Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

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1.2 输出函数：print(hex(2))

1.3 输出结果：0x2

1.4 解析说明：返回16进制的数。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 输出函数：print(chr(10))

2.3 输出结果：0o12

2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 输出函数：print(ord("b"))

3.3 输出结果：98

3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 输出函数：print(chr(97))

4.3 输出结果：b

4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。

案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数：print(s.capitalize())

1.2 输出结果：0x2

1.3 解析说明：返回16进制的数。

2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果：hello kuang

2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。

2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果：12KK12KK

2.6 解析说明：所有的4都替换成KK

2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果：12KK12KK124

2.9 解析说明：将前两个的4替换成go

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数：print(ip.split(','))

3.2 输出结果：['192.168.1.1']

3.3 解析说明：将字符串分割成列表

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果：['192.168.1.1']

3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表

Python pandas数据计数函数value_counts

value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数

其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下

常规用法：

pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序

可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计

如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变

如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式

可以通过apply，对每一列变量进行统计

以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号

python count的函数用法是什么？

以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数

这里面就用到了 count() 函数

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)))

函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。

如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。

排序过程

假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：

1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；

2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。

以上内容参考：百度百科-计数排序

网页名称：python里的计数函数,用python计算函数
文章源于：http://scyanting.com/article/hdjpso.html