表格python函数 python在表格中如何应用

python两个函数图像怎么分开画而且加表格

一、函数说明

在使用python作图时，应用最广的就是matplotlib包，但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表，很少有涉及分段函数。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数，使用其构建分段函数图像。

二、图像代码

2.11、函数公式：

y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)

2.12、代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sgn(x):

if x0:

return 1

elif x0:

return -1

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("Heavsine")

plt.show()

2.13、运行结果如下：

81036331d721706ae12808beb99b9574.png

2.21、函数公式：

479029.html

2.22、代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def g(x):

if x0:

return x

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("TimeSine")

plt.show()

相关问答

Q1: index在python中的用法

如下：

1、index函数：用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。

2、index方法语法：list.index(x[, start[, end]])。

3、参数：x-- 查找的对象。start-- 可选，查找的起始位置。end-- 可选，查找的结束位置。

4、返回值：该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。

5、实例：

代码：str1 = "this is string example....wow!!!"；str2 = "exam"。

index函数为print(str1.index(str2))。

python中index函数怎么用？

Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，该方法与 python find方法一样，只不过如果str不在string中会报一个异常。

index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引，没找到就会报错。

Q2: Python处理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬干货，再也不用加班啦

《用Python处理Excel表格》下篇来啦！

身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！

上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。

第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：

·不写第9行，默认创建sheet

·写了第9行，创建指定名字的sheet表

第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值

第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'

第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件

插入有效数据

使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据

·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入

·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入

·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)

·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)

move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上

举个例子：

openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)

其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示

再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法

Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)

水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’

垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’

当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作

设置行列的宽高：

·row_dimensions[行编号].height = 行高

·column_dimensions[列编号].width = 列宽

合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。

merge_cells(待合并的格子编号)

merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

拆分单元格的方法同上

unmerge_cells(待合并的格子编号)

unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表

第11行，使用title修改sheet表的名字

remove(“sheet名”)：删除某个sheet表

要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表

背景知识

numpy与pandas

NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并

1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表

（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）

（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）

2.添加表头

使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是

xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，

xlsxwriter：负责写入数据，

xlrd：负责读取数据。

1.创建一个工作簿

2.创建sheet表

3.写入数据

Q3: python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据？

第一部分是生成数据表表格python函数，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。

获取外部数据

python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，表格python函数我们也同时导入 numpy 库。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

导入数据表

下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的

官方文档。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

创建数据表

另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])

这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。

数据表检查

python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。

数据维度(行列)

Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。

1 #查看数据表的维度

2 df.shape

3 (6, 6)

数据表信息

使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。

1 #数据表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看数据格式

Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。

Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。

1#查看数据表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看单列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。

Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。

df_isnull

1#检查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看数据表数值

Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。

1#查看数据表的值

2df.values

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名称

Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。

1 #查看列名称

2 df.columns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行数据

Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。

1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)

Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。

1#查看最后 3 行df.tail(3)

Q4: python能在excel运行吗

Python部落组织翻译, 禁止转载

【介绍】

ExclePython是一款轻量级的COM库，它支持你从Excel VBA中调用Python代码和运行Python 其他功能（确实任何语言都支持COM）。这篇文章我将展示你如何去使用它。

【背景】

虽然excel的市场地位正日益面临免费的（OpenOffice）和云软件（Google Sheets）的挑战和逐渐取代的风险，但是Excel依然是现在办公环境中，使用范围最广、用户界面友好的数据处理软件。能够实现从Excel中调用python，得益于Excel拥有庞大收集能力的库和强大的语言能力。ExcelPython 是一款处理性的COM库，它能让你加载python模块，调用程序和运行函数。另外一些Excel/Python接口工具，例如PyXLL和Python-Excel，它们同样都是很优秀的工具，只是与ExcelPython在功能上和适用性上有些微差别。ExcelPython的优势有：

1. 免费（不用购买和免费协议）

2. 小而轻

3. 高度嵌入：似乎采用已经打包好的python函数，所以可以在不安装python情况下表格程序可以扩展使用；

4. 对最终用户高度透明：python由Excel VBA调用所以没有不需要其他另外的中间程序插入，即使是表格程序已经升级了；

5. 通用性：任何存在的Python模块和函数都可以调用，以及任何Python对象都可以被处理，另外，ExcelPython不必写入额外的Python代码来做可调用的函数，可以直接调用Python的的各种库；

【使用代码】

如果你想了解最基本的关于如何使用这个库的功能的话，直接登录ExcelPython在SourceForge的网友，那里你会找到一个维基条目，可以一步步指引你如何操作。

在本章介绍中，我们将展示下利用ExcelPython去合并收集到的列表，排列他们的数据以及删除任意副本。这是一个非常简单的python任务，只需要几行代码，而如果用VBA代码来实现同样功能则需要更多的代码。

Q5: Python pandas数据计数函数value_counts

value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法表格python函数，并计算每个不同值有在该列中个数表格python函数，类似Excel里面的count函数

其是pandas下面的顶层函数表格python函数，也可以作用在Series、DataFrame下

常规用法：

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序

可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计

如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变

如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式

可以通过apply，对每一列变量进行统计

以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号

关于表格python函数和python在表格中如何应用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。