同名函数python 同名函数的转化
python函数修饰符@的使用
python函数修饰符@ 修饰符 ‘@’符号用作函数修饰符是python2.4新增加的功能,修饰符必须出现在函数定义前一行,不允许和函数定义在同一行。也就是说@A def f(): 是非法的。 只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰,不允许修修饰一个类。一个修饰符就是一个函数,它将被修饰的函数做为参数,并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。 本质上讲,装饰符@类似于 回调函数 ,把其它的函数(暂且称为目的参数,后面紧接着的函数)作为自己的入参,在目的函数执行前,执行一些自己的操作, 比如:计数、打印一些提示信息等,然后返回目的函数。下面列举一个简单的例子。
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创建函数修饰符的规则:
(1)修饰符是一个函数
(2)修饰符取被修饰函数为参数
(3)修饰符返回一个新函数
(4)修饰符维护被维护函数的签名
例子1: 被修饰函数不带参数
运行结果:
例子2: 使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果:
可见test1的函数名称变了,如果某些代码用到就会出问题,可以使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果:
例子3: 被修饰函数带参数
运行结果:
例子4: 修饰符带参数 ,需要比上面例子多一层包装
运行结果:
如何在Python中调用父类的同名方法
你好,请看下面的例子和说明:python中类的初始化方法是__init__(),因此父类子类的初始化方法都是这个,如果子类不实现这个函数,初始化时调用父类的初始化函数,如果子类实现这个函数,就覆盖了父类的这个函数,既然继承父类,就要在这个函数里显式调用一下父类的__init__(),这跟C++,jAVA不一样,他们是自动调用父类初始化函数的。调用父类函数有以下方法:class A:def method(self, arg):pass class B(A):def method(self, arg):# A.method(self,arg) # 1# super(B, self).method(arg) #2super().method(arg) #31.直接写类名调用2.用super(type,obj).method(arg)方法调用。3.在类定义中调用本类的父类方法,可以直接super().method(arg).在代码中调用对象的父类的方法的示例:ob = B()super(B,ob).method(arg) #调用class B的父类class A的method。初始化中调用父类初始化方法示例:class B(A):
像Excel一样使用Python(一)
在进行数据处理时,如果数据简单,数量不多,excel是大家的首选。但是当数据众多,类型复杂,需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时,python会更加方便。借助python中的numpy和pandas库,它能快速完成各种任务,包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等。接下来几篇文章,将以excel为参照,介绍python中数据的处理。
提到pandas,那就不得不提两类重要的数据结构,Series和DataFrame,这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上。与array相比,Series是一个一维的数据集,但是每个数据元素都带有一个索引,有点类似于字典。而DataFrame在数组的基础上,增加了行索引和列索引,类似于Series的字典,或者说是一个列表集。
所以在数据处理前,要安装好numpy , pandas。接下来就看看如何完成一套完整的数据操作。
创建数据表的方法分两种,分别是从外部导入数据,以及直接写入数据。
在python中,也可外部导入xlsx格式文件,使用read_excel()函数:
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))
print data
输出:
Gene Size Function
0 arx1 411 NaN
1 arx2 550 monooxygenase
2 arx3 405 aminotransferase
……
即:调用pandas中read_excel属性,来读取文件test.xlsx,并转换成DataFrame格式,赋给变量data。在每一行后,自动分了一个索引值。除了excel,还支持以下格式文件的导入和写入:
Python写入的方法有很多,但还是不如excel方便。常用的例如使用相等长度的字典或numpy数组来创建:
data1 = DataFrame(
{'Gene':['arx1','arx2','arx3'],
'Size':[411,550,405],
'Func':[np.NaN,'monooxygenase','aminotransferase ']})
print data1
输出
Func Gene Size
0 NaN arx1 411
1 monooxyg arx2 550
2 amino arx3 405
分配一个行索引后,自动排序并输出。
在python中,可以使用info()函数查看整个数据的详细信息。
print data.info()
输出
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 3 columns):
Gene 7 non-null object
Size 7 non-null int64
Function 5 non-null object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 240.0+ bytes
None
此外,还可以通过shape, column, index, values, dtypes等函数来查看数据维度、行列组成、所有的值、 数据类型:
print data1.shape
print data1.index
print data1.columns
print data1.dtypes
输出
(3, 3)
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
Index([u'Func', u'Gene', u'Size'], dtype='object')
Func object
Gene object
Size int64
dtype: object
在excel中可以按“F5”,在“定位条件”中选择“空值”,选中后,输入替换信息,再按“Ctrl+Enter”即可完成替换。
在python中,使用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失, 包含空值返回True,不包含则返回False。
pd.isnull(data1)
pd.notnull(data1)
也可以使用函数的实例方法,以及加入参数,对某一列进行检查:
print data1['Func'].isnull()
输出
Func Gene Size
0 True False False
1 False False False
2 False False False
再使用fillna对空值进行填充:
data.fillna(value=0)
#用0来填充空值
data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())
#用data1中Size列的平均值来填充空值
data['Func']=data['Func'].map(str.strip)
#清理Func列中存在的空格
Excel中可以按“Ctrl+F”,可调出替换对话框,替换相应数据。
Python中,使用replace函数替换:
data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')
将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase'。
Excel中,通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值。
Python中,使用unique函数查看:
print data['Func'].unique()
输出
[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']
Excel中,通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写。
Python中也有同名函数:
data1['Gene'].str.lower()
Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值。
Python中,可以通过drop_duplicates函数删除重复值:
print data['Func'].drop_duplicates()
输出
0 NaN
1 monooxygenase
2 aminotransferase
3 methyltransferase
Name: Func, dtype: object
还可以设置“ keep=’last’ ”参数,后出现的被保留,先出现的被删除:
print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')
输出
2 aminotransferase
3 methyltransferase
6 monooxygenase
8 NaN
Name: Func, dtype: object
内容参考:
Python For Data Analysis
蓝鲸网站分析博客,作者蓝鲸(王彦平)
标题名称:同名函数python 同名函数的转化
文章位置:http://pwwzsj.com/article/hjdjee.html