1. Pandas讀取csv或excel數據時，很可能遇到的columns中，列名會帶有特殊字符，例如：空格、

、、雙空格、引號等等，如果不想手動修改的話，可以df.rename()來解決。

df =pd.read_excel(data_path)

df_= df.rename(columns=lambda x: x.replace(" ","").replace(' ','').replace(" ","").replace(r"","").replace(r"",""))

如果還有其他的字符，也可以類似解決。

2.python計算標準差時，出現nan：這個原因可能是原始數據都是nan；

但是更有可能是求解std時參數用錯了：因為python求解時，有偏估計和無偏估計是用 ddof參數來選擇的，求標準差時除以的值是：n-ddof。

如果使用numpy計算的話，numpy.std() 求標準差的時候默認是除以 n，即有偏估計；如果要無偏估計，需要在np.std()參數中加入參數 ddof = 1，也就是除以的是n-1；

然而，pandas卻是相反的，它默認是無偏估計，也就是除以 n-1；如果想有偏估計，需要設置參數 ddof=0，即 df.std(ddof=0)。

所以：

如果你的數值序列其他的都是nan，只有一個值不是nan，那么無偏估計時，std求解的標準差就是nan了。

3. 列表、字符串等在直接索引時，不能超出長度范圍；但是切片索引時，卻可以超出范圍，超出范圍時取值一直到末尾。

例如：

a = 'abcdefg'

#print(a[10]) # 報錯：IndexError: string index out of range

print(a[3:10]) #不報錯：返回 defg

b= [2,3,4,5]#print(b[10]) # 報錯：IndexError: string index out of range

print(b[2:10]) #不報錯：返回 [4, 5]

4. range函數，有步長參數可用

range(start,stop[,step])

有時候，步長參數可以讓你減少一層for循環的使用。

for ii in range(1,8,2):print(ii)

5. pandas求取眾數 mode() 方法，多個眾數時，求所有眾數的均值

importpandas as pdimportnumpy as np

df= pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf'],'course':['Chinese','Math','Math','Chinese','Math','English','Chinese','English'],'grade':[1,1,2,2,2,2,3,3],'score':[85,85,91,78,89,89,78,79]})print(df.score)

aa= df.score.mode() #眾數

print(type(aa)) #

print('aa:',aa) #如果有多個眾數，會形成一個序列返回

print(np.mean(aa)) #多個眾數時，求均值

注：scipy.stats.mode() 和df.value_counts() 均可用于求眾數。

參考：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python not in range1002无标题_Python中偶尔遇到的细节疑问（一）：去除列名特殊字符、标准差出现nan、切片索引可超出范围、range步长、众数...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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