Python的数据分析利器Pandas,是比较知名,好用的。每个函数的 *agrs, **kargs, 这些列表、字典参数,往往比较多,如何快速定位某个函数有哪些参数,某个参数的取值都有哪些,重要且必要。
参考官方API,就很高效,入口地址:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/index.html
API分类图示如下:
假如,我想重组多个DataFrame实例为一个,并且大概知道 append可以实现,但是不确定。append因为是DataFrame实例上的方法,所以点击上图的DataFrame,进入如下url 列出了DataFrame封装的所有方法:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html
ctrl+F 找到append,如下:
翻译:追加other到调用者(caller)的尾端,返回一个新的对象。
以上就是此方法的摘要,详细的说明再点进去:
可以看到详细的参数说明,比如,ignore_index为True,表示index标签忽略,意味着index变为默认自然序列,官方给出的例子如下:
以上过程描述的是大概知道使用哪个函数后,但是不确定它实现的准确功能,或者不确定参数的含义等时,一个完整操作过程。
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