python中loc

『壹』 python loc=None

這是一個值。
在Python中有一個值稱為None，它表示沒有值None是NoneType數據類型的唯一值就像布爾值True和False一樣，None必須大寫首字母N如果你希望變數中存儲的東西不會與一個真正的值混淆，這個沒有值的值就可能有用有一個使用None的地方就是print()的返回值print()函數在屏幕上顯示文本，但它不需要返回任何值，這和len()或input()不同但既然所有函數調用都需要求值為一個返回值，那麼print()就返回None。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

『貳』 想學python進行數據分析，請問要學多久

Python是大家進入編程世界的理想選擇，也是最適合零基礎學習的編程語言，Python涉及多個領域，不同領域的技術要求是不同，雖然確定了自己的發展方向，但是在學習Python的時候，不能只針對一個方向去學習，依然需要從頭開始，再到精通，一般情況下來說，報名培訓班學習入門到精通5-6個月左右。

『叄』 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我這里來分享一下如何通過Python來開始數據分析。具體內容如下：

數據導入

導入本地的或者web端的CSV文件；

數據變換；

數據統計描述；

假設檢驗

單樣本t檢驗；

可視化；

創建自定義函數。

數據導入

• 1

  這是很關鍵的一步，為了後續的分析我們首先需要導入數據。通常來說，數據是CSV格式，就算不是，至少也可以轉換成CSV格式。在Python中，我們的操作如下：

  import pandas as pd

  # Reading data locally

  df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

  # Reading data from web

  data_url = "https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

  df = pd.read_csv(data_url)

  為了讀取本地CSV文件，我們需要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。其中的read_csv函數能夠讀取本地和web數據。

數據變換

• 1

  既然在工作空間有了數據，接下來就是數據變換。統計學家和科學家們通常會在這一步移除分析中的非必要數據。我們先看看數據（下圖）

  對R語言程序員來說，上述操作等價於通過print(head(df))來列印數據的前6行，以及通過print(tail(df))來列印數據的後6行。當然Python中，默認列印是5行，而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，列印數據尾部也是同樣道理

  

• 9

  plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

創建自定義函數

• 在Python中，我們使用def函數來實現一個自定義函數。例如，如果我們要定義一個兩數相加的函數，如下即可：

  def add_2int(x, y):

  return x + y

  print add_2int(2, 2)

  # OUTPUT

  4

• 順便說一下，Python中的縮進是很重要的。通過縮進來定義函數作用域，就像在R語言中使用大括弧{…}一樣。這有一個我們之前博文的例子：

  產生10個正態分布樣本，其中和

  基於95%的置信度，計算和;

  重復100次; 然後

  計算出置信區間包含真實均值的百分比

  Python中，程序如下：

  import numpy as np

  import scipy.stats as ss

  def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

  m = np.zeros((rep, 4))

  for i in range(rep):

  norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

  xbar = np.mean(norm)

  low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

  up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

  if (mu > low) & (mu < up):

  rem = 1

  else:

  rem = 0

  m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

  inside = np.sum(m[:, 3])

  per = inside / rep

  desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

  "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

  return {"Matrix": m, "Decision": desc}

• 上述代碼讀起來很簡單，但是循環的時候就很慢了。下面針對上述代碼進行了改進，這多虧了Python專家

  import numpy as np

  import scipy.stats as ss

  def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

  scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

  norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

  xbar = norm.mean(1)

  low = xbar - scaled_crit

  up = xbar + scaled_crit

  rem = (mu > low) & (mu < up)

  m = np.c_[xbar, low, up, rem]

  inside = np.sum(m[:, 3])

  per = inside / rep

  desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

  "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

  return {"Matrix": m, "Decision": desc}

『肆』 Python 基本操作- 數據選取loc、iloc、ix函數

loc中的數據是列名，是字元串，所以前後都要取；iloc中數據是int整型，所以是Python默認的前閉後開

構建數據集df

loc函數主要通過行標簽索引行數據 ，劃重點， 標簽！標簽！標簽！
loc[1] 選擇行標簽是1的（從0、1、2、3這幾個行標簽中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區別，其實最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列數據，loc[:,0:1]，還是標簽，注意，如果列標簽是個字元，比如'a'，loc['a']是不行的，必須為loc[:，'a']。
但如果行標簽是'a',選取這一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通過行號獲取行數據，劃重點，序號！序號！序號！
iloc[0:1]，由於Python默認是前閉後開，所以，這個選擇的只有第一行！

如果想用標簽索引，如iloc['a']，就會報錯，它只支持int型。

ix——結合前兩種的混合索引，即可以是行序號，也可以是行標簽。

如選擇prize>10(prize為一個標簽)的，即 df.loc[df.prize>10]
還有&並或等操作

python選取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入門——loc與iloc函數

pandas中loc、iloc、ix的區別

pandas基礎之按行取數（DataFrame）

『伍』 Python Pandas 依據標簽或者位置選取特定行列 loc和iloc兩種方式

Pandas中有兩種方式可以進行特定行列的選取，一種是在知道每一列的名稱（label）的情況下（df.loc），一種是在只知道列的位置（integer-location）的情況下(df.iloc)。

可以看出，上述的冒號（:）意味著選取所有的行，所以只需在此處進行改動即可選取特定行（前開後閉）

同樣在選取特定行的時候，依然存在基於label或者是基於integer-location的選擇

選取行採用df.iloc方式，具體如下

除此之外，在採用非標簽的方式選擇的時候，可以通過輸入布爾型變數進行篩選，比如 df.iloc[[True, False, True]] ，或者是 df.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]

完結撒花，反正知道了df.loc和df.iloc的差別之後自由組合就好了~

參考資料： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html#indexing-iteration

『陸』 python怎麼把用新的列替換某列

1、通過列名來訪問到該表格中的這個列，然後調用replace()方法來將其中的值給替換掉。
2、使用切片方式訪問到指定列，不過需要調用loc這個表示行列的對象。
3、調用contains()方法檢查列中是否有指定的值，有的話就將其進行替換處理。

『柒』 matplotlib-legend()中loc的用法

python - matplotlib-legend()中loc的用法

matplotlib中的legend主要用來設置圖例相關的內容，其中loc用來表示圖例的具體位置，他的可選的參數可以是字元，也可以是數字，默認情況下是0（即best），參數及意思如下：
0: 『best』 （自動尋找最好的位置）
1: 『upper right』 （右上角）
2: 『upper left』 （左上角）
3: 『lower left』 （左下角）
4: 『lower right』 （右下角）
5: 『right』 （右邊中間）
6: 『center left』 （左邊中間）
7: 『center right』 （右邊中間）
8: 『lower center』 （中間最下面）
9: 『upper center』 （中間最上面）
10: 『center』 （正中心)

參考文章：
1、 python - matplotlib-legend()中loc的用法

『捌』 python中圖例的位置怎麼手動調整

1.最近遇到一個問題，關於圖例legend如何畫在圖外的問題，並以適合的比例顯示出來。

2.首先傳統的做法如下，這種方式並不能滿足我的要求，而且是顯示在圖內。

ax1.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(0.2, 1.12),ncol=3)1

loc表示圖例的位置，有多種形式：

『North』 圖例標識放在圖頂端
『South』 圖例標識放在圖底端
『East』 圖例標識放在圖右方
『West』 圖例標識放在圖左方
『NorthEast』 圖例標識放在圖右上方（默認）
『NorthWest 圖例標識放在圖左上方
『SouthEast』 圖例標識放在圖右下角
『SouthWest』 圖例標識放在圖左下角12345678

有人說簡單，有相同的方式，如下經測試不行，可能是本人用的python版本不行，所用的方式就是和前面一樣，採用如下的方式來替換上面的legend位置。

『NorthOutside』 圖例標識放在圖框外側上方
『SouthOutside』 圖例標識放在圖框外側下方
『EastOutside』 圖例標識放在圖框外側右方
『WestOutside』 圖例標識放在圖框外側左方
『NorthEastOutside』 圖例標識放在圖框外側右上方
『NorthWestOutside』 圖例標識放在圖框外側左上方
『SouthEastOutside』 圖例標識放在圖框外側右下方
『SouthWestOutside』 圖例標識放在圖框外側左下方
（以上幾個將圖例標識放在框圖外）
『Best』 圖標標識放在圖框內不與圖沖突的最佳位置
『BestOutside』 圖標標識放在圖框外使用最小空間的最佳位置1234567891011

bbox_to_anchor：表示legend的位置，前一個表示左右，後一個表示上下。當使用這個參數時。loc將不再起正常的作用，ncol=3表示圖例三列顯示。

3.有人說要解決這個問題可以採用對坐標軸放大或是縮小的方式，經本人測試可以行，但是，放大縮小的比率不讓人滿意，且很難控制到適合的位置。有興趣可以參考鏈接，最終得出此方法不行。

4.那麼就沒有辦法了嗎？NO.NO，請看下面，最終完成如下。

這就是本人要的效果，不廢話，具體做法如下

box = ax1.get_position()
ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8])12

首先按上面的方式，如果你想將圖例放上面就box.height*0.8，放右邊就box.width*0.8其它方式一樣。同時配合下面來使用。

ax1.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(0.2, 1.12),ncol=3)1

主要是bbox_to_anchor的使用，自己可以修改參數試下，good luck for you.

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『玖』 python數據分析可以做什麼工作

python可以做什麼？

1. 檢查數據表：Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。

2. 數據表清洗：Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。

3. 數據預處理：數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。

4. 數據提取：主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。

5. 數據篩選匯總：Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。

   綜合這五種工作內容來說，python數據分析就業前景還是非常好的

『拾』 python中iloc 和loc ix的區別

1. loc 在index的標簽上進行索引,范圍包括start和end。

2. iloc 在index的位置上進行索引,不包括end.。

3. ix 是 iloc 和 loc的合體。