PYTHON中的%的意思

1、%,代表数学运算符号,求模;

2、%还用在python的格式化输出,比如:
a = ‘test’
print ‘it is a %s’ %(a)
打印的结果就是 it is a test

3、PYTHON中数据库操作
https://blog.youkuaiyun.com/qq_30008595/article/details/84995241?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=python%20%E8%AF%BB%E5%8F%96%E5%86%99%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-9-84995241.first_rank_v2_pc_rank_v29&spm=1018.2226.3001.4187

### R语言 `%>%` 符号的含义与使用方法 在R语言中,`%>%` 是一种称为 **管道操作符** 的特殊语法结构。它主要用于将一个表达式的输出无缝传递到另一个函数作为其第一个参数输入,从而简化代码逻辑并提高可读性。 #### 定义与基本原理 该符号由 `magrittr` 包引入,并被广泛应用于多个流行的数据科学包(如 `dplyr`),成为现代R编程的重要组成部分之一[^1]。具体来说,当写成如下形式时: ```r object %>% function(arg1, arg2, ...) ``` 这实际上相当于调用了: ```r function(object, arg1, arg2, ...) ``` 即把左侧的对象自动插入到了右侧函数的第一个位置上[^3]。 #### 主要优势 采用这种链式书写风格有以下几个好处: - 提升程序流畅度:避免频繁嵌套括号带来的混乱; - 减少临时变量声明次数:无需显式存储每步计算结果再继续后续运算; - 更贴近自然语言习惯:使整个分析过程看起来更像是讲故事般连贯顺畅; #### 实际应用场景举例说明 假设有一个数据框df需要经历一系列变换步骤才能得到最终目标值,则传统做法可能如下所示: ```r result <- summarise(group_by(filter(df, condition), group_var), mean_val=mean(value)) ``` 而利用`%>%`,则可以改写得更为直观易懂些: ```r filtered_df <- filter(df, condition) grouped_df <- group_by(filtered_df , group_var ) final_result<-summarize(grouped_df , mean_val = mean(value )) ``` 或者更紧凑地表示为单行命令: ```r df %>% filter(condition) %>% group_by(group_var ) %>% summarize(mean_val = mean(value )) -> final_result ``` 以上例子展示了如何通过连续运用不同类型的动词型函数(`filter`,`group_by`,`summarize`)逐步构建起完整的数据分析链条[^4]。 另外值得注意的是,在某些情况下如果希望保留原始数据不变的同时也执行一些副作用动作(比如打印当前状态),就可以借助于另一种变体版本`%T>%`(tee operator)[^1]: ```r iris %>% head(n = 5L) %T>% print() %>% summary() ``` 此段代码先选取鸢尾花数据集中前五行记录并通过屏幕显示出来之后才对其整体情况进行概述统计[^2]。 --- ###
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