tail函数python head和tail函数( 三 )

Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。
1#查看前 3 行数据``df.head(``3``)
Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。
1#查看最后 3 行df.tail(3)
python 递归限制 python不能无限的递归调用下去。并且当输入的值太大，递归次数太多时，python 都会报错
首先说结论， python解释器这么会限制递归次数，这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出。
tail recursion 就是指在程序最后一步执行递归。这种函数称为 tail recursion function 。举个例子：
这个函数就是普通的递归函数，它在递归之后又进行了乘的操作。这种普通递归，每一次递归调用都会重新推入一个调用堆栈。
把上述调用改成 tail recursion function
tail recursion 的好处是每一次都计算完，将结果传递给下一次调用，然后本次调用任务就结束了，不会参与到下一次的递归调用。这种情况下，只重复用到了一个堆栈。因此可以优化结构。就算是多次循环，也不会出现栈溢出的情况。这就是 tail recursion optimization。
c和c++都有这种优化，python没有，所以限制了调用次数，就是为了防止无限递归造成的栈溢出。
如果递归次数过多，导致了开头的报错，可以使用sys包手动设置recursion的limit
手动放大 recursionlimit 限制：
用python数据分析是不是用的pandaspandas包最基本的功能
1、读取数据：
data = https://www.04ip.com/post/pd.read_csv('my_file.csv')
data=https://www.04ip.com/post/pd.read_csv('my_file.csv',sep=';',encoding='latin-1',nrows=1000, kiprows=[2,5])
sep变量代表分隔符。因为Excel中的csv分隔符是“;”，因此需要显示它。编码设置为“latin-1”以读取法语字符。nrows=1000表示读取前1000行。skiprows=[2,5]表示在读取文件时将删除第2行和第5行
最常用的函数：read_csv, read_excel
还有一些很不错的函数：read_clipboard、read_sql
2、写入数据
data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)
index=None将简单地按原样写入数据。如果你不写index=None，会得到额外的行。
我通常不使用其他函数，比如to_excel ， to_json，to_pickle ， to_csv，虽然它们也做得很好，但是csv是保存表最常用的方法。
3、检查数据：
data.shape
data.describe()
data.head(3)
.head(3)打印数据的前3行，.tail()函数将查看数据的最后一行。
data.loc[8]
打印第8行。
data.loc[8, 'column_1']
将第8行值打印在“column_1”上。
data.loc[range(4,6)]
打印第4行到第6行。
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