python基本统计函数 python123基本统计值计算

python常用函数

1、complex()

返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：

参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。

相关问答

Q1: Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

方法一python基本统计函数：

df.drop_duplicates('item_name').count()

方法二python基本统计函数：

df['item_name'].nunique()

结果python基本统计函数：50

附：nunique()和unique()python基本统计函数的区别：

unique()是以 数组形式（numpy.ndarray）返回列python基本统计函数的所有唯一值（特征的所有唯一值）

nunique()即返回的是唯一值的个数

比如：df['item_name'].unique()

要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限，保留学历

df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)

#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’，然后保留学历‘本科’

方法二：定义函数

  def dataInterval(ss):

    if '周' in ss:

        return '经验不限'+ ss[-2:]

    return ss

 df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)

Q2: python中count的用法

统计在字符串、列表、元组中某个字符出现的次数python基本统计函数，可以设置起始位置或结束位置。

sub -- 搜索的子字符串。start -- 字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符,第一个字符索引值为0。end -- 字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。默认为字符串的最后一个位置。

python的应用

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言python基本统计函数，最初被设计用于编写自动化脚本（shell）python基本统计函数，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。 youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦.还有非常出名的instagram 也是用python开发的。

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Q3: python中count函数怎么用

Python count()方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数python基本统计函数，可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。

语法

count()方法语法python基本统计函数：

str.count(sub, start= 0,end=len(string))

参数

sub -- 搜索的子字符串

start -- 字符串开始搜索的位置，默认为第一个字符，第一个字符索引值为0

end -- 字符串中结束搜索的位置，字符中第一个字符的索引为0，默认为字符串的最后一个位置。

返回值

该方法返回子字符串在字符串中出现的次数。

Q4: 在Python库中的static模块用什么函数可以求数据的样本方差

标准库中python基本统计函数的 statistics 模块提供python基本统计函数了一些常见的统计函数python基本统计函数，其中计算样本方差的函数为 variance。

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]

var = statistics.variance(data)

print(var)

输入的数据 [1, 2, 3, 4, 5] 的样本方差为 2.5。

需要注意的是python基本统计函数，statistics.variance() 函数计算的是样本方差，而不是总体方差。如果需要计算总体方差，可以使用 statistics.pvariance() 函数。

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