/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/3/20 21:24 # @Author : cunyu # @Site...news_sheet.write(i+1, 1, table.row_values(int(rank_list[i]))[1]) workbook.save('%s-网易新闻.xls' %(data)) 写入符合条件数据后新的表格
if __name__ == '__main__': p=input("请输入整数,以空格分开") a=p.split() print(Sum(a)) 思路简单,划分你输入的串...,转为列表,传入你的自定义函数里面 ,此时你的形参为列表 ,访问的话直接 args[下标]即可 拜了个拜 lambda表达式实现如何实现?
它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...【例】使用Python对给定的数组元素进行求和运算。 关键技术：可以使用Python的sum()函数，程序代码如下所示： 【例】使用Python对给定的数组元素的求乘积运算。..._NoValue'>)返回给定轴上的数组元素的乘积。程序代码 如下所示： 【例】请使用Python对多个数组进行求和运算操作。...关键技术:可以利用行号索引和count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于给定的DataFrame数据，按索引值进行求和并输出结果。...关键技术：对于例子给定的DataFrame数据，按行进行求和并输出结果。
在此期间，根据社区的需求和使用，一些样板代码已经被转换成核心语言或包本身提供的基本功能。本文作者将分享 5 个优雅的 Python Numpy 函数，有助于高效、简洁的数据处理。 ?...在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。..., 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。
在此期间，根据社区的需求和使用，一些样板代码已经被转换成核心语言或包本身提供的基本功能。本文作者将分享 5 个优雅的 Python Numpy 函数，有助于高效、简洁的数据处理。...在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。..., 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。
abs(-88))print ("abs(10086.12) : ", abs(10086.12))print ("abs(120L) : ", abs(120L))sum() 函数描述sum() 方法对序列进行求和计算...range(0, 5, 1)演示demox = '一个风轻云淡'for i in range(len(x)): print(x[i])filter()函数描述filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素...，返回由符合条件元素组成的新列表。...返回值 返回给定参数的最大值。...语法以下是 min() 方法的语法:min( x, y, z, .... )参数x -- 数值表达式。y -- 数值表达式。z -- 数值表达式。返回值返回给定参数的最小值。
Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Rename columns rename 函数用于重命名数据框中的变量名，能够快速修改变量的名称，使得数据的列名更符合用户的需求和习惯。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Dplyr Filter keep rows that match a condition filter 函数用于根据条件筛选数据行，能够仅保留满足条件的观测，支持根据指定的条件表达式对数据框进行灵活的行筛选操作...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理
有关更多数据文件的读取将在第三章介绍，本节介绍从对象和文件创建数据框的方式，具体如表1所示： 表1 Pandas创建数据对象 方法用途示例示例说明read_table read_csv read_excel...，列名为字典的3个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表2所示： 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...常用方法如表4所示： 表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法 方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...2 1 2 2 0 Name: col3, dtype: int64对data2的col3的每个值乘2apply将一个函数或匿名函数应用到Series或数据框In: print(data2
1.2 SUMIF和SUMIFS函数 SUM是最常用的求和函数，当需要对报表范围中符合指定条件的值求和时，需要用到SUMIF和SUMIFS，它们两者的区别是： SUM是直接求和，没有任何条件 SUMIF...第一个参数指定的是求和区域，后面是一一对应的条件区域和指定条件，多个条件之间是同时符合的意思。 如下图所示，要计算部门是职工食堂，单价在1元以下的物资采购总量。...3 SUMPRODUCT函数 SUMPRODUCT函数是用于在给定的几组数组中，将数组间对应的元素相乘，并返回乘积之和。...但凡EXCEL玩的比较深的同学，都知道这货和其他函数匹配起来，特别好用。最常见的就是OFFSET+MATCH这个经典组合了。 OFFSET的作用是以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。...最后用INDEX函数，得到A列第8个元素的内容，最终完成两个条件的数据查询。 以上，就是我这复盘的Excel函数，希望对大家有所帮助。
Python中的easygui入门概述easygui是一个简单、易用的Python GUI库，它提供了一种简化的界面编程方式，使得用户可以轻松地创建基于文本的交互式对话框。...choices=choices)easygui.msgbox("您选择的是：" + choice)上述代码中，choicebox函数用于显示一个选择框，用户从给定的选项中选择一个，函数返回用户的选择结果...'专业']}\n\n" easygui.msgbox(msg) else: # 如果查询结果为空，显示未找到提示 easygui.msgbox("未找到符合条件的学生信息...用户在选择添加学生信息时，可以逐个输入学生的姓名、年龄和专业，直到用户不再添加为止。在查询学生信息时，用户可以选择按照姓名或者专业进行查询，并输入相应的查询条件。...它支持多个平台，并且具有丰富的文档和社区支持。PyQt：PyQt 是一个基于 Qt 库的 Python 绑定库，它提供了丰富的功能和灵活性，能够创建复杂的用户界面。
R 和ggplot2相比，R语言的基础绘图不是非常精密复杂，但它还是功能强大同时又操作便利的。它的很多数据类型都自定义并实现了plot()方法，可以允许我们简单地调用方法对它们进行绘图。...现在我们要创建一个新的数据框，里面包含各个之前得到的和集，然后用数据框的plot()方法进行绘图。 ? ? ? 看上去全球每十万人中现存病例总数历年来呈整体下降趋势。...我们有多少比例的国家是超出整体趋势的？对于死亡率： ? ? 对于存在病率（患病率）： ? ? 对于新病率（发生率）： ? ? 现在我们可以用这些指标来对我们原始的数据框做筛选。 ?...我们有了22个国家，在这些国家中新病的年平均率大于全球新病率中间值的5倍。让我们创建一个国家代表了这22个国家的平均值： ? ? 现在让我们再创建一个国家代表了其它国家的平均值： ? ?...同时现在是按行求和。我们需要将返回的数字向量转化为数据框。 ? 现在我们可以用目前我们已经学到的技巧来绘出各线图。为了得到一个包含各总数的向量以传给每个绘图函数，我们使用了以列名为索引的数据框。 ?
TV」 ❞ 图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...，其中对字段名的命名规范有一定要求：当字段名符合Python中对变量命名规范的要求时，即变量名完全由「字母」、「数字」、「下划线」构成且不以「数字」开头，这样的字段是可以直接写入query()表达式的。...(@country_count) > 5") 图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况...策略之后无法被解析的日期会填充pd.NAT，而缺失值之间是无法进行相等比较的： # 利用assign进行新增字段计算并保存为新数据框 result1 = netflix.assign(years_to_now...format='%B %d, %Y', errors='coerce')) # 利用eval()进行新增字段计算并保存为新数据框
（创建分支的函数）并增加返回结果到分支节点中 return 分支节点 决策树 开发流程 收集数据：可以使用任何方法。...分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期 计算给定数据集的香农熵的函数 def calcShannonEnt(dataSet): # 求list的长度，表示计算参与训练的数据量...的行) 就是依据index列进行分类，如果index列的数据等于 value的时候，就要将 index 划分到我们创建的新的数据集中 Args: dataSet...# 获取剔重后的集合，使用set对list数据进行去重 uniqueVals = set(featList) # 创建一个临时的信息熵 newEntropy...= 0.0 # 遍历某一列的value集合，计算该列的信息熵 # 遍历当前特征中的所有唯一属性值，对每个唯一属性值划分一次数据集，计算数据集的新熵值，并对所有唯一特征值得到的熵求和
图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...，其中对字段名的命名规范有一定要求：当字段名符合Python中对变量命名规范的要求时，即变量名完全由字母、数字、下划线构成且不以数字开头，这样的字段是可以直接写入query()表达式的。 ...图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况： 常规index 对于只具有单列...策略之后无法被解析的日期会填充pd.NAT，而缺失值之间是无法进行相等比较的： # 利用assign进行新增字段计算并保存为新数据框 result1 = netflix.assign(years_to_now...format='%B %d, %Y', errors='coerce')) # 利用eval()进行新增字段计算并保存为新数据框
map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。 返回值不同： filter 函数返回一个新的可迭代对象，其中只包含满足条件的元素。...总结起来，filter 函数用于过滤可迭代对象中的元素，只保留满足指定条件的元素，而 map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。...综上所述，该程序生成了一个随机的 DataFrame，修改了其中的一个值，提取了部分数据，增加了新的列，然后重新索引，并最终删除了含有缺失值的行。...scipy.interpolate：提供了插值函数的功能，用于在给定的数据点之间进行插值，如线性插值、样条插值等。...Python编写，使用pandas和pylab库从Excel文件中读取数据并创建条形图。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，stream是用于对集合迭代器的增强，使之能够更高效的完成聚合操作（筛选、排序、统计分组）或者大批量数据操作。 ...1、Stream有几个特性： stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。 stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。...1、筛选(filter) 筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。...（1）筛选出集合中大于5的元素，并形成新的集合，打印出来。...能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
Stream使用例子，我们过滤掉空字符串后，转成int类型并对各个元素进行求和，这里有个三个操作：filter，mapToInt，sum。...Steam流操作有三个特性： Stream流不存储数据：而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。 Stream流不改变源数据：通常情况下会产生一个新的集合或一个值。...(); //3.通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象 Stream.of("12", "123", "14", "15"); 执行中间操作 执行中间操作只是一种标记，只有结束操作才会触发实际计算...下面的方法均是无状态操作 方法 说明 map() 将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑 filter() 按照条件过滤符号要求的元素 peek() 对Stream流中的每个元素进行逐个遍历处理 unodered...方法 说明 count() 元素个数 max() 最大值 min() 最小值 findFirst() 第一个符合条件 findAny() 任意一个符合条件 anyMatch() 判断是否有符合条件元素
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