python实用的小代码

以下是三个Python实用的小代码段：

1. 判断一个字符串是否为数字：

def is_number(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        pass
    return False

2. 将列表中的所有元素转为字符串：

list1 = [1, 2, 3]
list1 = list(map(str, list1))

3. 打印进度条：

import sys
import time

def progress_bar(percent):
    bar_length = 20
    hashes = '#' * int(percent / 100.0 * bar_length)
    spaces = ' ' * (bar_length - len(hashes))
    sys.stdout.write("\rPercent: [%s] %d%%" % (hashes + spaces, percent))
    sys.stdout.flush()

# 示例
for i in range(101):
    progress_bar(i)
    time.sleep(0.1)

相关问题

python实用pandas代码

Python的pandas库是数据分析和处理的重要工具。以下是一些实用的Python pandas代码示例：

1. 读取数据：pandas可以读取各种格式的数据文件，如CSV、Excel、数据库等。使用pandas的read_csv()函数可以轻松读取CSV文件。例如，可以使用以下代码将名为"data.csv"的文件读取为一个数据帧：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('data.csv')

2. 数据清洗：pandas提供了许多方法来清洗数据，如处理缺失值、重复值和异常值等。例如，使用drop_duplicates()函数可以删除重复行：

   clean_data = data.drop_duplicates()

3. 数据选择和过滤：pandas提供了多种方法来选择和过滤数据。例如，可以使用loc和iloc方法选择特定的行和列。以下代码将选择第一列和前五行的数据：

   selected_data = data.iloc[:5, 0]

4. 数据汇总和统计：pandas提供了各种方法来对数据进行汇总和统计。例如，可以使用groupby()方法按照某个列的值进行分组，并使用agg()方法计算每个组的总和、均值等统计指标。以下代码将按照"category"列的值分组，并计算"price"列的总和：

   grouped_data = data.groupby('category').agg({'price':'sum'})

5. 数据可视化：pandas可以与一些流行的可视化库（如matplotlib和seaborn）结合使用，实现数据的可视化。例如，可以使用plot()方法生成数据的折线图：

   data.plot(x='date', y='value', kind='line')

以上只是一些使用pandas库的实用代码示例，p pandas还有更多功能和方法可以探索和使用，以满足各种数据处理和分析的需求。

python实用代码

当然！这里有一些常用的Python实用代码示例：

1. 列表去重：

my_list = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list)

2. 字符串反转：

my_string = "Hello, World!"
reversed_string = my_string[::-1]
print(reversed_string)

3. 文件读取：

with open('file.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

4. 获取当前时间：

from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now)

5. 异常处理：

try:
    # 你的代码
except Exception as e:
    print("发生错误:", str(e))

这些是一些常见的Python实用代码示例，希望对你有帮助！如果你有其他问题，请随时提问。