С готовыми функциями в Python мы уже знакомы. Например, мы знаем, что существует функция print(), которая принимает на вход что угодно и выводит результат на экран:
print(5)
5
Эта функция может принимать на вход несколько аргументов сразу:
print("a", 5, [4, 6])
a 5 [4, 6]
Теперь мы посмотрим, как писать свои функции. Напишем функцию squared(), которая будет принимать на вход число и возвращать его квадрат. Первая строка функции – сигнатура – состоит из ключевого слова def, который сообщает Python, чтобы мы собираемся определить новую функцию, названия функции и её аргументов. Здесь аргумент у нас один – некоторое число, которое мы обозначим за x. В конце сигнатуры ставится двоеточие, всё, что после двоеточия – это тело функции, то есть описание того, что эта функция должна делать.
Наша функция должна возводить полученное на вход число в квадрат и возвращать результат. Этот результат мы поместим после ключевого слова return:
# функция
def squared(x):
return x ** 2
Проверим, что функция работает, применим её к числу 3:
squared(3)
9
Теперь напишем функцию с двумя аргументами и результатом в виде списка. Пусть это будет функция just_test(), которая принимает на вход два числа и возвращает их сумму и разность, оформленные в список:
def just_test(a, b):
res1 = a + b
res2 = a - b
return [res1, res2]
just_test(3, 5)
[8, -2]
Всё работает!
pandas¶В Python есть библиотека pandas, которая позволяет работать с данными в табличном виде, а также загружать данные из файлов CSV и Excel. Обычно эту библиотеку импортируют с сокращённым названием pd:
import pandas as pd
Попробуем создать датафрейм (таблицу) из списка списков:
df = pd.DataFrame([[2, 3, 7],
[0, 2, 9]])
df
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 3 | 7 |
| 1 | 0 | 2 | 9 |
Первый список считался как первая строка таблицы, а второй – как вторая. Смысл один и тот же, но работать с таблицей гораздо привычнее и приятнее. Присвоим названия столбцам (по умолчанию они просто нумеруются целочисленными индексами):
df.columns = ["A", "B", "C"]
df
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 3 | 7 |
| 1 | 0 | 2 | 9 |
Теперь нашу небольшую табличку мы можем экспортировать в файл CSV или Excel:
df.to_csv("/Users/allat/Desktop/icef/test.csv")
df.to_excel("/Users/allat/Desktop/icef/test.xlsx")