cell函数python,cell函数用法

Python 中怎么交换一个 table 的两列的位置？

①导入xlrd模块

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②导入excel data=xlrd.open_workbook('xxx.xlsx')

③进行交换的方法就是进行多次赋值操作，利用xlrd模块中的put_cell函数就可以进行赋值，然后写一个循环语句就可以实现两列之间的交换。

python 怎么修改pandas的某个cell的值

数据缺失

数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。

from pandas import Series,DataFrame

string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop'])

print(string_data)

print("...........\n")

print(string_data.isnull())12345671234567

Python内置的None值也会被当作NA处理

from pandas import Series,DataFrame

string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop'])

print(string_data)

print("...........\n")

string_data[0]=None

print(string_data.isnull())123456789123456789

处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnull

is(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。

dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。

问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None)，how参数可选的值为any或者all.all仅在切片元素全为NA时才抛弃该行(列)。thresh为整数类型，eg:thresh=3,那么一行当中至少有三个NA值时才将其保留。

fillna,fillna(value=None,method=None,axis=0)中的value除了基本类型外，还可以使用字典，这样可以实现对不同列填充不同的值。

过滤数据：

对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series：

from pandas import Series,DataFrame

from numpy import nan as NA

data=Series([1,NA,3.5,NA,7])

print(data.dropna())123456123456

另一个过滤DataFrame行的问题涉及问题序列数据。假设只想留一部分观察数据，可以用thresh参数实现此目的：

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(7,3))

data.ix[:4,1]=NA

data.ix[:2,2]=NA

print(data)

print("...........")

print(data.dropna(thresh=2))1234567891011121312345678910111213

不想滤除缺失的数据，而是通过其他方式填补“空洞”，fillna是最主要的函数。

通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值：

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(7,3))

data.ix[:4,1]=NA

data.ix[:2,2]=NA

print(data)

print("...........")

print(data.fillna(0))1234567891011121312345678910111213

若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同列填充不同的值。

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(7,3))

data.ix[:4,1]=NA

data.ix[:2,2]=NA

print(data)

print("...........")

print(data.fillna({1:111,2:222}))1234567891011121312345678910111213

可以利用fillna实现许多别的功能，比如可以传入Series的平均值或中位数：

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

data=Series([1.0,NA,3.5,NA,7])

print(data)

print("...........\n")

print(data.fillna(data.mean()))

123456789123456789

检测和过滤异常值

异常值(outlier)的过滤或变换运算在很大程度上就是数组运算。如下一个(1000,4)的标准正态分布数组：

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(1000,4))

print(data.describe())

print("\n....找出某一列中绝对值大小超过3的项...\n")

col=data[3]

print(col[np.abs(col) 3] )

print("\n....找出全部绝对值超过3的值的行...\n")

print(col[(np.abs(data) 3).any(1)] )123456789101112123456789101112

移除重复数据

DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

import pandas as pd

import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})

print(data)

print("........\n")

print(data.duplicated())123456789123456789

与此相关的还有一个drop_duplicated方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame：

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

import pandas as pd

import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})

print(data)

print("........\n")

print(data.drop_duplicates())123456789123456789

上面的两个方法会默认判断全部列，也可以指定部分列进行重复项判断，假设还有一列值，而只希望根据k1列过滤重复项。

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

import pandas as pd

import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})

data['v1']=range(7)

print(data)

print("........\n")

print(data.drop_duplicates(['k1']))1234567891012345678910

duplicates和drop_duplicates默认保留第一个出现的值组合。传入take_last=True则保留最后一个：

from pandas import Series,DataFrame, np

from numpy import nan as NA

import pandas as pd

import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})

data['v1']=range(7)

print(data)

print("........\n")

print(data.drop_duplicates(['k1','k2'],take_last=True))1234567891012345678910

Python基础之闭包

一.闭包的定义：

在一个函数的内部，再定义一个函数(内部函数)。这个内部函数引用了外部函数的变量，并且外部函数返回这个内部函数， 我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为 闭包 。

简而言之， 闭包就是能够读取外部函数内的变量的函数。

例如：

形成闭包的两个条件:

二.闭包的用途

① 可以读取函数内部的变量

② 将一些变量的值始终保存到内存中

1.读取函数内部的变量

在一般情况下，在函数外部我们是不能访问到函数内部的变量的。但是， 有时想要在函数外部能够访问到函数内部的变量，那么就可以使用闭包。

例如:

上面的代码可以看出，print(a)会抛异常NameError: name 'a' is not defined。在函数f1的外面无法访问它的变量的。

在函数f1里面定义一个闭包函数就可以访问到了

例如：

2.将一些变量的值始终保存到内存中

运行结果:

通过上面的输出结果可以看出闭包保存了外部函数内的变量n1的值1，每次执行闭包都是在n1 = 1 基础上进行计算的。

三.闭包的缺点

1. 由于闭包会使得函数中的变量都被保存在内存中，会增加 内存消耗 ，所以不能滥用闭包，否则会造成程序的性能问题，可能导致内存泄露

2. 闭包无法改变外部函数局部变量指向的内存地址

3. 返回闭包时，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量

四.判断一个函数是否是闭包

判断一个函数是不是闭包，可以查看它的 closure 属性。如果该函数是闭包，查看该属性将会返回一个cell对象组成的tuple。如果我们分别对每个cell对象查看其cell_contents属性，返回的内容就是闭包引用的自由变量的值。

运行结果:

闭包的__closure__方法，可以展示出闭包储存了外部函数的两个变量，cell的内存地址是什么，在cell里面储存的对象类型是int，这个int储存的内存地址是什么。

闭包的__closure__方法，可以查看每个cell对象的内容

运行结果:

cell_contents解释了局部变量在脱离函数后仍然可以在函数之外被访问的原因，因为变量被存储在cell_contents中了。

在python语言中CellA=PartA.cell[:]时什么意思？

object.attribute

表示得到对象的属性

然后一个变量值，是列表类型的话可以通过

listTypeValue[startNum:endNum]

去获得从startNum到endNum中这段的值

而如果把startNum到endNum都省略的话，则表示从头到尾，获得所有的。

所以你那句的意思是：

获得对象PartA中属性cell（是个列表）中的所有的值。

关于python3中cell语法的问题

cell = [] ，

这句放到for循环外边，

可能是循环到最后输入了其他东西，而且，你把cell列表的定义放在循环里，只能存到最后一个文件的信息

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