【编程必备】盘点5个好用到爆的Python函数！

       对于在学习Python或已经从事Python相关工作的同学来说，好用的函数可以大幅度提升我们的工作效率，那Python有哪些好用到爆的函数呢？本篇文章为大家整理了10个函数，请看下文：

       第一个：isin()方法

       主要用于确认数据集中的数值是否被包含在给定的列表中。

df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12])),
                  index=['A', 'B', 'C', 'D'],
                  columns=['one', 'two', 'three'])
df.isin([3, 5, 12])

       输出结果为

     one    two  three
A  False  False   True
B  False   True  False
C  False  False  False
D  False  False   True

       第二个：df.plot.box()方法

data = np.random.randn(25, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABC'))
ax = df.plot.box()

       输出结果为：

       第三个：items()方法

       pandas中的items()方法可以用来遍历数据集当中的每一列，同时返回列名以及每一列中的内容，以元祖的形式，示例如下：

df = pd.DataFrame({'species': ['bear', 'bear', 'marsupial'],
                  'population': [1864, 22000, 80000]},
                  index=['panda', 'polar', 'koala'])
df

       输出结果为：

         species  population
panda       bear        1864
polar       bear       22000
koala  marsupial       80000

       第四个：insert()方法

       主要用于在数据集中的特定位置处插入数据，示例如下：

df.insert(1, "size", [2000, 3000, 4000])

       输出结果为：

         species  size  population
panda       bear  2000        1864
polar       bear  3000       22000
koala  marsupial  4000       80000

       第五个：assign()方法

       可以用于在数据集中添加新的列，示例如下：

df.assign(size_1=lambda x: x.population * 9 / 5 + 32)

       输出结果为：

         species  population    size_1
panda       bear        1864    3387.2
polar       bear       22000   39632.0
koala  marsupial       80000  144032.0

       关于"盘点5个好用到爆的Python函数！"的话题到这里就结束了，老男孩Python全栈开发课程内容主要包括：Python开发基础、Python高级编程与数据库开发、前端开发、WEB框架开发、爬虫开发、全栈项目实战、数据分析、人工智能、自动化运维与开发以及高并发语言GO开发等，独家前沿课程内容，使学员找工作更有优势！

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