python中level函数的用法

`level()`函数是Python内置的函数，用于获取日志记录器的日志级别。它的语法如下：

logger.level

其中，`logger`是一个日志记录器对象。该函数返回的是一个整数，代表了当前日志记录器的日志级别。下面是一些常用的日志级别常量和对应的整数值：

- `logging.DEBUG`：10
- `logging.INFO`：20
- `logging.WARNING`：30
- `logging.ERROR`：40
- `logging.CRITICAL`：50

通过`level()`函数，我们可以获取当前日志记录器的日志级别，从而方便地进行日志记录的控制和管理。例如，如果想在日志记录器的级别为`logging.DEBUG`时输出调试信息，可以通过下面的代码实现：

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

if logger.level == logging.DEBUG:
    logger.debug('调试信息')

相关问题

python中drop函数的用法

在Python中，drop函数通常是用来删除Series或DataFrame中的行或列。其具体用法如下：

对于Series：

s.drop(labels=None, axis=0, index=None, inplace=False)

其中：

- `labels`：要删除的行或列的标签；
- `axis`：指定删除行或列，0为行，1为列，默认为0；
- `index`：同`labels`，用于指定要删除的行；
- `inplace`：是否在原Series上进行修改，默认为False。

对于DataFrame：

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中：

- `labels`：要删除的行或列的标签；
- `axis`：指定删除行或列，0为行，1为列，默认为0；
- `index`：同`labels`，用于指定要删除的行；
- `columns`：同`labels`，用于指定要删除的列；
- `level`：如果DataFrame具有多层索引，则指定要删除的行或列所在的层级；
- `inplace`：是否在原DataFrame上进行修改，默认为False；
- `errors`：指定错误处理方式，默认为'raise'，即在出现错误时抛出异常。

需要注意的是，`drop`函数默认不在原Series或DataFrame上进行修改，而是返回一个新的Series或DataFrame。如果要在原对象上进行修改，则需要将`inplace`参数设置为True。

python中agg函数的用法

在Python中，agg函数通常是作为pandas.DataFrame对象的一个方法来使用的。它可以对数据进行分组汇总计算，类似于SQL中的GROUP BY语句。

agg函数的基本用法如下：

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)[source].agg(func=None, *args, **kwargs)

其中，func参数可以是一个函数、字符串、字符串列表、字典或其它可调用的对象，用于指定分组汇总计算的方法。它可以是pandas.DataFrame对象的方法，也可以是numpy中的函数。

下面是一个简单的示例，演示如何使用agg函数对数据进行分组汇总计算：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]})

# 按照A和B列进行分组，计算C和D列的平均值和总和
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': ['mean', 'sum'], 'D': ['mean', 'sum']})

print(result)

输出结果如下：

           C        D     
        mean sum mean  sum
A   B                    
bar one  2.0   2  10.0   10
    three 4.0   4  14.0   14
    two  6.0  12  14.0   28
foo one  4.0   8  12.5   25
    three 8.0   8  16.0   16
    two  4.0   8  14.0   28

可以看到，agg函数按照指定的A、B列进行了分组，然后对C、D列分别计算了平均值和总和，并将结果以MultiIndex的形式返回。