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raw函数Python nodraw函数
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python怎么从excel中读取数据?
VLOOKUP是一个查找函数,给定一个查找的目标,它就能从指定的查找区域中查找返回想要查找到的值。它的基本语法为:
VLOOKUP(查找目标,查找范围,返回值的列数,精确OR模糊查找)
下面以一个实例来介绍一下这四个参数的使用
例1:如下图所示,要求根据表二中的姓名,查找姓名所对应的年龄。
公式:B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)
参数说明:
1 查找目标:就是你指定的查找的内容或单元格引用。本例中表二A列的姓名就是查找目标。我们要根据表二的“姓名”在表一中A列进行查找。
公式:B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0)
2 查找范围(VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ):指定了查找目标,如果没有说从哪里查找,EXCEL肯定会很为难。所以下一步我们就要指定从哪个范围中进行查找。VLOOKUP的这第二个参数可以从一个单元格区域中查找,也可以从一个常量数组或内存数组中查找。本例中要从表一中进行查找,那么范围我们要怎么指定呢?这里也是极易出错的地方。大家一定要注意,给定的第二个参数查找范围要符合以下条件才不会出错:
A 查找目标一定要在该区域的第一列。本例中查找表二的姓名,那么姓名所对应的表一的姓名列,那么表一的姓名列(列)一定要是查找区域的第一列。象本例中,给定的区域要从第二列开始,即$B$2:$D$8,而不能是$A$2:$D$8。因为查找的“姓名”不在$A$2:$D$8区域的第一列。
B 该区域中一定要包含要返回值所在的列,本例中要返回的值是年龄。年龄列(表一的D列)一定要包括在这个范围内,即:$B$2:$D$8,如果写成$B$2:$C$8就是错的。
3 返回值的列数(B13 =VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0))。这是VLOOKUP第3个参数。它是一个整数值。它怎么得来的呢。它是“返回值”在第二个参数给定的区域中的列数。本例中我们要返回的是“年龄”,它是第二个参数查找范围$B$2:$D$8的第3列。这里一定要注意,列数不是在工作表中的列数(不是第4列),而是在查找范围区域的第几列。如果本例中要是查找姓名所对应的性别,第3个参数的值应该设置为多少呢。答案是2。因为性别在$B$2:$D$8的第2列中。
4 精确OR模糊查找(VLOOKUP(A13,$B$2:$D$8,3,0) ),最后一个参数是决定函数精确和模糊查找的关键。精确即完全一样,模糊即包含的意思。第4个参数如果指定值是0或FALSE就表示精确查找,而值为1 或TRUE时则表示模糊。这里兰色提醒大家切记切记,在使用VLOOKUP时千万不要把这个参数给漏掉了,如果缺少这个参数默为值为模糊查找,我们就无法精确查找到结果了。
1、接下来,我们的任务是通过利用VLOOKUP函数来实现查找同学C的成绩。为此在单元格中输入“=VLOOKUP”,此时就会发现VLOOKUP包括三个参数和一个可选参数。
其中“lookup_value”是指要查找的值。
参数“table_array”是指搜索的区域,在此在除标题之后的整个数据区域。
第三个参数“col_index_num”是指整个函数返回单元格所在的列号。
2、最后以右括号结尾,并按回车键,就出现想要的结果啦。
Python里面row = int(row)意思?
python是弱类型语言,在变量定义时,并不需要明确的给出数据的类型。所以row有可能是字符串、整型或是浮点型,这里使用int()函数,是为了将row转换为整型,最后重新赋值给row
数据分析员用python做数据分析是怎么回事,需要用到python中的那些内容,具体是怎么操作的?
最近,Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下:
数据导入
导入本地的或者web端的CSV文件;
数据变换;
数据统计描述;
假设检验
单样本t检验;
可视化;
创建自定义函数。
数据导入
1
这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转换成CSV格式。在Python中,我们的操作如下:
import pandas as pd
# Reading data locally
df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')
# Reading data from web
data_url = ""
df = pd.read_csv(data_url)
为了读取本地CSV文件,我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。
END
数据变换
1
既然在工作空间有了数据,接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据(下图)
对R语言程序员来说,上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行,以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中,默认打印是5行,而R则是6行。因此R的代码head(df, n = 10),在Python中就是df.head(n = 10),打印数据尾部也是同样道理
2
在R语言中,数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下:
# Extracting column names
print df.columns
# OUTPUT
Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')
# Extracting row names or the index
print df.index
# OUTPUT
Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78], dtype='int64')
3
数据转置使用T方法,
# Transpose data
print df.T
# OUTPUT
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Abra 1243 4158 1787 17152 1266 5576 927 21540 1039 5424
Apayao 2934 9235 1922 14501 2385 7452 1099 17038 1382 10588
Benguet 148 4287 1955 3536 2530 771 2796 2463 2592 1064
Ifugao 3300 8063 1074 19607 3315 13134 5134 14226 6842 13828
Kalinga 10553 35257 4544 31687 8520 28252 3106 36238 4973 40140
... 69 70 71 72 73 74 75 76 77
Abra ... 12763 2470 59094 6209 13316 2505 60303 6311 13345
Apayao ... 37625 19532 35126 6335 38613 20878 40065 6756 38902
Benguet ... 2354 4045 5987 3530 2585 3519 7062 3561 2583
Ifugao ... 9838 17125 18940 15560 7746 19737 19422 15910 11096
Kalinga ... 65782 15279 52437 24385 66148 16513 61808 23349 68663
78
Abra 2623
Apayao 18264
Benguet 3745
Ifugao 16787
Kalinga 16900
Other transformations such as sort can be done using codesort/code attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either codeiloc/code or codeix/code attributes, but codeix/code is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have
4
其他变换,例如排序就是用sort属性。现在我们提取特定的某列数据。Python中,可以使用iloc或者ix属性。但是我更喜欢用ix,因为它更稳定一些。假设我们需数据第一列的前5行,我们有:
print df.ix[:, 0].head()
# OUTPUT 0 1243 1 4158 2 1787 3 17152 4 1266 Name: Abra, dtype: int64
5
顺便提一下,Python的索引是从0开始而非1。为了取出从11到20行的前3列数据,我们有
print df.ix[10:20, 0:3]
# OUTPUT
Abra Apayao Benguet
10 981 1311 2560
11 27366 15093 3039
12 1100 1701 2382
13 7212 11001 1088
14 1048 1427 2847
15 25679 15661 2942
16 1055 2191 2119
17 5437 6461 734
18 1029 1183 2302
19 23710 12222 2598
20 1091 2343 2654
上述命令相当于df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。
6
为了舍弃数据中的列,这里是列1(Apayao)和列2(Benguet),我们使用drop属性,如下:
print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()
# OUTPUT
Abra Ifugao Kalinga
0 1243 3300 10553
1 4158 8063 35257
2 1787 1074 4544
3 17152 19607 31687
4 1266 3315 8520
axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。如果axis等于0,那么就舍弃行。
END
统计描述
1
下一步就是通过describe属性,对数据的统计特性进行描述:
print df.describe()
# OUTPUT
Abra Apayao Benguet Ifugao Kalinga
count 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000
mean 12874.379747 16860.645570 3237.392405 12414.620253 30446.417722
std 16746.466945 15448.153794 1588.536429 5034.282019 22245.707692
min 927.000000 401.000000 148.000000 1074.000000 2346.000000
25% 1524.000000 3435.500000 2328.000000 8205.000000 8601.500000
50% 5790.000000 10588.000000 3202.000000 13044.000000 24494.000000
75% 13330.500000 33289.000000 3918.500000 16099.500000 52510.500000
max 60303.000000 54625.000000 8813.000000 21031.000000 68663.000000
END
假设检验
1
Python有一个很好的统计推断包。那就是scipy里面的stats。ttest_1samp实现了单样本t检验。因此,如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值,通过零假设,这里我们假定总体稻谷产量均值为15000,我们有:
from scipy import stats as ss
# Perform one sample t-test using 1500 as the true mean
print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)
# OUTPUT
(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)
返回下述值组成的元祖:
t : 浮点或数组类型t统计量
prob : 浮点或数组类型two-tailed p-value 双侧概率值
2
通过上面的输出,看到p值是0.267远大于α等于0.05,因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000。将这个检验应用到所有的变量,同样假设均值为15000,我们有:
print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)
# OUTPUT
(array([ -1.12817385, 1.07053437, -65.81425599, -4.564575 , 6.17156198]),
array([ 2.62704721e-01, 2.87680340e-01, 4.15643528e-70,
1.83764399e-05, 2.82461897e-08]))
第一个数组是t统计量,第二个数组则是相应的p值
END
可视化
1
Python中有许多可视化模块,最流行的当属matpalotlib库。稍加提及,我们也可选择bokeh和seaborn模块。之前的博文中,我已经说明了matplotlib库中的盒须图模块功能。
2
# Import the module for plotting
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show(df.plot(kind = 'box'))
现在,我们可以用pandas模块中集成R的ggplot主题来美化图表。要使用ggplot,我们只需要在上述代码中多加一行,
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.mpl_style = 'default' # Sets the plotting display theme to ggplot2
df.plot(kind = 'box')
3
这样我们就得到如下图表:
4
比matplotlib.pyplot主题简洁太多。但是在本文中,我更愿意引入seaborn模块,该模块是一个统计数据可视化库。因此我们有:
# Import the seaborn library
import seaborn as sns
# Do the boxplot
plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))
5
多性感的盒式图,继续往下看。
6
plt.show(sns.violinplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))
7
plt.show(sns.distplot(df.ix[:,2], rug = True, bins = 15))
8
with sns.axes_style("white"):
plt.show(sns.jointplot(df.ix[:,1], df.ix[:,2], kind = "kde"))
9
plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))
END
创建自定义函数
在Python中,我们使用def函数来实现一个自定义函数。例如,如果我们要定义一个两数相加的函数,如下即可:
def add_2int(x, y):
return x + y
print add_2int(2, 2)
# OUTPUT
4
顺便说一下,Python中的缩进是很重要的。通过缩进来定义函数作用域,就像在R语言中使用大括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子:
产生10个正态分布样本,其中和
基于95%的置信度,计算和 ;
重复100次; 然后
计算出置信区间包含真实均值的百分比
Python中,程序如下:
import numpy as np
import scipy.stats as ss
def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):
m = np.zeros((rep, 4))
for i in range(rep):
norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)
xbar = np.mean(norm)
low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
if (mu low) (mu up):
rem = 1
else:
rem = 0
m[i, :] = [xbar, low, up, rem]
inside = np.sum(m[:, 3])
per = inside / rep
desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "
"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"
return {"Matrix": m, "Decision": desc}
上述代码读起来很简单,但是循环的时候就很慢了。下面针对上述代码进行了改进,这多亏了 Python专家
import numpy as np
import scipy.stats as ss
def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):
scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))
norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))
xbar = norm.mean(1)
low = xbar - scaled_crit
up = xbar + scaled_crit
rem = (mu low) (mu up)
m = np.c_[xbar, low, up, rem]
inside = np.sum(m[:, 3])
per = inside / rep
desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "
"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"
return {"Matrix": m, "Decision": desc}
python中row字符有什么用
1、python中Row binary I/O通常提供对底层操作系统设备或者API的低级访问;
2、Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言;
3、Python最初被设计用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。
扩展资料:
在开始之前,计算机将需要Python,但可能不需要下载。首先检查有没有安装Python。看到了一个Python解释器的响应,那么就能在显示窗口中得到一个版本号,通常的版本都可以做到Python的向前兼容。
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。其设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
参考资料来源:百度百科-Python
raw函数Python的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于nodraw函数、raw函数Python的信息别忘了在本站进行查找喔。