python的cut函数,python cut

Python其实很简单 第二十一章 DataFrame数据处理

将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后，可以非常方便的进行各种数据处理。

21.1 列间求和

求总分（总分=语文+数学+英语）

对于上一章所提到的学生成绩表，仅用一个语句即可完成总分计算，并填充。

df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']

完整代码如下：

from pandas import read_excel

file='d:/student.xlsx' #见第18章表18-1

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']

print(df.head()) #df.head()的作用是仅显示5行记录。

运行结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 248 NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 267 NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 237 NaN

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 267 NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 269 NaN

21.2替换

既可以将对满足条件的行和列的数据替换，也可以对整个集合的数据按照条件进行替换。

df['总分'].replace(310,'x',inplace=True)

将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。

df.replace(76,0,inplace=True)

将整个DataFrame中的数值“76”替换为“0”。

df.replace([98,76,99],0,inplace=True)

将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。

21.2排序

既可以将某一列作为关键字段排序，也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序，也可以按降序排序。

函数sort_values()的语法格式如下：

df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,......,”coln”],ascending=False)

其中，coln表示列名，也可以是列名的列表；ascending表示排序方式，值为True表示升序，可以省缺，值为False表示降序。

如：

df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False)

表示按照“总分”从高到低排序。

df=df.sort_values(by=['总分','语文'],ascending=False)

表示按照“总分”从高到低排序，若“总分”相同，再按照“语文”成绩从高到低排序。

21.3 字段截取

函数slice()可以从某列中截取字符串。格式如下：

slice(start,stop)

其中，start表示开始位置；stop表示结束位置

例：

df['年级']=df['学号'].str.slice(0,2)

通过此语句可以截取学号字段的第1、2个字符，并赋值给年级字段。

21.4 记录抽取

可以抽取满足条件的记录。

例：抽取总分300的记录。

df[df.总分300]

抽取总分在300到310之间（包括300和310）的记录。

df[df.总分.between(306,310)]

抽取学号中包含“0803”的记录。这样可以非常方便的抽取某个班的信息。

df[df.学号.str.contains('0803',na=False)]

此处的na=False，含义是如遇到NaN这样的数据，直接做不匹配处理。

21.5修改记录

1、整列替换

我们在前面已经给整列填充过数据，填充时原来的数据就被覆盖了。

即如下语句：

df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']

2、个别修改

如将值‘99’替换为值‘100’，可用如下语句：

df.replace('99','100')

将指定列的值替，如将语文列和英语列的值‘99’替换为值‘100’，可用如下语句：

df.replace({'语文':99,'英语':99},100)

可用如下程序去验证：

from pandas import read_excel

file='d:/student.xlsx'

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)])

df=df.replace({'语文':99,'英语':99},100)

print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)])

运行结果为：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

28 29 090802 丁能通 09 NaN 119 120 99 338 NaN

29 30 090203 沈丹妮 09 NaN 109 108 99 316 NaN

Empty DataFrame

Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次]

Index: []

可以看出，第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录，替换语句执行以后，df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。

21.6记录合并

函数concat()的格式如下：

concat([dataFrame1,dataFrame2,......]，ignore_index=True)

其中，dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合；ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。

concat()函数和append()函数的功能非常相似。

例：

import pandas #导入pandas模块

from pandas import read_excel #导入read_execel

file='d:/student.xlsx' #变量file表示文件路径，注意'/'的用法 数据见第18章表18-1

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

# 将Excel文件导入到DataFrame变量中

df=df[:5] #截取df的前5个记录

print(df) #输出df

df1=df[:3] #截取df的前3个记录存入df1中

df2=df[3:5] #截取df的最后2个记录存入df2中

df3=pandas.concat([df2,df1]) #将df2与df1合并存入df3中

print(df3) #输出df3

运行结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN

由于合并时是将df1合并到df2中，可以看出，索引仍然保持原来的状态。

21.7统计次数

可以用如下方法统计出某个值在某行或者某个范围出现的次数。

from pandas import read_excel

file='d:/student.xlsx'

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

df=df[:5]

print(df)

print(df['语文'].value_counts())

输出结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次

0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN

1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN

3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN

4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN

89 3

84 1

91 1

Name: 语文, dtype: int64

可以看出，通过value_counts()函数可以统计出列中各值出现的次数。

value_counts()函数的参数还有 ：

ascending，当ascending=True时升序排列，当ascending=False时升序排列（此时该参数可省缺）；

normalize，当normalize=True时，显示的不再是各值出现的次数，而是占比。

将上例中的语句print(df['语文'].value_counts())改为：

print(df['语文'].value_counts(ascending=True,normalize=True))

则输出结果变成了：

91 0.2

84 0.2

89 0.6

Name: 语文, dtype: float64

21.8按值查找

print(df['语文'].isin([84,91]))

它的作用是查找‘语文’列中值和isin所指的列表中元素一致的记录，如果找到结果为True，否则为False。

输出结果：

0 True

1 False

2 False

3 False

4 True

Name: 语文, dtype: bool

21.9数据分区

根据某个分区标准，将数据按照所属区域进行划分，并用相应的标签表示，可以用cut()方法来实现。

语法格式如下：

cut(series, bins, right=True, labels=NULL)

其中：

series表示需要分组的数据；

bins表示分组的依据，是一个列表，其元素为划分分区的边界值，如[0,72,96,120]，就是划分3个分区，即0~72、72~96、96~120，默认的是“左包右不包”；

right表示分组时右边是否闭合；

labels表示分组的自定义标签，也可以不重新定义。

下面对上述学生成绩表中的语文成绩进行分组，并增加一个新的列“语文等级”。

import pandas as pd

from pandas import read_excel #导入read_execel

file='d:/student.xlsx'

df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})

df['年级']=df['学号'].str.slice(0,2)

df['班级']=df['学号'].str.slice(0,4)

df.总分=df.语文+df.数学+df.英语

bins=[0,72,96,max(df.语文)+1] #

lab=['不及格','及格','优秀']

grade=pd.cut(df.语文,bins,right=False,labels=lab)

df['语文等级']=grade

print(df.head())

print("语文成绩分等级统计结果:")

print(df['语文等级'].value_counts())

运行结果如下：

序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 语文等级

0 1 070101 王博宇 07 0701 84 71 93 248 及格

1 2 070102 陈冠涛 07 0701 89 89 89 267 及格

2 3 070103 李文博 07 0701 89 72 76 237 及格

3 4 070204 姜海燕 07 0702 89 89 89 267 及格

4 5 070205 林若溪 07 0702 91 95 83 269 及格

语文成绩分等级统计结果:

及格 17

优秀 10

不及格 4

Name: 语文等级, dtype: int64

Python中的剥除函数

strip()括号内是指字符序列（单个字符的集合），也就是只要某个字符串的开头或结尾上的字符是属于这个字符序列之内的，就删除掉。

例如 ：

a="12221abc"

a.strip("12")

'abc'

a = '123abc'

a.strip('21')

'3abc'

a.strip('12')

'3abc'

#注意：‘21’与‘12’的结果是一样的

你第二次输入的字符序列中包含空格，自然就把空格也去掉了

python内置函数有哪些

python常见的内置函数有：

1. abs()函数返回数字的绝对值。

2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True。

3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。

5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False。

6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。

7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。（可以加括号的都可以调用）

8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。

9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。

10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。

扩展资料：

如何查看python3.6的内置函数？

1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；

2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；

3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；

4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；

5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；

6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；

7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；

8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。

python函数有哪些

1、print()函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

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