python眾數函數

Ⅰ python寫一個函數countNum(s),確定輸入的字元串s中有幾個大寫字母,幾個小寫字

可以使用ascii碼表來判斷，小寫字母的ascii碼是97-122，大寫字母的ascii碼是65-90.

ascii碼表

Ⅱ python數據分析使用的數據

1、對數據進行排序df.sort_values()
#讀取數據
titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandas itanic_train.csv")
#用sort_values()函數對指定列排序，默認升序排序，inplace=True表示在原來的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru
2、缺失值判斷及統計pandas.isnull()、pandas.isnull
空值統計方法一：df.isnull().sum()：
#當不指定具體列時，統計整個df的缺失值個數
titanic_survival['Age'].isnull().sum()
通過len()函數統計缺失值
3、缺失值處理
處理缺失值可以分為兩類：刪除缺失值和缺失值插補。而缺失值插補又分為以下幾種：
均值/中位數/眾數插補
使用固定值（將缺失值的屬性用一個常量代替）
最近鄰插補（在記錄中找到與缺失值樣本最接近的樣本的該屬性插補）
回歸方法（對帶有缺失值的變數，根據已有數據和與其有關的其他變數建立擬合模型來預測缺失值）
插值法（利用已知點建立合適的插值函數f(x),未知值由對應點xi求出來近似代替）
下面，我們主要討論刪除缺失值，學習一些pandas缺失值刪除的操作。
1）df.dropna(),舍棄含有任意缺失值的行
#等價於titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示刪除行，axis=1表示刪除列
dropall=titanic_survival.dropna()
刪除含任意空值的行
2）df.dropna()函數刪除某個列中含有空值的行
現在這個數據中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我們直接使用df.dropna()會刪除掉這三列中都有空值的所有行，但是我們希望只刪除age列中有空值的數據，那該如何處理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
刪除指定列中含有缺失值的行
pandas自定義函數

Ⅲ python如何求一個眾數

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])
>>> counts = np.bincount(a)
>>> print np.argmax(counts)
1

Ⅳ python count的函數用法是什麼

以下代碼的功能是 統計列表中重復項的出現次數

這裡面就用到了 count() 函數

mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']

myset = set(mylist)

for item in myset:

print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))

函數COUNT在計數時，將把數值型的數字計算進去；但是錯誤值、空值、邏輯值、日期、文字則被忽略。

如果參數是一個數組或引用，那麼只統計數組或引用中的數字；數組中或引用的空單元格、邏輯值、文字或錯誤值都將忽略。如果要統計邏輯值、文字或錯誤值，請使用函數COUNTA（COUNTIF按EXCEL的說明也行，但常出毛病）。

排序過程

假設輸入的線性表L的長度為n，L=L1,L2,..,Ln；線性表的元素屬於有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；則計數排序可以描述如下：

1、掃描整個集合S，對每一個Si∈S，找到在線性表L中小於等於Si的元素的個數T(Si)；

2、掃描整個線性表L，對L中的每一個元素Li，將Li放在輸出線性表的第T(Li)個位置上，並將T(Li)減1。

以上內容參考：網路-計數排序

Ⅳ 網上找到的一個python求眾數的程序，為什麼得出的是最大值怎麼改正

沒看你的程序，幫你寫了一個。

#coding=utf-8
a=[1,5,2,6,2,5,1,6,6,2,5,1,1,6,2,8,2,0,5,4,1,3]
b={}

foriina:
	ifiinb.keys():
		b[i]+=1
	else:
		b[i]=1

c=sorted(b.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)

print'眾數:',c[0][0],'眾數個數:',c[0][1]

Ⅵ Python pandas用法

在Python中，pandas是基於NumPy數組構建的，使數據預處理、清洗、分析工作變得更快更簡單。pandas是專門為處理表格和混雜數據設計的，而NumPy更適合處理統一的數值數組數據。
使用下面格式約定，引入pandas包：

pandas有兩個主要數據結構：Series和DataFrame。

Series是一種類似於一維數組的對象，它由 一組數據 （各種NumPy數據類型）以及一組與之相關的 數據標簽（即索引） 組成，即index和values兩部分，可以通過索引的方式選取Series中的單個或一組值。

pd.Series(list,index=[ ]) ，第二個參數是Series中數據的索引，可以省略。

Series類型索引、切片、運算的操作類似於ndarray，同樣的類似Python字典類型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。
Series和ndarray之間的主要區別在於Series之間的操作會根據索引自動對齊數據。

DataFrame是一個表格型的數據類型，每列值類型可以不同，是最常用的pandas對象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共用同一個索引）。DataFrame中的數據是以一個或多個二維塊存放的（而不是列表、字典或別的一維數據結構）。

pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index為指定的列、行索引，並按照順序排列。

如果創建時指定了columns和index索引，則按照索引順序排列，並且如果傳入的列在數據中找不到，就會在結果中產生缺失值：

數據索引 ：Series和DataFrame的索引是Index類型，Index對象是不可修改，可通過索引值或索引標簽獲取目標數據，也可通過索引使序列或數據框的計算、操作實現自動化對齊。索引類型index的常用方法：

重新索引 ：能夠改變、重排Series和DataFrame索引，會創建一個新對象，如果某個索引值當前不存在，就引入缺失值。
df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, ) ：index/columns為新的行列自定義索引；fill_value為用於填充缺失位置的值；method為填充方法，ffill當前值向前填充，bfill向後填充；limit為最大填充量； 默認True，生成新的對象，False時，新舊相等不復制。

刪除指定索引 ：默認返回的是一個新對象。
.drop() ：能夠刪除Series和DataFrame指定行或列索引。
刪除一行或者一列時，用單引號指定索引，刪除多行時用列表指定索引。
如果刪除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作為參數。
增加inplace=True作為參數，可以就地修改對象，不會返回新的對象。

在pandas中，有多個方法可以選取和重新組合數據。對於DataFrame，表5-4進行了總結

適用於Series和DataFrame的基本統計分析函數 ：傳入axis='columns'或axis=1將會按行進行運算。
.describe() ：針對各列的多個統計匯總，用統計學指標快速描述數據的概要。
.sum() ：計算各列數據的和
.count() ：非NaN值的數量
.mean( )/.median() ：計算數據的算術平均值、算術中位數
.var()/.std() ：計算數據的方差、標准差
.corr()/.cov() ：計算相關系數矩陣、協方差矩陣，是通過參數對計算出來的。Series的corr方法用於計算兩個Series中重疊的、非NA的、按索引對齊的值的相關系數。DataFrame的corr和cov方法將以DataFrame的形式分別返回完整的相關系數或協方差矩陣。
.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以計算其列或行跟另一個Series或DataFrame之間的相關系數。傳入一個Series將會返回一個相關系數值Series（針對各列進行計算），傳入一個DataFrame則會計算按列名配對的相關系數。
.min()/.max() ：計算數據的最小值、最大值
.diff() ：計算一階差分，對時間序列很有效
.mode() ：計算眾數，返回頻數最高的那（幾）個
.mean() ：計算均值
.quantile() ：計算分位數（0到1）
.isin() ：用於判斷矢量化集合的成員資格，可用於過濾Series中或DataFrame列中數據的子集
適用於Series的基本統計分析函數，DataFrame[列名]返回的是一個Series類型。
.unique() ：返回一個Series中的唯一值組成的數組。
.value_counts() ：計算一個Series中各值出現的頻率。
.argmin()/.argmax() ：計算數據最大值、最小值所在位置的索引位置（自動索引）
.idxmin()/.idxmax() ：計算數據最大值、最小值所在位置的索引（自定義索引）

pandas提供了一些用於將表格型數據讀取為DataFrame對象的函數。下表對它們進行了總結，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在數據分析和建模的過程中，相當多的時間要用在數據准備上：載入、清理、轉換以及重塑。

在許多數據分析工作中，缺失數據是經常發生的。對於數值數據，pandas使用浮點值NaN（np.nan）表示缺失數據，也可將缺失值表示為NA（Python內置的None值）。

替換值
.replace(old, new) ：用新的數據替換老的數據，如果希望一次性替換多個值，old和new可以是列表。默認會返回一個新的對象，傳入inplace=True可以對現有對象進行就地修改。

刪除重復數據

利用函數或字典進行數據轉換

df.head()：查詢數據的前五行
df.tail()：查詢數據的末尾5行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基於分位數的離散化函數。基於秩或基於樣本分位數將變數離散化為等大小桶。
pandas.date_range() 返回一個時間索引
df.apply() 沿相應軸應用函數
Series.value_counts() 返回不同數據的計數值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新設置index，參數drop = True時會丟棄原來的索引，設置新的從0開始的索引。常與groupby()一起用
numpy.zeros()

Ⅶ python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python怎麼做大數據分析的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

Ⅷ python裡面有哪些自帶函數

python系統提供了下面常用的函數：
1. 數學庫模塊（math）提供了很多數學運算函數；
2.復數模塊（cmath）提供了用於復數運算的函數；
3.隨機數模塊（random）提供了用來生成隨機數的函數；
4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數。
注意：在調用系統函數之前，先要使用import 語句導入 相應的模塊
該語句將模塊中定義的函數代碼復制到自己的程 序中，然後就可以訪問模塊中的任何函數，其方 法是在函數名前面加上「模塊名.」。
希望能幫到你。

Ⅸ python如何求一個眾數

給定一個長度為n的數組，返回眾數。眾數是指數組中出現次數超過n/2次的元素

假設數組非空，眾數一定存在

Example 1:

Input: [3,2,3]
Output: 3
Example 2:

Input: [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2
1：字典，累記數組中出現的各元素的次數，一旦發現超過n/2次的元素就返回該元素

def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
if len(nums)==1:
return nums[0]
numDic = {}
for i in nums:
if numDic.has_key(i):
numDic[i] += 1
if numDic.get(i)>=(len(nums)+1)/2:
return i
else:
numDic[i] = 1
2：利用list.count()方法判斷（注意for循環中如果是訪問整個nums列表會出現「超出時間限制」的錯誤）

def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
for i in nums[len(nums)//2:]:
if nums.count(i)>len(nums)//2:
return i
3：sorted(nums)[len(nums)//2]

def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
return sorted(nums)[len(nums)//2]

Ⅹ python求平均值的函數

• 首先我們先來了解一下計算平均數的IPO模式.

  輸入：待輸入計算平均數的數。

  處理：平均數演算法

  輸出：平均數

• 明白了程序的IPO模式之後，我們打開本地的python的IDE

  工具，並新建一個python文件，命名為test6.py.