floordivpython

❶ 在python中定义类时，与运算符“//”对应的特殊方法名为____。

在搏腊Python中定义姿银袜类时，与运算符“//”对应的特迹激殊方法名为__floordiv__

❷ python等式的判断

import re
import operator

def check_equation(eq):
eq = eq.replace(' ', '')
match = re.match(r'^(\d+)([\+\-\*\/])(\d+)=(\d+)$'歼灶, eq)
if not match:
raise ValueError('%s is not a valid equation.' % eq)

op_map = {
'氏脊扮+': operator.add,
'-': operator.sub,
'*': operator.mul,
'野山/': operator.floordiv
}

a = int(match.group(1))
op = op_map[match.group(2)]
b = int(match.group(3))
c = int(match.group(4))

return op(a, b) == c

if __name__ == '__main__':
eq = input('Enter an equation: ')
print(check_equation(eq))

❸ python里面地板除法是什么意思

// 称为地板除，两个整数的除法仍然是整数，它总是会舍去小数部分，返回数字序列中比真正的商小的，最接近的数字。
简单来说就是求商。
两个整数相除，返回整数
3 // 2
> 1
两个数的区中一个是浮点数，返回浮点数
3 // 2.0
> 1.0
负数除以正整数是负数自己本身
-1 // 2.0
> -1
负数除以负整数是0
-1//-4
> 0

❹ 用python写一个除法的函数

# 只考虑了除数不为0的情况
def div(x, y):
if y!=0:
return x/y
else:
print('除数不能为0')

❺ python3.5中的地板除问题

对最佳回答进行一些修改：在python3.X中利用/即可直接进行浮点运隐除法运算，即精确除法。而//的规则是：旁并厅先对被除数进蔽绝行四舍五入取整（除数不动），然后运算除法，对运算结果进行无条件截断，只保留到整数部分，小数点后不保留。这个类似floor()，所以也叫地板除。

#加粗部分为修改部分

❻ 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同

先说结论：这个问题是由于cpython的地板除运算符（//）的实现不是 浮点除清启改法+floor 来实现而是用了（被除数 - 余数）/除数 导致的。

PS：Jython下可以得到20.0，而PEP里规定了a // b应该等于round(a/b)，所以似乎这是cpython实现的一个bug？

首先先分析下1 / 0.05究竟应该等于多少。答案就是旁此精确的20.0。

简单解释下：IEEE754浮点数规定，如果一个浮点数的值不能被精确记录，那么它的值会被记成与这个数距离最近的可以被IEEE浮点数表示的数。
首先，0.05在二进制下是无限循环小数，自然不能被精确记录，因此0.05这个浮点数的实际值是不等于0.05的，实际值是约为0.05 + 2.7e-18。
之后做浮点除法，实际上做的是1 / (0.05+2.7...e-18)，这个除法的结果大约是20 - 1.1e-15。这个值也不能被精确表示，恰好离这个数最近的可以表示的值就是20.0，因此即使有浮点数误差结果也是精确的20.0。
既然1/0.05就是20.0，那么对他做floor运算自然也是20了。

现在的问题就是为什么1 // 0.05会变成19.0，要解决这个问题只能翻源码看//运算符的实现。
直接把cpython/floatobject.c at · python/cpython · GitHub 中实现//运算的一段贴上来答判：

static PyObject *
float_divmod(PyObject *v, PyObject *w)
{
double vx, wx;
double div, mod, floordiv;
CONVERT_TO_DOUBLE(v, vx);
CONVERT_TO_DOUBLE(w, wx);
if (wx == 0.0) {
PyErr_SetString(PyExc_ZeroDivisionError, "float divmod()");
return NULL;
}
PyFPE_START_PROTECT("divmod", return 0)
mod = fmod(vx, wx);
/* fmod is typically exact, so vx-mod is *mathematically* an
exact multiple of wx. But this is fp arithmetic, and fp
vx - mod is an approximation; the result is that div may
not be an exact integral value after the division, although
it will always be very close to one.
*/
div = (vx - mod) / wx;
if (mod) {
/* ensure the remainder has the same sign as the denominator */
if ((wx < 0) != (mod < 0)) {
mod += wx;
div -= 1.0;
}
}
else {
/* the remainder is zero, and in the presence of signed zeroes
fmod returns different results across platforms; ensure
it has the same sign as the denominator. */
mod = sign(0.0, wx);
}
/* snap quotient to nearest integral value */
if (div) {
floordiv = floor(div);
if (div - floordiv > 0.5)
floordiv += 1.0;
}
else {
/* div is zero - get the same sign as the true quotient */
floordiv = sign(0.0, vx / wx); /* zero w/ sign of vx/wx */
}
PyFPE_END_PROTECT(floordiv)
return Py_BuildValue("(dd)", floordiv, mod);
}

可以发现cpython中x // y的实现实际上是

round((x - fmod(x, y)) / y)

，其中fmod函数是求两个浮点数相除的余数。

这样一来就解释的通了：在十进制下，显然1除以0.05的余数应该是0.0。然而在IEEE浮点数环境中，0.05的实际值是约0.05 + 2.7e-18，略大于0.05，这样一来1除以这个数的余数就成了约0.05 - 5e-17，从1中减掉这么多之后就只剩0.95了，除以0.05再round后变成19.0。

❼ 如何在dataframe的列名前统一加上u

本文主要介绍Pandas中DataFrame的常用方法。在正式介绍之前，需要先说明以下几点：

从DataFrame中抽取出其中的一列形成的数据类型既可以是Series，也可以是DataFrame，具体如下图。这两种数据类型支持的方法大部分相似。但本篇主要介绍DataFrame类型支持的操作。
在这里插入图片描述
DataFrame中的很多方法都包含参数axis，这个参数可以控制方法的操作方向：按行or按列(axis=0,默认值)。正文的示例中不再特意针对这个参数来对比方法效果。
DataFrame中的方法有很多。大部分方法颤凳从方法名称就可以推断出方法的作用，这类方法就不再详细介绍了。
DataFrame中的一些方法有别名，比如notnull和notna，这里只会介绍其中一个。
DataFrame中的一些方法已经在其他博客中介绍过，这里也不会再继续介绍。具体链接放在相关内容部分。
1 常用计算
  这里的一般计算主要包括以下几类。如下：

加减乘除等计算：add(加;+)、sub(减;-)、mul(乘; *)、div\truediv(除;/)\floordiv(地板除;//)、mod(求余;%)、pow(幂计算)、rsub、rfloordiv\rtruediv\rdiv、rpow、radd、rmod、rmul。不以r开头的方法也可以直接使用对应的算术运算符来计算；
累计扰洞让求值计算：cumsum、cummin、cummax、cumpod;
逻辑运算：eq(等于;==)、ne(不等于;!=)、le(小于等于;<=)、lt(小于；<)、ge(大于等于;>=)、gt(大于;>)、all(若全为True则为True,否则为False)、any(若有一个为True即为True);
统计函数：count、sum、max、min、mean、median、mode、std、var、prod（所有值的乘积);
其他计算：corr(相关性)、skew(偏度)、kurt(峰度)；
举例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.DataFrame([[11,13],[0,20],[24,45]],columns=list('AB'))
data_1=data.cumprod()
data_2=data.ge(pd.Series({'A':10,'B':15})) #判断条件：第一列是否大于等于10，第二列是否大于等于15
data_3=data_2.all(axis=1) #如果某一行全为True,则返回True,否则返回False
data_4=data.count()
data_5=data.corr() #计算两列的相关性
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其结果如下：
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2 遍历数据
  DataFrame中与数据遍历相关的方法主要包括：items、iteritems(与items作用相同，未来版本会删除)、iterrows、itertuples(目前没看出来有什么特殊之处)。这几个方法的主要区别如下：

除了itertuples()返回的数据类型为map之外，其余方法返回的数据类型均为迭代器。
items和iterrows返回的迭代器中的每个元素均为tuple。
items按列返回数据，iterrow按行返回数据。
具体用法举例如下(运算结果不展示)：

data=pd.DataFrame([['A',1],['B',2]],columns=['col_1','col_2'])
for item in data.items():
print(item)
for row in data.iterrows():
print(row)
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3 排序相关
3.1 rank方法
  DataFrame中提供了排序方法rank()，该方法返回值对应的排序名次。其主要参数如下：

参数 作用
axis 指定排序方向
method 指定一组记录的排序方法：‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’
numeric_only 是否只对数值型列进行排序
na_option 指定空值处理方式：‘keep’, ‘top’, ‘bottom’
ascending 是否升序
pct 是否以百分比的形式展示缓局排名
其用法举例如下：

import pandas as pd
data=pd.DataFrame([['A',10],['B',29],['a',19],[None,34],['A',17]],
columns=['col_1','col_2'])
data_1=data.rank(method='max')
data_2=data.rank(numeric_only=True,pct=True)
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其结果如下：
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下面依次对其就结果进行说明：

先来看data_1中的col_2，将data中col_2列的结果从小到大排序，那么10排在第1位，17排在第2位，19排在第三位，依次类推。所以data_1中col_2列的值依次为：1、4、3、5、2；
再来看data_1中的col_1,首先空值不会参与排序；其次字母是按照其对应的ascii码值进行排序的，所以A<B<a;另外，A出现两次，所以这里A最终的输出结果要使用method指定的方法来计算。在排序之后的数据中，A占据第1位和第2位，所以在method为max方法的前提下，A返回的结果为2。
再来看data_2。因为这里设置了numeric_only，所以col_1列并不进行排序，其次，pct为True，所以col_2列返回的是其排序对应的百分比。其百分比的计算公式为：排序值/max(排序值)。
3.2 idxmax/idxmin方法
  idxmax()/idxmin()方法可以返回最大值、最小值对应的索引。具体用法举例如下：

import pandas as pd
data=pd.DataFrame([['A',10,False],['B',29,False],['a',19,True],[None,34,True],['A',17,True]],
columns=['col_1','col_2','col_3'],
index=['A0','A1','A2','A3','A4'])
data_1=data[['col_2','col_3']].idxmax()
data_2=data[['col_2','col_3']].idxmin()
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其结果如下：
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这里有以下几点需要说明：

idxmax()\idxmin()方法支持的数据类型有：int,float和boolean。所以若针示例中的data直接运行data.idxmax()或data.idxmin()的话，会报错：TypeError: rection operation ‘argmax’ not allowed for this dtype。
对于boolean类型数据，True>False
若最大值有多个，则返回最大值第一次出现时对应的索引值。
3.3 nlargest/nsmallest方法
  nlargest()/nsmallest()方法可以返回最大最小的k kk个值。主要包括以下三个参数：

参数 作用
n 返回的项数
columns 指定排序的一个或多个列名
keep 如何处理重复值。可选值：last、first、all
其用法举例如下：

import pandas as pd
data=pd.DataFrame([['A',10,False],['A',10,False],['a',19,True],[None,17,True],['A',17,True]],
columns=['col_1','col_2','col_3'],
index=['A0','A1','A2','A3','A4'])
data_1=data.nsmallest(n=3,columns=['col_2'],keep='all')
data_2=data.nlargest(n=4,columns=['col_3'],keep='first')
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其结果如下：
在这里插入图片描述
这里有以下几点需要说明：

columns参数指定的排序列可以是数值型及布尔型，但不能接收字符串类型。
keep在什么时候才会发挥作用？从data_1的结果可以发现，当按照col_2列的值选取最小的3个项时，第3项对应的col_2值为17，而data中col_2值为17的项有两个(索引为A3和A4)，keep参数可以控制是A3还是A4返回给data_1。当keep=‘first’时，A3返回给data_1,当keep='last’时，A4返回给data_1,当keep='all’时，所有都返回给data_1。
4 其他
1. add_prefix()\add_suffix()方法
  这两个方法可以给DataFrame的列名添加统一的前后缀。具体用法如下：

import pandas as pd
dt=pd.DataFrame([['A',1],['B',1]],columns=['A','B'])
dt1=dt.add_prefix('Col_') #给列名增加统一的前缀
dt2=dt.add_suffix('_Col') #给列名添加统一的后缀
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dt、dt1、dt2的结果分别如下：
在这里插入图片描述

2. align()数据对齐
  Pandas执行运算时，会先按照索引进行对齐，对齐以后再进行相应的运算，没有对齐的位置一般会用NaN进行补齐。Pandas提供了专门的方法align()对两个DataFrame进行数据对齐。该方法中的主要参数如下：

参数 作用
other 可以是DataFrame或者Series。
join 对齐方式：‘outer’(默认值), ‘inner’, ‘left’, ‘right’
axis 对齐方向：取值为0时按索引对齐，取值为1时按列进行对齐，不设置该值时行和列同时对齐
level
fill_value 填充值，默认为np.nan
method 值的填充方式
limit 向前向后填充NaN值的数量
fill_axis
broadcast_axis
用法举例如下：

import pandas as pd
dt1=pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(4,2),columns=['A','B'],index=[1,2,3,4])
dt2=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=['A','B','C'],index=[1,2,'a','b'])
left,right=dt1.align(dt2,join='inner')
left_1,right_1=dt1.align(dt2,join='outer',fill_value=100)
left_2,right_2=dt1.align(dt2,join='outer',method='backfill',limit=1)
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dt1和dt2的结果如下：
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left、right的结果如下：当join为inner时，会在两个方向上同时求交集(因为没有指定axis)。
在这里插入图片描述
left_1、right_1的结果如下：使用100填充没有对齐的位置。
在这里插入图片描述
left_2、right_2的结果如下：
在这里插入图片描述

3. asfreq()
  asfreq()方法可以把时间序列型的索引(即DatetimeIndex型、PeriodIndex型)转化到特定的时间频率。具体用法举例如下：

import pandas as pd
idx1=pd.date_range(start='2022-07-25',end='2022-07-26',freq='D')
idx2=pd.period_range(start='2022-07-25',end='2022-07-26',freq='D')
dt1=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'],index=idx1)
dt2=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'],index=idx2)
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dt1和dt2的结果如下：
在这里插入图片描述
当对这两个DataFrame变量进行asfreq操作后得到的结果如下：

当DataFrame的索引为DatetimeIndex类型时，新的索引是利用pd.date_range()方法利用asfreq()方法中的指定的freq重新生成的，新出现的索引对应的值会用空值进行填充。
在这里插入图片描述
当DataFrame的索引为PeriodIndex类型时，新索引和旧索引是一对一的关系。
在这里插入图片描述
4. asof()
  asof()方法返回指定索引(包含该索引)之前最后一行在指定列不含空值的数据。 具体用法如下：
在这里插入图片描述
使用asof()方法要注意以下几点：

DataFrame或Series必须是已经排序的。
未指定subset是会对DataFrame的所有列进行非空判断。
5. assign()
  给DataFrame分配新列。具体如下：
在这里插入图片描述
这里要注意assign()中匿名函数中的x为dt本身，所以这里要注意匿名函数的写法。

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join/merge方法:https://blog.csdn.net/yeshang_lady/article/details/103363486
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Python入门技能树结构化数据分析工具PandasPandas概览
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Python-Pandas之DataFrame用法总结
DataFrame：类似于表的数据结构 本文对Pandas包中二维（多维）数据结构DataFrame的特点和用法进行了总结归纳。 可以参考：pandas用法速览 3.1 增加数据 3.1.1 创建数据框Object Creation import pandas as pd import numpy as np #通过Numpy array来创建数据框 dates=pd.date_range('...
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python dataframe用法
python
pandas。

❽ 如何在Python中获取完整的异颜桓

我们可以很容易的通过Python解释器获取帮助。如果想知道一个对象(object)更多的信息，那么可以调用help(object)！另外还有一些有用的方法，dir(object)会显示该对象的大部分相关属性名，还有object._doc_会显示其相对应的文档字符串。下面对其进行逐一介绍。

1、 help()

help函数是Python的一个内置函数。
函数原型：help([object])。
可以帮助我们了解该对象的更多信息。
Ifno argument is given, the interactive help system starts on the interpreter console.

>>> help()

Welcome to Python 2.7! This is the online help utility.

If this is your first time using Python, you should definitely check out
the tutorial on the Internet at .

Enter the name of any mole, keyword, or topic to get help on writing
Python programs and using Python moles. To quit this help utility andreturn to the interpreter, just type "quit".

To get a list of available moles, keywords, or topics, type "moles","keywords", or "topics". Each mole also comes with a one-line summary
of what it does; to list the moles whose summaries contain a given word
such as "spam", type "moles spam".

help> int # 由于篇幅问题，此处只显示部分内容，下同Help on class int in mole __builtin__:class int(object)
| int(x=0) -> int or long
| int(x, base=10) -> int or long
|

.....help>

Ifthe argument is a string, then the string is looked up as the name of amole,function,class,method,keyword, ordocumentation topic, and a help page is printed on the console. If the argument is any other kind of object, a help page on the object is generated.

>>> help(abs) # 查看abs函数Help on built-in function abs in mole __builtin__:

abs(...)
abs(number) -> number

Return the absolute value of the argument.>>> help(math) # 查看math模块，此处只显示部分内容Help on built-in mole math:

NAME
math

FILE
(built-in)

DESCRIPTION
This mole is always available. It provides access to the
mathematical functions defined by the C standard.

FUNCTIONS
acos(...)
acos(x)

Return the arc cosine (measured in radians) of x.

.....>>> 293031

2、dir()

dir函数是Python的一个内置函数。
函数原型：dir([object])
可以帮助我们获取该对象的大部分相关属性。
Without arguments, return the list of names in the current local scope.

>>> dir() # 没有参数['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']>>> >>> import math # 引入一个包和一个变量，再次dir()>>> a=3>>> >>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__', 'a', 'math']>>> 12345678910

With an argument, attempt to return a list of valid attributes for that object.

>>> import math>>> dir(math) # math模块作为参数['__doc__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'sign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']>>> 12345

The default dir() mechanism behaves differently with different types of objects, as it attempts to proce the most relevant, rather than complete, information:
• If the object is a mole object, the list contains the names of the mole’s attributes.

>>> import math>>> dir(math) # math模块作为参数['__doc__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'sign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']>>> 12345

• If the object is a type or class object, the list contains the names of its attributes, and recursively of the attributes of its bases.

>>> dir(float) # 类型['__abs__', '__add__', '__class__', '__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getformat__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__int__', '__le__', '__long__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmod__', '__rmul__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__setformat__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', 'as_integer_ratio', 'conjugate', 'fromhex', 'hex', 'imag', 'is_integer', 'real']>>> dir(3.4)
['__abs__', '__add__', '__class__', '__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getformat__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__int__', '__le__', '__long__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmod__', '__rmul__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__setformat__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', 'as_integer_ratio', 'conjugate', 'fromhex', 'hex', 'imag', 'is_integer', 'real']>>> >>> class A:
x=3
y=4>>> class B(A):
z=5>>> dir(B) # 类['__doc__', '__mole__', 'x', 'y', 'z']>>> 123456789101112131415161718

• Otherwise, the list contains the object’s attributes’ names, the names of its class’s attributes, and recursively of the attributes of its class’s base classes.

3、_doc_

在Python中有一个奇妙的特性，文档字符串，又称为DocStrings。
用它可以为我们的模块、类、函数等添加说明性的文字，使程序易读易懂，更重要的是可以通过Python自带的标准方法将这些描述性文字信息输出。
上面提到的自带的标准方法就是_doc_。前后各两个下划线。
注：当不是函数、方法、模块等调用doc时，而是具体对象调用时，会显示此对象从属的类型的构造函数的文档字符串。

>>> import math>>> math.__doc__ # 模块'This mole is always available. It provides access to the mathematical functions defined by the C standard.'>>> abs.__doc__ # 内置函数'abs(number) -> number Return the absolute value of the argument.'>>> def addxy(x,y):
'''the sum of x and y'''
return x+y>>> addxy.__doc__ # 自定义函数'the sum of x and y'>>> a=[1,2,4]>>> a.count.__doc__ # 方法'L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value'>>> b=3>>> b.__doc__ # 具体的对象"int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert a number or string to an integer, or return 0 if no arguments are given. If x is floating point, the conversion truncates towards zero. If x is outside the integer range, the function returns a long instead. If x is not a number or if base is given, then x must be a string or Unicode object representing an integer literal in the given base. The literal can be preceded by '+' or '-' and be surrounded by whitespace. The base defaults to 10. Valid bases are 0 and 2-36. Base 0 means to interpret the base from the string as an integer literal. >>> int('0b100', base=0) 4">>> 12345678910111213141516171819

其实我们可以通过一定的手段来查看这些文档字符串，比如使用Pycharm，在对应的模块、函数、方法等上鼠标“右击”->Go to->Declaration。例如：查看内置函数abs的文档字符串

参考文献：
1、Python帮助文档

❾ python取模是什么意思

Python中的旁祥取模运算符用于求余数。它通常写作%，并用于计算两个整数相除时的余数。例如，如果我们将9除以4，得到2，余数为1，因此9 % 4等于1。

>>> 9 % 4
1

在Python中，取模运算符可用于任何整数，包括正整数、负整数和0。例如，以下代码演示了使用取模运算符来计算几个负整数的余数：

>>>友燃 -9 % 4
3
>>> -8 % 3
2
>>>好启虚 -7 % 2
1