python画重复函数 python编程重复n次

像Excel一样使用Python（一）

在进行数据处理时，如果数据简单，数量不多，excel是大家的首选。但是当数据众多，类型复杂，需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时，python会更加方便。借助python中的numpy和pandas库，它能快速完成各种任务，包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等。接下来几篇文章，将以excel为参照，介绍python中数据的处理。

提到pandas，那就不得不提两类重要的数据结构，Series和DataFrame，这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上。与array相比，Series是一个一维的数据集，但是每个数据元素都带有一个索引，有点类似于字典。而DataFrame在数组的基础上，增加了行索引和列索引，类似于Series的字典，或者说是一个列表集。

所以在数据处理前，要安装好numpy , pandas。接下来就看看如何完成一套完整的数据操作。

创建数据表的方法分两种，分别是从外部导入数据，以及直接写入数据。

在python中，也可外部导入xlsx格式文件，使用read_excel()函数：

import pandas as pd

from pandas import DataFrame,Series

data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))

print data

输出：

Gene Size Function

0 arx1 411 NaN

1 arx2 550 monooxygenase

2 arx3 405 aminotransferase

……

即：调用pandas中read_excel属性，来读取文件test.xlsx，并转换成DataFrame格式，赋给变量data。在每一行后，自动分了一个索引值。除了excel，还支持以下格式文件的导入和写入：

Python写入的方法有很多，但还是不如excel方便。常用的例如使用相等长度的字典或numpy数组来创建：

data1 = DataFrame(

{'Gene':['arx1','arx2','arx3'],

'Size':[411,550,405],

'Func':[np.NaN,'monooxygenase','aminotransferase ']})

print data1

输出

Func Gene Size

0 NaN arx1 411

1 monooxyg arx2 550

2 amino arx3 405

分配一个行索引后，自动排序并输出。

在python中，可以使用info()函数查看整个数据的详细信息。

print data.info()

输出

RangeIndex: 7 entries, 0 to 6

Data columns (total 3 columns):

Gene 7 non-null object

Size 7 non-null int64

Function 5 non-null object

dtypes: int64(1), object(2)

memory usage: 240.0+ bytes

None

此外，还可以通过shape, column, index, values, dtypes等函数来查看数据维度、行列组成、所有的值、 数据类型：

print data1.shape

print data1.index

print data1.columns

print data1.dtypes

输出

(3, 3)

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

Index([u'Func', u'Gene', u'Size'], dtype='object')

Func object

Gene object

Size int64

dtype: object

在excel中可以按“F5”，在“定位条件”中选择“空值”，选中后，输入替换信息，再按“Ctrl+Enter”即可完成替换。

在python中，使用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失, 包含空值返回True，不包含则返回False。

pd.isnull(data1)

pd.notnull(data1)

也可以使用函数的实例方法，以及加入参数，对某一列进行检查：

print data1['Func'].isnull()

输出

Func Gene Size

0 True False False

1 False False False

2 False False False

再使用fillna对空值进行填充：

data.fillna(value=0)

#用0来填充空值

data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())

#用data1中Size列的平均值来填充空值

data['Func']=data['Func'].map(str.strip)

#清理Func列中存在的空格

Excel中可以按“Ctrl+F”，可调出替换对话框，替换相应数据。

Python中，使用replace函数替换：

data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')

将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase'。

Excel中，通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值。

Python中，使用unique函数查看：

print data['Func'].unique()

输出

[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']

Excel中，通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写。

Python中也有同名函数：

data1['Gene'].str.lower()

Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值。

Python中，可以通过drop_duplicates函数删除重复值：

print data['Func'].drop_duplicates()

输出

0 NaN

1 monooxygenase

2 aminotransferase

3 methyltransferase

Name: Func, dtype: object

还可以设置“ keep=’last’ ”参数，后出现的被保留，先出现的被删除：

print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')

输出

2 aminotransferase

3 methyltransferase

6 monooxygenase

8 NaN

Name: Func, dtype: object

内容参考：

Python For Data Analysis

蓝鲸网站分析博客，作者蓝鲸（王彦平）

相关问答

Q1: python用open打开文件读写，“w”会替换，“a”多次调用函数会重复

print语句print [expression ("," expression)* [","]]print expression [("," expression)+ [","]][]表示可选项python画重复函数，*表示零次或多次重复python画重复函数，+表示至少一次重复。print是一种特殊的语句，它用于在stdout输出字符串。print有多种使用形式python画重复函数：print xprint x,yprint x,y,print object, x, y第1行是print的最普通的形式。第2行用print一次输出多个变量值，print会在变量之间自动加上一个"空格"。第3行与第2行的不同是在y的后面多python画重复函数了一个","，这个逗号用来阻止print在打印出x和y的值后，自动附加上一个“\n”字符。第4行，是一种输出重定向的形式，也就是说把x和y的值输出到object的write方法中，这同时也表明object必须有一个write方法。在python中，print语句其实只是一种简写形式，是下面这段程序的简写：import syssys.stdout.write(str(x) + '\n')上面这两行合起来就是“print x”这一句。可以看出，print是调用str()函数来产生字符串的，并且会在输出的字符串后加上一个'\n'字符。由于print实际是上调用了stdout的write方法。程序员也可以把stdout赋为别的值，从面实现print的输出重定向的功能。比如：import sysx="I'm here!"fp=file('log.txt','a')sys.stdout=fpprint x第4行改变了stdou的值，而且fp也是一个文件对象，有一个write方法。这一小段代码的功能是把print的输出全部以appand的模式写到了文件log.txt中。在第4行之后的print语句，都是这种功能。现在假设要恢复print输出到标准输出的功能，那么就需要让stdout重新指向标准输出，可以使用如下的方式：sys.stdout=sys.__stdout__在sys.__stdout__中保存有指向标准输出的信息，通过这行代码，print可以恢复为原来的功能。有时候要在这两种模式之间换来换去，一会要输出到文件中，一会要输出到标准输出中，通过改变sys.stdout的值可以实现，不过太麻烦，python提供了另外一种简便的print语句形式，来解决这种需求：print object,x,y能过这个符号，可以实现输出重定向到object，当然object必须有一个write方法。否则会出现AttributeError。注意，在这种print形式中，sys.stdout并没有改变，也就是说在这之后的print语句，具有的还是标准功能。虽然print语句实际上sys.stdou.write()，但sys模块的import工作并不需要程序员操心，python会自动处理。类似于print的输出，当用内置函数raw_input([prompt])进行读取操作时，实际上用的是sys.stdin.read()方法。也可以通过改变stdin的值来控制入操作。相应的也有一个sys.__stdin__用来保存标准输入的信息。

Q2: 判断题 Python中的函数都可以被重复调用1分) A对 B错？

这个判断题的答案是对的。

在Python中python画重复函数，函数是可以被重复调用的。函数是一种封装的代码块，可以被多次使用。你可以在你的代码中多次调用同一个函数，只需要在代码中写出函数的名字并提供必要的参数即可。

例如，假设你有一个函数"greet()"，它打印一个问候语，你可以这样调用它python画重复函数：

def greet(name):

print("Hello, " + name + "!")

greet("Alice") # Output: "Hello, Alice!"

greet("Bob") # Output: "Hello, Bob!"

总的来说，函数是Python中一个很有用的工具，它可以帮助你封装代码，并使你的代码更加可重复使用。

Q3: python中怎么重复打印

只要把打印函数放在循环结构里，就能实现重复打印。例如以下程序可实现打印10次

for i in range(10):

print('你好')

Q4: python里 每次调用一次函数就会重复添加一次值，这是为什么

感觉是你的函数使用了一个全局的对象（如list）

然后每次调用函数都会给这个对象添加一个值，比如(list.append())

这样就会造成每次执行都会添加一个值

因为python中对象的作用域是全局的，你在函数中改变就会改变这个对象，而不是像其它语言中函数内并不影响函数外面的对象

Q5: 最全Python函数知识点，斯坦福教授耗时一月整理！

举例2python画重复函数：

运行结果：

运行结果：

定义：

调用：

python画重复函数我们经常在看别人的代码中python画重复函数，经常出现def(*args, **kwargs)这样的表现形式：

外部变量被改（x由100改为101）：

内部变量外部也可用：

统计程序中的变量python画重复函数，返回的是个字典

结果：

lambda版本写法：

结果：

举例：

关于python画重复函数和python编程重复n次的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。