Python随机技巧：从数据集中提取和打印列信息

Python确定数据框的每一列中有多少个元素。

方法1：

mylist=set(say)#say是要计算的列表

foriteminmylist:#从列表中提取不重复的元素并将其分配给另一个列表

printitem+str(say.count(item))?#list.count(item)输出列表中的项t

方法2出现的次数：

counts={}?#Dictionary

forxintime_zones:#time_zones这是一个列表。

if?xincounts:

countts[x]+=1

else:

counts[x]=1

print?counts

方法三：

（Series与Dataframe使用方式相同）

importnumpyasnp?

importpandasaspd?

frompandasimportDataFrame?

frompandasimportSeries?

ss=Series(['东京','Nagoya','名古屋','大阪','东京','东京'])?

ss.value_counts()#value_counts用于直接计算相同数据的频率有用。
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更多信息：

Python函数的其他高级用法

1.使用函数变量：

Python中的函数也是值的类型。
所有函数都是函数对象。
这意味着函数本身可以分配给变量，就像整数、浮点数、列表和元组可以分配给变量一样。

2.使用函数作为函数参数：

有时函数的大部分计算逻辑可以确定，但有些处理逻辑却不能确定。
这是一些程序这意味着您必须动态更改代码。
要在调用函数时动态传递此类代码，必须在函数中定义函数参数，以便可以将另一个函数作为参数传递。
当您调用该函数时，此代码会动态更改。

3.使用函数作为返回值：

程序定义了一个返回另一个函数的get_math_func()函数。
接下来，get_math_func()函数体中的粗体代码①、②、③分别定义了三个局部函数。
最后，get_math_func()函数根据传递的参数将这三个局部函数之一作为返回。
。

定义了一个返回函数的get_math_func()函数后，程序在调用get_math_func()函数时就可以返回它需要的函数了。

?open('datafile')?as?f:

lines?=?f.readlines()

lines=[str(len(l.split())-l.split().count('NaN'))+'\t'+l?for?l?in?lines]

?用？打开('newfile','w')?as?f1:

f1.writelines(lines)

在Linux上可用：

awk?'{k=0;for(i=0;i=NF;i++)？if($i=="NaN")k++;?print?NF-k,?$0}'?datafilenewfile

结论：上面告诉我们Python打印中有多少列以下是高级CTO关于可用内容的说明全文。
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