python 一些函式的使用示例

2021-10-02 15:25:45 字數 2842 閱讀 9329

目錄

zip的使用示例

datetime的使用示例

pandas.series.isin的使用示例

str.format() 的使用示例

map的使用示例

list.count()的使用示例

pandas.to_datetime的使用示例

zip的使用示例

a = [1,  2,  3]

b = [11, 12, 13]

c = [21, 22, 23, 24]

zip_a_b = zip(a, b)

print(list(zip_a_b))

# 輸出

[(1, 11), (2, 12), (3, 13)]

zip_a_b = zip(a, b)

print(dict(zip_a_b))

# 輸出

zip_a_b = zip(a, b)

for i in zip_a_b:

print(i)

# 輸出

(1, 11)

(2, 12)

(3, 13)

# 元素個數與最短的列表一致

zip_a_c = zip(a, c)

print(list(zip_a_c))

# 輸出

[(1, 21), (2, 22), (3, 23)]

date_example = datetime.date.today()

# 返回年

print(date_example.year)

# 返回月

print(date_example.month)

# 返回日

print(date_example.day)

# 返回週幾

print(date_example.weekday())

# 返回指定格式的日期字串

print(date_example.strftime('%y/%m/%d'))

series.isin(self, values)

# whether each element in the dataframe is contained in values.

data

a b c d

0 0 1 2 3

1 4 5 6 7

2 8 9 10 11

data[data['a'].isin([4,8])]

# 返回滿足條件的值

a b c d

1 4 5 6 7

2 8 9 10 11

data[~data['a'].isin([4,8])]

# ~逆函式,返回不滿足的值

a b c d

0 0 1 2 3

# 按預設順序

"{} {}".format("hello","world")

# 輸出

'hello world'

# 指定位置

" ".format("hello","world")

# 輸出

'world hello world'

# 指定引數

# 輸出

# 根據提供的函式對指定序列做對映,python3返回的是迭代器

map(function, iterable)

# 計算平方數的函式

def square(x) :

return x ** 2

map(square,[1,2,3,4,5])

# 輸出

list(map(square,[1,2,3,4,5]))

# 輸出

[1, 4, 9, 16, 25]

# 支援lambda匿名函式

map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])

# 提供了兩個列表,對相同位置的列表資料進行相加

map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])

# list.count(obj) 統計某個元素在列表**現的次數

alist = [123, 'xyz', 'zara', 'abc', 123]

print(alist.count(123))

# 輸出

2

# 

# pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=false, yearfirst=false, utc=none, format=none, exact=true, unit=none, infer_datetime_format=false, origin='unix', cache=true)

import pandas as pd

dates = ['2017-01-05', 'jan 5, 2017', '01/05/2017', '2017.01.05', '2017/01/05','20170105']

pd.to_datetime(dates)

輸出:

datetimeindex(['2017-01-05', '2017-01-05', '2017-01-05', '2017-01-05',

'2017-01-05', '2017-01-05'],

dtype='datetime64[ns]', freq=none)

end 

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