python的index函數(shù)，獲取最后一個(gè)

python的index函數(shù)可以獲取列表中值的第一個(gè)索引。

創(chuàng)新互聯(lián)主營蘇家屯網(wǎng)站建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)公司,主營網(wǎng)站建設(shè)方案,手機(jī)APP定制開發(fā),蘇家屯h5小程序定制開發(fā)搭建,蘇家屯網(wǎng)站營銷推廣歡迎蘇家屯等地區(qū)企業(yè)咨詢

list= [1,2,3,4,5,1,2,2]

list.index(2) 1

如果要獲取相同值的最后一個(gè)索引：

len(list) - list[::-1].index(2) - 1

反向取得list后，用list的長度減去反轉(zhuǎn)后出現(xiàn)的第一個(gè)索引再減1

Python 數(shù)據(jù)處理（二十四）—— 索引和選擇

如果你想獲取 'A' 列的第 0 和第 2 個(gè)元素，你可以這樣做:

這也可以用 .iloc 獲取，通過使用位置索引來選擇內(nèi)容

可以使用 .get_indexer 獲取多個(gè)索引:

警告 ：

對于包含一個(gè)或多個(gè)缺失標(biāo)簽的列表，使用 .loc 或 [] 將不再重新索引，而是使用 .reindex

在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一個(gè)有效標(biāo)簽，就可以使用 .loc[list-of-labels]

但是現(xiàn)在，只要索引列表中存在缺失的標(biāo)簽將引發(fā) KeyError 。推薦的替代方法是使用 .reindex() 。

例如

索引列表的標(biāo)簽都存在

先前的版本

但是，現(xiàn)在

索引標(biāo)簽列表中包含不存在的標(biāo)簽，使用 reindex

另外，如果你只想選擇有效的鍵，可以使用下面的方法，同時(shí)保留了數(shù)據(jù)的 dtype

對于 .reindex() ，如果有重復(fù)的索引將會引發(fā)異常

通常，您可以將所需的標(biāo)簽與當(dāng)前軸做交集，然后重新索引

但是，如果你的索引結(jié)果包含重復(fù)標(biāo)簽，還是會引發(fā)異常

使用 sample() 方法可以從 Series 或 DataFrame 中隨機(jī)選擇行或列。

該方法默認(rèn)會對行進(jìn)行采樣，并接受一個(gè)特定的行數(shù)、列數(shù)，或數(shù)據(jù)子集。

默認(rèn)情況下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 參數(shù)進(jìn)行替換采樣

默認(rèn)情況下，每一行被選中的概率相等，但是如果你想讓每一行有不同的概率，你可以為 sample 函數(shù)的 weights 參數(shù)設(shè)置抽樣權(quán)值

這些權(quán)重可以是一個(gè)列表、一個(gè) NumPy 數(shù)組或一個(gè) Series ，但它們的長度必須與你要抽樣的對象相同。

缺失的值將被視為權(quán)重為零，并且不允許使用 inf 值。如果權(quán)重之和不等于 1 ，則將所有權(quán)重除以權(quán)重之和，將其重新歸一化。例如

當(dāng)應(yīng)用于 DataFrame 時(shí)，您可以通過簡單地將列名作為字符串傳遞給 weights 作為采樣權(quán)重（前提是您要采樣的是行而不是列）。

sample 還允許用戶使用 axis 參數(shù)對列進(jìn)行抽樣。

最后，我們還可以使用 random_state 參數(shù)為 sample 的隨機(jī)數(shù)生成器設(shè)置一個(gè)種子，它將接受一個(gè)整數(shù)（作為種子）或一個(gè) NumPy RandomState 對象

當(dāng)為該軸設(shè)置一個(gè)不存在的鍵時(shí)， .loc/[] 操作可以執(zhí)行放大

在 Series 的情況下，這實(shí)際上是一個(gè)追加操作

可以通過 .loc 在任一軸上放大 DataFrame

這就像 DataFrame 的 append 操作

由于用 [] 做索引必須處理很多情況（單標(biāo)簽訪問、分片、布爾索引等），所以需要一些開銷來搞清楚你的意圖

如果你只想訪問一個(gè)標(biāo)量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，這兩個(gè)方法在所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上都實(shí)現(xiàn)了

與 loc 類似， at 提供了基于標(biāo)簽的標(biāo)量查找，而 iat 提供了基于整數(shù)的查找，與 iloc 類似

同時(shí)，你也可以根據(jù)這些索引進(jìn)行設(shè)置值

如果索引標(biāo)簽不存在，會放大數(shù)據(jù)

另一種常見的操作是使用布爾向量來過濾數(shù)據(jù)。運(yùn)算符包括：

|(or) 、 (and) 、 ~ (not)

這些必須用括號來分組，因?yàn)槟J(rèn)情況下， Python 會將 df['A'] 2 df['B'] 3 這樣的表達(dá)式評估為 df['A'] (2 df['B']) 3 ，而理想的執(zhí)行順序是 (df['A'] 2) (df['B'] 3)

使用一個(gè)布爾向量來索引一個(gè) Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一樣。

您可以使用一個(gè)與 DataFrame 的索引長度相同的布爾向量從 DataFrame 中選擇行

列表推導(dǎo)式和 Series 的 map 函數(shù)可用于產(chǎn)生更復(fù)雜的標(biāo)準(zhǔn)

我們可以使用布爾向量結(jié)合其他索引表達(dá)式，在多個(gè)軸上索引

iloc 支持兩種布爾索引。如果索引器是一個(gè)布爾值 Series ，就會引發(fā)異常。

例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正確的。但是 df.iloc[s，1] 會引發(fā) ValueError 。

python常用函數(shù)

1、complex()

返回一個(gè)形如?a+bj?的復(fù)數(shù)，傳入?yún)?shù)分為三種情況：

參數(shù)為空時(shí)，返回0j；參數(shù)為字符串時(shí)，將字符串表達(dá)式解釋為復(fù)數(shù)形式并返回；參數(shù)為兩個(gè)整數(shù)(a,b)時(shí)，返回?a+bj；參數(shù)只有一個(gè)整數(shù) a 時(shí)，虛部 b 默認(rèn)為0，函數(shù)返回?a+0j。

2、dir()

不提供參數(shù)時(shí)，返回當(dāng)前本地范圍內(nèi)的名稱列表；提供一個(gè)參數(shù)時(shí)，返回該對象包含的全部屬性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除數(shù)，整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)；b -- 代表除數(shù)，整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)；根據(jù) 除法運(yùn)算 計(jì)算 a,b 之間的商和余數(shù)，函數(shù)返回一個(gè)元組(p,q)?，p 代表商?a//b?，q 代表余數(shù)?a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一個(gè)可迭代對象，列表、元組序列等；start -- 計(jì)數(shù)索引值，默認(rèn)初始為0‘該函數(shù)返回枚舉對象是個(gè)迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每個(gè)元素以元組形式存在，包含一個(gè)計(jì)數(shù)元素(起始為 start )和 iterable 中對應(yīng)的元素值。

本文題目：python函數(shù)索引,python字符串的索引和查找函數(shù)
轉(zhuǎn)載注明：http://chinadenli.net/article36/dsijgsg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站制作、App開發(fā)、網(wǎng)站維護(hù)、ChatGPT、手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站改版

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)