作业八——函数

最新推荐文章于 2020-08-26 11:16:56 发布
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本章深入探讨了Python中的函数使用，包括定义函数、理解形参与实参的区别、函数的返回值等核心概念。通过一系列示例，如favorite_book()、make_shirt()、city_country()和show_magicians()等，详细解释了如何创建和调用函数，以及如何传递不同类型的参数。同时，还介绍了如何在函数中处理可变数量的参数，例如在制作三明治的示例中。

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        该章主要讲述了函数的用法：如何定义一个函数，函数的参数（形参和实参的区别），函数的返回值等内容。

 

8-2 喜欢的图书 

    题目描述：      

           编写一个名为favorite_book()的函数，其中包含一个名为title的形参。这个函数打印一条消息，如One of my favorite books is Alice in Wonderland 。调用这个函数，并将一本图书的名称作为实参传递给它。

    INPUT：

            None

    OUTPUT：    

One of my favorite books is Harry Potter

    代码展示：</

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Pandas是一个强大的数据处理库，常用于Python数据分析任务。对于"shopping-thread"这个场景，如果是指使用Pandas进行一些与购物相关的数据操作或分析，比如从CSV、Excel文件或网络API获取购物数据，然后对数据进行清洗（如处理缺失值、异常值），整理（如分组、排序、透视表），或者进行统计分析（如销售额排名、用户购买习惯等），我们通常会按照以下步骤进行： 1. **导入模块**：首先需要导入pandas库以及可能需要用到的其他库，如requests（处理HTTP请求）、BeautifulSoup（解析HTML）。 ```python import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. **数据加载**：如果数据来自网页，可以使用requests和BeautifulSoup爬取数据，然后转换成DataFrame。 ```python url = 'http://example.com/shopping-data' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') data = pd.DataFrame(soup.find_all('div', class_='product')) # 假设产品信息在这样的标签中 ``` 3. **数据清洗和预处理**：去除无关信息，填充缺失值，统一数据格式。 ```python data = data.dropna() # 删除缺失值 data['price'] = data['price'].astype(float) # 将价格字段转为数值类型 ``` 4. **数据分析**：利用Pandas提供的函数进行数据探索和计算。 ```python grouped_data = data.groupby('category')['sales'].sum() # 按类别汇总销售量 top_products = data.sort_values(by='sales', ascending=False)[:10] # 获取销量最高的前10产品 ``` 5. **保存结果**：将分析结果保存到本地文件或数据库。 ```python data.to_csv('shopping_analysis.csv') # 保存到csv文件 ```
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