tail函數python tail方法

Python中tail(2)什么意思

Python中tail(2)的意思是

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在自然語言處理界，模式匹配可以說是最常用的技術。甚至可以說，將NLP技術作為真實生產力的項目都少不了模式匹配。

什么是模式匹配呢？在計算機科學中，往往是檢查給定的序列或字符串中是否有符合某種模式的片段。比如說：“啊，你的AK-47打得真準”，如果我們將 “啊，你的_____打得真準 ” 作為一種模式，則會將AK-47匹配出來。

實現模式匹配往往都是用正則表達式，但是如果你想識別特別復雜的模式，編寫正則表達式就會變得非常非常麻煩。而Pampy這個項目能解決你不少的煩惱。

python 遞歸限制

python不能無限的遞歸調用下去。并且當輸入的值太大，遞歸次數太多時，python 都會報錯

首先說結論，python解釋器這么會限制遞歸次數，這么做為了避免"無限"調用導致的堆棧溢出。

tail recursion 就是指在程序最后一步執行遞歸。這種函數稱為 tail recursion function。舉個例子：

這個函數就是普通的遞歸函數，它在遞歸之后又進行了 乘 的操作。 這種普通遞歸，每一次遞歸調用都會重新推入一個調用堆棧。

把上述調用改成 tail recursion function

tail recursion 的好處是每一次都計算完，將結果傳遞給下一次調用，然后本次調用任務就結束了，不會參與到下一次的遞歸調用。這種情況下，只重復用到了一個堆棧。因此可以優化結構。就算是多次循環，也不會出現棧溢出的情況。這就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有這種優化， python沒有，所以限制了調用次數，就是為了防止無限遞歸造成的棧溢出。

如果遞歸次數過多，導致了開頭的報錯，可以使用 sys 包手動設置recursion的limit

手動放大 recursionlimit 限制：

python中list.tail是什意思

List（列表） 是 Python 中使用最頻繁的數據類型。

列表可以完成大多數集合類的數據結構實現。它支持字符，數字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。

列表用 [ ] 標識，是 python 最通用的復合數據類型。

列表中值的切割也可以用到變量 [頭下標:尾下標] ，就可以截取相應的列表，從左到右索引默認 0 開始，從右到左索引默認 -1 開始，下標可以為空表示取到頭或尾。

list() 方法用于將元組轉換為列表。

注：元組與列表是非常類似的，區別在于元組的元素值不能修改，元組是放在括號中，列表是放于方括號中。

python中如何將表中的數據做成一張表,然后再從中取出數據？

第一部分是生成數據表，常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據。 Excel 中的文件菜單中提供了獲取外部數據的功能，支持數據庫和文本文件和頁面的多種數據源導入。

獲取外部數據

python 支持從多種類型的數據導入。在開始使用 python 進行數據導入前需要先導入 pandas 庫，為了方便起見，我們也同時導入 numpy 庫。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

導入數據表

下面分別是從 excel 和 csv 格式文件導入數據并創建數據表的方法。代碼是最簡模式，里面有很多可選參數設置，例如列名稱，索引列，數據格式等等。感興趣的朋友可以參考 pandas 的

官方文檔。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

創建數據表

另一種方法是通過直接寫入數據來生成數據表，excel 中直接在單元格中輸入數據就可以，python 中通過下面的代碼來實現。生成數據表的函數是 pandas 庫中的 DateFrame 函數，數據表一共有 6 行數據，每行有 6 個字段。在數據中我們特意設置了一些 NA 值和有問題的字段，例如包含空格等。后面將在數據清洗步驟進行處理。后面我們將統一以 DataFrame 的簡稱 df 來命名數據表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])

這是剛剛創建的數據表，我們沒有設置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中還包含了一些臟數據。

數據表檢查

python 中處理的數據量通常會比較大，所以就需要我們對數據表進行檢查。比如我們之前的文章中介紹的紐約出租車數據和 Citibike 的騎行數據，數據量都在千萬級，我們無法一目了然的了解數據表的整體情況，必須要通過一些方法來獲得數據表的關鍵信息。數據表檢查的另一個目的是了解數據的概況，例如整個數據表的大小，所占空間，數據格式，是否有空值和重復項和具體的數據內容。為后面的清洗和預處理做好準備。

數據維度(行列)

Excel 中可以通過 CTRL 向下的光標鍵，和 CTRL 向右的光標鍵來查看行號和列號。Python 中使用 shape 函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數，函數返回的結果(6,6)表示數據表有 6 行，6 列。下面是具體的代碼。

1 #查看數據表的維度

2 df.shape

3 (6, 6)

數據表信息

使用 info 函數查看數據表的整體信息，這里返回的信息比較多，包括數據維度，列名稱，數據格式和所占空間等信息。

1 #數據表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看數據格式

Excel 中通過選中單元格并查看開始菜單中的數值類型來判斷數據的格式。Python 中使用 dtypes 函數來返回數據格式。

Dtypes 是一個查看數據格式的函數，可以一次性查看數據表中所有數據的格式，也可以指定一列來單獨查看。

1#查看數據表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看單列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位條件”功能對數據表中的空值進行定位?！岸ㄎ粭l件”在“開始”目錄下的“查找和選擇”目錄中。

Isnull 是 Python 中檢驗空值的函數，返回的結果是邏輯值，包含空值返回 True，不包含則返回 False?？梢詫φ麄€數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查。

df_isnull

1#檢查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“條件格式”對唯一值進行顏色標記。Python 中使用 unique 函數查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函數，只能對數據表中的特定列進行檢查。下面是代碼，返回的結果是該列中的唯一值。類似與 Excel 中刪除重復項后的結果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看數據表數值

Python 中的 Values 函數用來查看數據表中的數值。以數組的形式返回，不包含表頭信息。

1#查看數據表的值

2df.values

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名稱

Colums 函數用來單獨查看數據表中的列名稱。

1 #查看列名稱

2 df.columns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行數據

Head 函數用來查看數據表中的前 N 行數據，默認 head()顯示前 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看前 3 行的數據。

1#查看前 3 行數據``df.head(``3``)

Tail 行數與 head 函數相反，用來查看數據表中后 N 行的數據，默認 tail()顯示后 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看后 3 行的數據。

1#查看最后 3 行df.tail(3)

用python數據分析是不是用的pandas

pandas包最基本的功能

1、讀取數據：

data = pd.read_csv('my_file.csv')

data=pd.read_csv('my_file.csv',sep=';',encoding='latin-1',nrows=1000, kiprows=[2,5])

sep變量代表分隔符。因為Excel中的csv分隔符是“;”，因此需要顯示它。編碼設置為“latin-1”以讀取法語字符。nrows=1000表示讀取前1000行。skiprows=[2,5]表示在讀取文件時將刪除第2行和第5行

最常用的函數：read_csv, read_excel

還有一些很不錯的函數：read_clipboard、read_sql

2、寫入數據

data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)

index=None將簡單地按原樣寫入數據。如果你不寫index=None，會得到額外的行。

我通常不使用其他函數，比如to_excel，to_json，to_pickle，to_csv，雖然它們也做得很好，但是csv是保存表最常用的方法。

3、檢查數據：

data.shape

data.describe()

data.head(3)

.head(3)打印數據的前3行，.tail()函數將查看數據的最后一行。

data.loc[8]

打印第8行。

data.loc[8, 'column_1']

將第8行值打印在“column_1”上。

data.loc[range(4,6)]

打印第4行到第6行。

文章題目：tail函數python tail方法
文章路徑：http://m.kartarina.com/article44/hgesee.html

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