Aug. 2, 2020 字符串的索引与切片 取字符串某一位的字符 用中括号 [ ]。 ? 注意： 字符串的第一个位置的编号是 “0”， 不是 “1” 但是 字符串如果从最后一位开始数的话， 最后一位的编号是 “-1” ? 举例：str = "ABCDE"print(str[0])print(str[1])print(str[2])print(str[3])print(str[4])输出结果：? 还可以反方向取值：输出结果：? 按切片取值： 举例：输出结果：? 注意切片时， (1) 如果写成 “1:5" 的形式， 在第5位的字符...
PIP包管理工具 --Python支持很多的第三方类库一、pip安装器 Pip install 安装 Pip install seleniumPip uninstall 卸载 Pip uninstall selenium二、pip3安装器 Pip3 install -r file 这个file里面写selenium等等要安装的软件 以行的格式来区分三、Python的数据类型 元组 —在Python里面用的很多 不能被编辑 列表 —JAVA中的数组 不用声明长度 —不能被编辑的a=[1,2,3] b=(4,5,6)for i in a:print(i)for i in range(0,...
测试题： 0.当你听说小伙伴们再讨论“映射”、“哈希”、“散列”或者“关系数组”的时候，事实上他们在讨论什么呢？字典 1、尝试一下将数据（‘F’：70，“C”：67，“H”：104，“I”：105，“S”：115）创建为一个字典并访问键“C”对应的值是？ 1 #元组-->字典2 tuple1 = tuple(((F,70),(c,67),(H,104)))3 print(tuple1)4 dict2 = dict(tuple1)5 print(dict2)6 # 正常7 dict1 =dict(((F,70),(c,67),(H,104)))8 print(dict1)9 d...
# 学前准备： # 列表： 列表需要用到的关键词和大致步骤： # list = [] # # list. # 增加 删除 排序 # list.append 追加 list.remove 删除 list.reverse 反转/逆置 list.copy 复制 # list.extend 扩展 list.clear 清除 list.sort 列表 list.index # list.insert 插入 list.pop 弹 list.count 统计list = ["张三","李四","王五","赵六"]1、取值和取索引 # li...
如何在python列表中查找某个元素的索引 2019-03-15 百度上回复的问题 几种方式的回答： 1） print(**15,想找出里面有重复数据的索引值,**15) listA = [100, 94, 88, 82, 76, 70, 64, 58, 52, 46, 40, 34,76] print(列表中第1次出现的位置 = ,listA.index(76)) 2） a_list = [a,b,c,c,d,c] find = c print(重复元素出现的位置索引分别是 = ,[i for i,v in enumerate(a_list) if v==find]) ---------------------------------------...
1. Pandas读取csv或excel数据时，很可能遇到的columns中，列名会带有特殊字符，例如：空格、\n、\t、双空格、引号等等，如果不想手动修改的话，可以df.rename()来解决。df = pd.read_excel(data_path) df_ = df.rename(columns=lambda x: x.replace(" ","").replace( ,)).replace(" ","").replace("\t","").replace("\n","")如果还有其他的字符，也可以类似解决。 2. python计算标准差时，出现nan：这个原因可能是原始数据都...
一.创建测试数据1. np.random.randint(0,100,size=(6,3))是使用numpy中的随机模块random中，生成随机整数方法randint，里面的参数size是指定生成6行3列的数据，并且每个数字的范围在0到100之间。import pandas as pd import numpy as np data = np.random.randint(0,100,size=(6,3)) names = [张三,李四,王五] exam = [期中,期末] index = pd.MultiIndex.from_product([names,exam]) df = pd.DataFrame(data,index=index,columns=[...
1.列表推导式 列表推导式（又称列表解析式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表。 它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个for语句，然后是 0 个或多个 for 或者 if 语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，在这个以 if 和 for 语句为上下文的表达式运行完成之后产生。 列表推导式的执行顺序：各语句之间是嵌套关系，左边第二个语句是最外层，依次往...
平时我们在工作中，会遇到列表，字符串，如果要找出某元素在序列中的位置，可以使用如下几种方法： 下面的例子使用L列表，找到2所在的位置： 方法一，使用enumerate函数，它不仅可以直接列出位置，还可以列出值： L = [2,4,5,6,2,6,0,4] for i,j in enumerate(L): if j =2: print(i,j) 结果：0 2 4 6 方法二，直接用index函数： L = [2,4,5,6,2,6,0,4] print(L.index(2)) 结果：0 4 方法三，使用for循...
python之路-利用索引切片功能做一个简易的两个未知数的加法计算器，代码如下：#content = input(请输入内容：)，如用户输入：5 +9或 5 + 9 等，然后进行分割再进行计算。 content = input(>>>).strip() #content 等于所输入的内容，strip：删除字符串左右两边的空格。 index = content.find(+) content内容中的两边的空格都删除了，但中间还有，现在我们只需要定位已知内容是加法，两边内容不知道，我们先find搜索加号所在索引...
这篇文章主要介绍了python中pandas.DataFrame的简单操作方法，其中包括创建、索引、增添与删除等的相关资料，文中介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。 前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明，都是一些基础的操作，但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame，花了我挺长时间去调整BUG的。我在这里做一些总结，方便你我他。感兴趣的朋友们一起来看看吧。 一、创建DataFrame...
在python的pandas模块中，DataFrame对象，如何选择一行？索引、loc、iloc、ix的用法及区别 在dataframe对象中，如何选择一行数据？如何选择某一个数据？先创建一个dataframe对象，进行演示：df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4),index = ['a','b','c','d'],columns=['Ohio', 'Texas', 'California','Los']) df输出如下：一、方法1：使用数字索引选取行。这是最简单的方法。 df[:1] 输出如下：.。这里需要注意一点，不能...
我们在处理数据的时候，经常需要检查数据的质量，也需要知道出问题的数据在哪个位置。我找了很久，也尝试了很多办法，都没能找到一种非常直接的函数，本文所要介绍的是一种我认为比较方便的方法：np.where（）我举个例子 import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), index=list('abcd'), columns=list('xyz'))In [14]:df Out[14]: x y z a 0 1 2 b 3 4 5 c 6 7 8 d ...
在训练模型中， 往往需要对数据集进行处理，从数据集中随机选取部分数据作为训练集，而另一部分数据作为测试集，一个常用的方法是随机选取索引，下面介绍两种从0~n中随机选取x个不重复索引的方法。 注意下述两种方法选出来的都是整数。 方法一、用python的random import random def getRandomIndex(n, x):# 索引范围为[0, n), 随机选x个不重复index = random.sample(range(n), x)return index方法二、用numpy.random.choice def ge...
返回一个数组排序后的索引经常在项目中用到，所以这里总结一下c++和python两种语言的实现。 Python#!/usr/local/bin/python3a=[2,3,4,5,63,4,32,3]# ascending #sorted sorted_indx = [idx for idx,v in sorted(enumerate(a), key=lambda x: x[1])] print("ascending sorted:", sorted_indx)#numpy import numpy as np sorted_indx = np.argsort(a) print("ascending argsort:", sorted_indx)# descending #sorted sorted_indx = ...