python必背函數(shù)？1. 函數(shù)：Print string2。函數(shù)：計(jì)算字符長(zhǎng)度3。Format（12.3654，“6.2F”/“0.3%”）函數(shù)：實(shí)現(xiàn)格式化輸出4。函數(shù)：query object T

python必背函數(shù)？

1. 函數(shù)：Print string

2。函數(shù)：計(jì)算字符長(zhǎng)度

3。Format（12.3654，“6.2F”/“0.3%”）函數(shù)：實(shí)現(xiàn)格式化輸出

4。函數(shù)：query object Type

5。Int（）函數(shù)，float（）函數(shù)，str（）函數(shù)：類型轉(zhuǎn)換

6。Import（）函數(shù)：Import library

7。3**4:3的4次方

8。打開(kāi)（）。Write（）函數(shù)：Write file

9 def function Name（參數(shù)）：自定義函數(shù)

10隨機(jī).randint（）函數(shù)：生成隨機(jī)數(shù)

11。函數(shù)的作用是：返回一個(gè)從1到100的列表并打印

12。Lower（）函數(shù)：將數(shù)據(jù)改為小寫(xiě)

13。函數(shù)：將數(shù)據(jù)改為大寫(xiě)

14。啟動(dòng)開(kāi)關(guān)功能：判斷是否用s

15打開(kāi)。函數(shù)：在3-1位置前插入數(shù)據(jù)

16 List（）函數(shù)：將字符串轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ist

17。Del list[2]函數(shù)：刪除第二個(gè)數(shù)據(jù)元素

18 Remove（“ha”）函數(shù)：刪除原始數(shù)據(jù)中的“ha”元素

19。Eval:calculate Python expression

不是一組分組函數(shù)。通常，在數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行查詢語(yǔ)句時(shí)，如果違反規(guī)定使用sum、AVG、count等聚合函數(shù)，就會(huì)報(bào)告錯(cuò)誤。

例如，我們需要計(jì)算每個(gè)學(xué)生的最終分?jǐn)?shù)：從成績(jī)表中選擇姓名、總和（單科分?jǐn)?shù)）和總分。這樣，將報(bào)告錯(cuò)誤。必須使用group by來(lái)聲明要用作分組計(jì)算基礎(chǔ)的字段。正確的寫(xiě)作方法是：從成績(jī)表中選擇姓名、總和（單科成績(jī)）作為總分，按姓名分組。

現(xiàn)在名字不夠，還要加班級(jí)，所以寫(xiě)：從成績(jī)表中選擇班級(jí)、姓名、總和（單科成績(jī)）作為總分，按姓名分組，實(shí)際又報(bào)錯(cuò)了。

這是因?yàn)轭愔环旁诓樵兞兄校⑶覜](méi)有用group by聲明。所以它應(yīng)該是：從成績(jī)表中選擇班級(jí)，姓名，和作為總分，按班級(jí)分組，姓名。

什么叫不是單組分組函數(shù)？

Pandas提供靈活高效的分組功能，使您能夠以自然的方式對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切片和匯總?；谝粋€(gè)或多個(gè)鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或數(shù)據(jù)幀列名）拆分panda對(duì)象。計(jì)算組摘要統(tǒng)計(jì)信息，例如計(jì)數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差或用戶定義的函數(shù)。對(duì)數(shù)據(jù)幀的列應(yīng)用各種函數(shù)。應(yīng)用組內(nèi)變換或其他操作，例如歸一化、線性回歸、排序或子集選擇。計(jì)算數(shù)據(jù)透視表或交叉表。分位數(shù)分析和其他分組分析。R 1。首先，讓我們看一下以下非常簡(jiǎn)單的表格數(shù)據(jù)集（以數(shù)據(jù)幀的形式）：
123456789101112
Import panda as PD>>>；DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“key1”：[“a”，“a”，“b”，“b”，“a”]。。?！版I2”：[“1”，“2”，“1”，“2”，“1”]。。。“數(shù)據(jù)1”：np.random.隨機(jī)(5)，... “數(shù)據(jù)2”：np.random.隨機(jī)（5） }）>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one grouped=DF[“data1”].groupby（DF[“key1”]）>>