python读取excel莫个页签sheets()行数,并且获取里边的内容。

data = xlrd.open_workbook('TEST.xls')

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table = data.sheets()[0]

nrows = table.nrows #行数

_cellValues=[]

for i in range(nrows):

_cellValues.append(table.cell(i,0).value)

python expandtabs().splitlines(),最近在看python一个计数文件行数的代码，可是看不懂这个函数的作用

lines = docstring.expandtabs().splitlines()

首先，docstring是字符串(string)。

然后，string.expandtabs()是将字符串里面的tab制表符换成空格，如果没有指定tabsize参数，默认一个tab转化成8个空格。

（这是help里面的说明：Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.）

之后，string.splitlines()是将一串字符串按行分割，并返回分割后的列表(list)。

python做数据分析主要干哪些事情

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false。

第二、数据清洗

Python可以进行数据清洗，Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

第三、数据提取

进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用。

第四、数据筛选

Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。

Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数

1.where()按条件返回数组的索引值

2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个

4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组

6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度

a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组

a.transpose,a.T转置数组a

数组组合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合

3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合

4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩

1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m

2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性

1.a.dtype数组a的数据类型

2.a.shape数组a的维度

3.a.ndim数组a的维数

4.a.size数组a所含元素的总个数

5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数

6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算

1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差

3.a.prod()数组a的所有元素的乘积

4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数

6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

len函数python用法

python中len()的用法：

新建一个len()函数的使用py，中文编码声明注释：#coding=gbk，函数：len()作用：返回字符串、列表、字典、元组等长度。语法：len(str)。参数：str：要计算的字符串、列表、字典、元组等。返回值：字符串、列表、字典、元组等元素的长度。

实例：

1、计算字符串的长度。

2、计算列表的元素个数。

3、计算字典的总长度，即键值对总数。

4、计算元组元素个数。

在Python中，要知道一个字符串有多少个字符，以获得字符串的长度，或者一个字符串需要多少字节，可以使用len函数。

Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数

loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开

构建数据集df

loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签！标签！标签！

loc[1] 选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a']。

但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！

iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！

如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型。

ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。

如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]

还有并或等操作

python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入门——loc与iloc函数

pandas中loc、iloc、ix的区别

pandas基础之按行取数（DataFrame）

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