這篇文章主要介紹使用spyder幫助的方法，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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在使用Spyder時(shí)，有可能要查詢某個(gè)函數(shù)或者某個(gè)模塊的具體用法。

1、要查看模塊的作用說(shuō)明、簡(jiǎn)介，可以直接在交互區(qū)直接輸入：

print( 模塊名.__doc__)

例如：要查看pandas的介紹

In [1]:print(pd.__doc__)
pandas - a powerful data analysis and manipulation library for Python
=====================================================================
**pandas** is a Python package providing fast, flexible, and expressive data
structures designed to make working with "relational" or "labeled" data both
easy and intuitive. It aims to be the fundamental high-level building block for
doing practical, **real world** data analysis in Python. Additionally, it has
the broader goal of becoming **the most powerful and flexible open source data
analysis / manipulation tool available in any language**. It is already well on
its way toward this goal.
Main Features
-------------
Here are just a few of the things that pandas does well:
  - Easy handling of missing data in floating point as well as non-floating
    point data
  - Size mutability: columns can be inserted and deleted from DataFrame and
    higher dimensional objects
  - Automatic and explicit data alignment: objects can  be explicitly aligned
    to a set of labels, or the user can simply ignore the labels and let
    `Series`, `DataFrame`, etc. automatically align the data for you in
    computations
  - Powerful, flexible group by functionality to perform split-apply-combine
    operations on data sets, for both aggregating and transforming data
  - Make it easy to convert ragged, differently-indexed data in other Python
    and NumPy data structures into DataFrame objects
  - Intelligent label-based slicing, fancy indexing, and subsetting of large
    data sets
  - Intuitive merging and joining data sets
  - Flexible reshaping and pivoting of data sets
  - Hierarchical labeling of axes (possible to have multiple labels per tick)
  - Robust IO tools for loading data from flat files (CSV and delimited),
    Excel files, databases, and saving/loading data from the ultrafast HDF5
    format
  - Time series-specific functionality: date range generation and frequency
    conversion, moving window statistics, moving window linear regressions,
    date shifting and lagging, etc.

2、想知道某個(gè)函數(shù)的用法可以使用：

help(函數(shù)名)

例如：要查詢pandas的fillna的使用方法

In [2] :help(x.fillna)
Help on method fillna in module pandas.core.frame:
fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) method of pandas.
core.frame.DataFrame instance
    Fill NA/NaN values using the specified method
    Parameters
    ----------
    value : scalar, dict, Series, or DataFrame
        Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a
        dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for
        each index (for a Series) or column (for a DataFrame). (values not
        in the dict/Series/DataFrame will not be filled). This value cannot
        be a list.
    method : {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None}, default None
        Method to use for filling holes in reindexed Series
        pad / ffill: propagate last valid observation forward to next valid
        backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill gap
    axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}
    inplace : boolean, default False
        If True, fill in place. Note: this will modify any
        other views on this object, (e.g. a no-copy slice for a column in a
        DataFrame).
    limit : int, default None
        If method is specified, this is the maximum number of consecutive
        NaN values to forward/backward fill. In other words, if there is
        a gap with more than this number of consecutive NaNs, it will only
        be partially filled. If method is not specified, this is the
        maximum number of entries along the entire axis where NaNs will be
        filled. Must be greater than 0 if not None.
    downcast : dict, default is None
        a dict of item->dtype of what to downcast if possible,
        or the string 'infer' which will try to downcast to an appropriate
        equal type (e.g. float64 to int64 if possible)
    See Also
    --------
    reindex, asfreq
    Returns
    -------
    filled : DataFrame

以上是使用spyder幫助的方法的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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