fillna(value=1)  ---所有的空值都填充为1

      df.fillna(value={0:0,1:1,2:2}) ---将0列的空值填为0,1列的空值填为1,2列的空值填为2，默认为填充列

      注意：fillna和dropna的特点，生成新的DataFrame,原来的DataFrame不变。

1、多重索引介绍

     Series = pd.Series(np.random.randn(6),index=[['1','1','1','2','2','2'],['a','b','c','a','b','c']])

    '1','2'为一级索引，'a','b','c'为二级索引

    df 可以看做是索引的'1','2'的Series

    Series['1']  --Series

    Series['1']['a']  --value

    Series[:,'a'] --选择'1'和'2'中的'a'对应的值

2、多重索引格式转为二维DataFrame

    df = Series.unstack() --转为二维DataFrame

3、多重索引在DataFrame中的操作

1、 map函数与apply函数、applymap函数的区别：

      1）map函数对Series中的每个元素作用；

      2）applymap函数对DataFrame中的每个元素作用；

      3）apply函数对对DataFrame和Series的一列做整体运算。

2、Series.replace(to_replace=[2,3,4],values=[20,30,40])  替换Series中多个值

    Series.replace({1:10,2:20})  将索引为1的值替换为10，将索引为2的值替换为20

    df.sum()  --默认按照列进行求和,nan的值被忽略

    df.min()  --默认按照列求最小值

    df.max()  --默认按照列求最大值

    df.mean()  --默认按照列求平均值

    df.describe()  --默认按照列进行描述

    df.sum(axis=1)  --按行求和，nan的值被忽略

    #axis=0表示对横轴进行操作，但是运算中表现为纵轴操作

    #axis=1表示对纵轴进行操作，但是运算中表现为横轴操作

 bins = [0,59,70,80,100],bins是分割范围

 score_cat = pd.cut(Series,bins)  ---得到catgory类型的数据

 DataFrame的分箱技术很棒啊！

 pd['catgory'] = pd.cut(df['a'],bins=[0,59,70,80,100],labels=['low','ok','good','great'])

 --新增一列，将a列的值按照labels进行分类标记，good!!!

 #生成长度为3的随机字符串  pd.util.testing.rands(3)

1、按照一列分组

      g = df.groupby('city')

      g是分组类型数据，打印不出来，所以看不到，但是有属性和方法可以间接的了解

     1） g.groups  --得到分的几个组，和每个组包含的索引

     2）g.get_group('BJ')  --得到'BJ'所对应的组

     3）groupby = split +apply +combine

           g.mean()  --求每组的平均值

           g.max()   --求每组的最大值

           g.min()   --求每组的最小值

           g.count()

           g.describe()

      4）g是一个可迭代对象，可以用list函数将其转化为list

          list(g) -- [('组名1',DataFrame1),('组名2',DataFrame2),(),()]

          dict(list(g))  --将其转化为字典

      同时可以通过for循环进行遍历操作：for item,desc in g:print(item,desc)

      #怪不得分组后不是DataFrame，因为元组的第一个元素是'分组名'。

2、按照多列分组

      g_new = df.groupby(['city','wind'])

      得到生成器((('分组1','分组2'),DataFrame),(),()...)

      g_new.get_group(('分组1','分组2'))

      for (name_1,name_2),group in g_new:

              print((name_1,name_2),group)

 g.mean()  --求每组的平均值

 与g.agg('mean')方法一样

pd.pivot_table(df,index=['',''],aggfuc='sum',values=['',''])

index是分组的组名，values是透视表呈现结果的列，columns是values下的分解

#感觉透视表呈现的结果就是groupby+agg后的结果

#分析者需要对数据结构有一定的了解

df.sort_values(by='',ascending=True/False)[:10]  df可以索引

df.value_counts()  --按值计数

df.['a'] = df['b'].apply(lambda x:x0)  --DataFrame中的True/False

通过g.size()可以看到被groupby之后的数据，得到的是一个Series

1、Series的排序：

    1）对值进行排序

    Series.sort_values()  ---直接对Series的值进行排序

    2）通过索引进行排序

    Series.sort_index() 

    #默认都是升序排列

2、DataFrame的排序

     df.sort_values(by='')  --按照某列的顺序进行排序

    df['a'].sort_values()  --返回对a列数据的排序结果，只返回a列

1、df.index = Series(['a','b','c'])  直接对index赋予新值

2、df.index = df.index.map(str.upper)

     map函数中只传入新的函数名即可

3、df.rename(index=str.upper,columns=str.lower)

      或者传递字典，进行一一转换

    pd.merge(df1,df2,on=None,how='left/right/inner/outer')

    pd.merge(df1,df2)  --没有on参数默认先找相同的columns,然后在columns下找相同的values

    pd.merge(df1,df2,on='columns')  --on参数是指按照指定列进行merge

    left:表示以左边的数据表为基准，进行填充右面的数据

    right:表示以右边的数据表为基准，填充左边的数据

    outer:以on的指定列的所有值为基准，填充两边的数据

    inner:默认inner,相同on指定的columns下的相同values对应的左右两边的数据

1、concat拼接

    pd.concat([Series1,Series2])

    pd.concat([df1,df2])  -- 上下叠加，将没有的列进行填充

2、combine组合

    Series1.combine_first(Series2)  --用Series2的值去填充Series1中为空的值

    df1.combine_first(df2)  ---用df2将df1中的空值填充

    df['A'] = df['A'].apply(str.upper)  ---apply函数中也只输入函数名

    len(df)  --求df的长度

    len(df['a'].unique())  --查看a列中不重复数据的多少

    Series.duplicated()  --返回一列True/False的Series

    Series.drop_duplicates()  --删除重复值

    df.drop_duplicates('a',keep='first/last')

    df.drop_duplicates()  --删除完全重复的行

    参数：'a'表示以a列为基准，删除重复值

              first表示保留第一个，last表示保留最后一个

    data_list = pd.date_range(start,end,period='D',freq)

    period='D',以天为单位

    freq = 'W' 以周为单位

    freq = 'W-Mon'以每周一位单位

    freq = '5H'  以5h为单位

    以data_range作为索引提取数据比较简单

    df[datetime(2017,9,1)]

    df['2017-09-01']

    df['20170901']

    df['201709']

    对时间序列数据进行分组聚合操作：

    s1.resample('M').mean()  --以月为单位进行采样，然后求每组的平均值

    s1.resample('H').ffill()  --前项填充

    s1.resample('H').bfill()  --后项填充

补充：1）jupyter中可以执行linux命令，太棒了！

                !ls

                !more xxx.csv

                !pwd  等等

           2）jupyter 查看函数帮助的快捷键：摁住shift + tab  棒！！！