一、函数1.在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。2.如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。3.Python函数可以返回多个返回值，但是究其根本它其实只是反回了一个tuple，而tuple中包含多值。4.Python的函数里可以定义默认参数，比
转载
2023-09-23 06:58:28
180阅读
一、字符串操作包string_helper.py是字符串操作包，主要对字符串进行检查、过滤和截取等处理。
#!/usr/bin/evn python
# coding=utf-8
import re
def check_string(text, pattern):
"""
检查字符串是否符合指定规则
:param text: 需要检查的字符串
:param pattern: 正式表达式，如：'^[
转载
2023-09-28 14:17:30
171阅读
案例11：cut函数与数据分组1）cut的用法设置包含最小值，不包括左，包括右，可用right = False包括左，不包括右显示成组别格式数值统计： 还可以不指定面元的界限，直接传入一个整数参数，cut()会按照指定的数字，将元素划分为相应的几部分。2）qcut用法而qcut()可以保证每个面元的数量相同按分位数切分3）自定义分组函数使用案例文本格式，方便复制：#定义分组函数
def
转载
2023-08-30 22:41:17
769阅读
切片切片是python提供给开发者用来分割、切割字符串或者其他有序可迭代对象的一种手段 字符串[index] # 访问字符串的某个字符 字符串[start:] # 从start小标位置开始切割字符串,到末尾 字符串[start: end] # 从start小标位置开始切割字符串，切去end位置，不包含end 前闭后开区间[) 字符串[start: end: step] # step表示步长，默认是
转载
2023-08-10 22:10:17
204阅读
在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数，其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。>>> 'ABCDEFG'[:3]'ABC'>>> 'ABCDEFG'[-3:]'EFG'>>> 'ABCDEFG'[::2]'ACEG'首字母大写#coding:utf-8
def hea
转载
2023-08-11 14:09:57
108阅读
函数的综合练习案例1:编写一个函数cacluate, 可以接收任意多个数,返回的是一个元组.
元组的第一个值为所有参数的平均值, 第二个值是大于平均值的所有数.代码：# 1.定义函数; *args:可变参数
def cacluate(*args):
# 2.计算平均值; args的数据类型为元组,sum求和
average = sum(args) / len(args)
#
转载
2023-10-08 19:44:05
402阅读
# Python中cut函数精准分割用法
`cut`函数是Pandas库中的一个非常有用的工具，旨在帮助我们根据特定的分位点或边界来将连续变量分割成离散类别。特别是在数据分析和特征工程中，我们常常需要将数值型数据转换为类别型数据，以便于进行分组统计、可视化或机器学习模型的构建。本文将深入探讨`cut`函数的用法，结合代码示例及流程图，帮助读者更好地理解其功能。
## 1. cut函数的基本用法
原创
2024-09-22 05:10:52
332阅读
在Python中，代码越少越好，越简单越好，开发效率越高。切片对经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，可以简化操作。Python中的切片相当于其他语言针对字符串提供的截取函数（如：substring） L[0:3]表示：从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2 如果第一个索引是0 ，可以省略。 同样支持倒数切片，如
转载
2023-11-19 11:48:55
89阅读
1. DataFrame 处理缺失值 dropna()
df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True)把在ToC列有缺失值的行去掉 补充：还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记df = df.fillna("missing") # 用字符串替代
df = df.fill
转载
2024-05-18 08:54:28
80阅读
shell 工具cutcut，在文件中负责剪切数据，从文件的每一行剪切字节、字符、字段 并将这些字节、字符、字段 输出，不会改变原文件基本用法cut [选项参数] filename选项参数有以下：-f ：列号，提取第几列，提取多列用 逗号 隔开，如 2,3；取第几列后所有的用 列号-，如 3--d ：分隔符，不写默认指定分隔符tab切割，类似于Java的splitsedsed 是一种 流编辑器，一
转载
2023-11-06 12:33:13
117阅读
在对数据处理的过程中，经常会用到对不同阈值的数据贴上不同的标签，或者将连续数据转换成分类数据，pandas中的cut函数可以较好解决数据划分不同标签问题。pandas.cut函数语法：pandas.cut(x,
bins,
right=True,
labels=None,
retbins=False,
pre
转载
2023-06-27 11:36:03
1212阅读
转载：http://www.cnblogs.com/agilework/archive/2012/04/17/2453173.html cut命令是用来剪下文本文件里的数据，文本文件可以是字段类型或是字符类型。下面给出应用实例： /> cat /etc/passwd
root:x
转载
精选
2014-06-20 16:14:53
767阅读
cut命令用来剪下文本文件里的数据，文本文件可以是字段类型或是字符类型。 cut - remove sections from each line of files 语法 cut OPTION... [FILE]... 选项 -b --bytes=list #select only these by
转载
2016-12-31 20:45:00
67阅读
2评论
cut用法
cut是一个选取命令，就是将一段数据经过分析，取出我们想要的。一般来说，选取信息通常是针对“行”来进行分析的，并不是整篇信息分析的。
（1）其语法格式为：
cut [-bn] [file] 或 cut [-c] [file] 或 cut [-df] [file]
使用说明
cu
转载
精选
2013-03-28 11:33:46
359阅读
CUT 是一个选取命令，一般用来处理行数据，截取自己希望的字段。 语法，格式,主要参数。 -d 自定义分隔符，默认为TAB。 &nb
原创
2014-09-16 11:11:23
1255阅读
linux之cut用法cut是一个选取命令，就是将一段数据经过分析，取出我们想要的。一般来说，选取信息通常是针对“行”来进行分析的，并不是整篇信息分析的。（1）其语法格式为：cut [-bn] [file] 或 cut [-c] [file] 或 cut [-df] [file]使用说明cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。如果不指定 File 参数，
原创
2015-07-15 15:48:49
384阅读
linux之cut用法cut是一个选取命令，就是将一段数据经过分析，取出我们想要的。一般来说，选取信息通常是针对“行”来进行分析的，并不是整篇信息分析的。（1）其语法格式为：cut [-bn] [file] 或 cut [-c] [file] 或 cut [-df] [file]使用说明cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标
转载
2018-08-22 19:28:36
321阅读
# 如何实现 Python 中的 Cut 函数
在 Python 中，实现一个类似于 “cut” 的函数可以帮助我们根据特定的分隔符将字符串切片。这个过程可以分为几个简洁的步骤。接下来，我将通过一个流程图和具体的代码示例来教你如何实现这个功能。
## 流程步骤
下面是实现 “cut” 函数的步骤总结：
| 步骤 | 描述 |
linux每日一命令--cut--按文件大小排序显示前100行显示后五列ll-Sh|head-n100|cut-d''-f5-一、基本语法cut是一个选取命令，以行为单位，用指定分隔符将行切分为若干字段，选取所需要的字段。1、语法格式cut[option]filesoption常用参数如下：-d：用来定义分隔符，默认为tab键，一般与-f配合使用（如果分隔符是空格，必须是两个单引号
转载
2018-12-06 15:20:02
764阅读
点赞
我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类 使用qcut，可以实现每个 分类的个数大致相等cut 与 qcut方法使用1、cut方法pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates=‘raise’, order
转载
2023-07-02 23:10:33
395阅读
