2022年深圳技能大賽一大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用職業(yè)技能競賽理論復(fù)習(xí)資料注意本文提供的理論復(fù)習(xí)資料包含Python編程基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)分析、Python可視化、Python數(shù)據(jù)采集和Hadoop大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)等大部分相關(guān)知識。1Python編程基礎(chǔ)1、認(rèn)識PythonPython是一種結(jié)合解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮母邔哟斡?jì)算機(jī)程序語言，也是一種功能強(qiáng)大而完善的通用型語言，已經(jīng)具有二十多年的發(fā)展歷史，成熟且穩(wěn)定。Python具有非常簡潔而清晰的語法特點(diǎn)，因?yàn)樗脑O(shè)計(jì)指導(dǎo)思想是，對于一個(gè)特定的問題，應(yīng)該用最好的方法來解決。Python具備垃圾回收功能，能夠自動(dòng)管理內(nèi)存的使用，常被當(dāng)作腳本語言，用于處理系統(tǒng)管理任務(wù)和網(wǎng)絡(luò)程序編寫；同時(shí)支持命令式程序設(shè)計(jì)、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、函數(shù)式編程、泛型編程多種編程范式，也非常適合完成各種高級任務(wù)。2、Python特性Python語言能廣泛用于多種編程領(lǐng)域，無論對于初學(xué)者，還是對于在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域具備一定經(jīng)驗(yàn)的工作者，它都極具吸引力。其關(guān)鍵特征包括簡單、易學(xué)、免費(fèi)、開源、廣泛的標(biāo)準(zhǔn)庫、互動(dòng)模式、可移植、可擴(kuò)展、可嵌入和具備數(shù)據(jù)庫接口。3、輸入與輸出在Python語言中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)輸出的方式有兩種：一種是使用print函數(shù)，其語法結(jié)構(gòu)為print（＜expressions＞）：另一種是直接使用變量名來查看該變量的原始值。在Python語言中，可以通過input函數(shù)從鍵盤輸入數(shù)據(jù)，其語法結(jié)構(gòu)為input（＜prompt＞）。4、代碼注釋單行注釋：以井號（#）開頭，注釋不會被機(jī)器編譯。多行注釋：在實(shí)際應(yīng)用常會有多行注釋的需求，同樣也可以使用井號對多行代碼進(jìn)行注釋，另一種簡便方法是使用3個(gè)單引號或者是3個(gè)雙引號將注釋內(nèi)容括起來。在使用引號進(jìn)行多行注釋時(shí)，需要保證前后使用的引號類型保持一致。5、多行語句多行語句可以有兩種理解：一條語句多行；一行多條語句。一條語句多行的情況一般是語句太長，使用反斜杠（\）可以實(shí)現(xiàn)一條長語句的換行，也不會被機(jī)器識別成多條語句。但在［］、｛卜（）括號里面的多行語句在換行時(shí)是不需要使用反斜杠的。一行多條語句，通常在短語句中應(yīng)用得比較廣泛，使用分號（；）可對多條短語句實(shí)現(xiàn)隔離。

a='Apple\Bananaa='Apple\Banana\Orange,a'AppleBananaOrange,'Banana,, a=1;b=2;c=3'Orange'] print(a,b,c)a123['Apple*,，Banana',，Orange']6、縮進(jìn)Python最具有特色得就是以縮進(jìn)得方式來標(biāo)識代碼塊，不再需要使用大括號，代碼看起來會更加簡潔明朗。同一個(gè)代碼塊得語句必須保證相同得縮進(jìn)空格數(shù)，否則將會出錯(cuò)，至于縮進(jìn)得空格數(shù)，Python并沒有硬性要求，只需保證空格數(shù)一致即可。7、命名標(biāo)識符標(biāo)識符在機(jī)器語言中是一個(gè)被允許作為名字得有效字符串。Python中的標(biāo)識符主要用在變量、函數(shù)、類、模塊、對象等命名中。Python對標(biāo)識符的規(guī)定如下。(1)標(biāo)識符可以由字母、數(shù)字和下劃線組成。(2)標(biāo)識符不能以數(shù)字開頭。以下劃線開頭的標(biāo)識符具有特殊的意義，使用時(shí)需特別注意。①以單下劃線開頭的標(biāo)識符代表不能直接訪問的類屬性，需通過類提供的接口進(jìn)行訪問，不能用“fromxxximport*”導(dǎo)入。②以雙下劃線開頭的標(biāo)識符代表類的私有成員。③以雙下劃線開頭和結(jié)尾的標(biāo)識符是Python特殊方法專用的標(biāo)識。(3)標(biāo)識符字母區(qū)分大小寫。(4)標(biāo)識符禁止使用Python中的保留字?？墒褂胕skeyword函數(shù)確認(rèn)字符串是否為保留字，使用kwlist函數(shù)可以查看所有保留字。8、變量在Python中，變量不需要提前聲明，創(chuàng)建時(shí)直接對其賦值即可，變量類型由賦給變量的值決定。創(chuàng)建一個(gè)變量時(shí)，在機(jī)器的內(nèi)存中，系統(tǒng)會自動(dòng)給該變量分配一塊內(nèi)容，用于存放變量值。當(dāng)令變量y等于變量x時(shí)(y=x),其實(shí)是一種內(nèi)存地址的傳遞，變量y獲得的是存儲變量x值的內(nèi)存地址，所以當(dāng)x變量改變時(shí)，變量y并不會發(fā)生改變。而且變量x的值改變時(shí)，系統(tǒng)會重新分配另一塊內(nèi)存空間存放新的變量值。9、變量值變量值是賦給變量的數(shù)據(jù)，Python中有6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型，分別是數(shù)字(Number)、字符串(String),列表(List),元組(Tuple)、字典(Dictionary)、集合(Set)。其中，列表、元組、字典、集合屬于復(fù)合數(shù)據(jù)類型。10、數(shù)值型數(shù)據(jù)Python3支持的數(shù)值型數(shù)據(jù)類型有int、float、bool、complexoint類型指整數(shù)數(shù)值，Python3中的整數(shù)類型int表示長整型；float類型指既有整數(shù)又有小數(shù)部分的數(shù)據(jù)類型；bool類型只有True(真)和False(假)兩種取值，因?yàn)閎ool繼承了int類型，即在這兩種類型中，True可以等價(jià)于數(shù)值1,False可以等價(jià)于數(shù)值0,并且可以直接使用bool值進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算；complex類型由實(shí)數(shù)部分和虛數(shù)部分構(gòu)成，Python中的結(jié)構(gòu)類型，實(shí)數(shù)和虛數(shù)部分都是浮點(diǎn)數(shù)。在Python中可以實(shí)現(xiàn)數(shù)值型數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換，使用內(nèi)置函數(shù)有int、float、bool,complexo浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)成整數(shù)的過程中，只是簡單地將小數(shù)部分剔除，保留整數(shù)部分，int空的結(jié)果為0；布爾型轉(zhuǎn)整數(shù)時(shí)，bool值True被轉(zhuǎn)為整數(shù)1,False被轉(zhuǎn)為整數(shù)0；復(fù)數(shù)無法轉(zhuǎn)成整型。11、字符型數(shù)據(jù)相對比數(shù)值型數(shù)據(jù)，字符型數(shù)據(jù)可以理解為一種文本，在語言領(lǐng)域的應(yīng)用更加廣泛，Python提供了幾種方式去表達(dá)字符串，分別是使用單引號（'）、雙引號（"）和三引號（”‘或者"""）.單引號標(biāo)識字符串的方法是將字符串用單引號括起來，標(biāo)準(zhǔn)Python庫允許字符串中包含字母、數(shù)字及各種符號。Python3的默認(rèn)編號為UTF-8,意味著可以在字符串中任意使用中文。雙引號在字符串中的使用于單引號的用法完全相同，需要注意的是，單引號和雙引號不能混用。三引號相比于單引號或雙引號，自身有一個(gè)特殊的功能，它能夠標(biāo)識一個(gè)多行的字符串，如一段話的換行、縮進(jìn)等格式都會原封不動(dòng)地保留。三引號是格式化記錄一段話的好幫手，但前后引號要保持一致，不能混用。12、字符轉(zhuǎn)義反斜杠（\）不僅可以在字符串中擔(dān)當(dāng)特殊換行的角色，還可以是字符串的轉(zhuǎn)義字符。單引號轉(zhuǎn)義（\'）是單引號只是純粹的單引號，不具備其他作用，比較特殊的是，用雙引號標(biāo)識一個(gè)包含單引號的字符串時(shí)不需要轉(zhuǎn)義符，但如果其中包含一個(gè)雙引號，則需要轉(zhuǎn)義（\"）。另外，反斜杠可以用來轉(zhuǎn)義它本身（\\）。此外，Python中還可以通過給字符串加上一個(gè)前綴r或R來指定原始字符串，如反斜杠開頭的特征字符串（'D:\name\python'）,可用r指定原始字符串。13、字符串索引Python對于字符串的操作還是比較靈活的，包括字符提取、字符串切片、拼接等。字符串索引分為正索引和負(fù)索引，通常說的索引就是指正索引，在Python中，索引時(shí)從。開始的，也就是第一個(gè)字符的索引是0,第二個(gè)字符索引是1,以此類推。而負(fù)索引是從右到左去標(biāo)記字符，然后加上一個(gè)負(fù)號，負(fù)索引的第一個(gè)值是-1,不是-0,如果負(fù)索引的第一個(gè)值是0,那么會導(dǎo)致0索引指向兩個(gè)值，這種情況是不允許的。14、字符串基本操作——字符提取Python中只需在變量后面使用方括號（[]）將需要提取的字符索引括起來，就可以提取指定位置的字符。15、字符串基本操作一一字符串切片通過截取字符串的片段，形成子字符串。字符串切片的方式如s[i:j],s代表字符串，i表示截取字符串的開始索引，j表結(jié)束索引。需要注意的是，在截取子字符串的適合將包含起始字符，但不包含結(jié)束字符，這是一個(gè)半開閉區(qū)間。Python在字符串切片的功能上有很好的默認(rèn)值，省略第1個(gè)索引，默認(rèn)為0；省略第2個(gè)索引默認(rèn)為切片字符串的長度。注意，在Python中，字符串是不可以更改的，所以，如果給指定位置的字符重新賦值，則會報(bào)錯(cuò)。16、字符串基本操作——字符串拼接如果需修改其中的一小部分字符串，可以使用字符串拼接。字符拼接時(shí)，可以只有加號（+）將兩個(gè)字符串拼接起來，使用星號（*）表示重復(fù)。另外，相鄰的兩個(gè)字符串文本是會自動(dòng)拼接在一起。運(yùn)用這個(gè)思路則可對字符串部

分字符進(jìn)行修改。17、算術(shù)運(yùn)算符算術(shù)運(yùn)算符是對操作數(shù)進(jìn)行運(yùn)算的一系列特殊符號，能夠滿足一般的運(yùn)算操作需求。運(yùn)算符描述+相加兩個(gè)對象-得到一個(gè)負(fù)數(shù)或是一個(gè)數(shù)減去另一個(gè)數(shù)*兩數(shù)相乘或是返回一個(gè)被重復(fù)若干次的字符串/X除以y,做除法%取模，返回除法的余數(shù)**累，返回X的y次方//取整除，返回商的整數(shù)部分18、比較運(yùn)算符比較運(yùn)算符一般用于數(shù)值的比較，也可以是字符的比較，當(dāng)兩個(gè)數(shù)值比較結(jié)果是正確時(shí)，返回True,否則返回False=在Python中，字符是符合ASCII編碼的，每個(gè)字符都有屬于自己的編碼，字符的比較本質(zhì)是字符的ASCII編碼的比較。運(yùn)算符描述==等于，比較對象是否相等!=不等于，比較兩個(gè)對象是否不相等>大于，返回X是否大于y<小于，返回X是否小于y>=大于等于，返回X是否大于等于yV二小于等于，返回x是否小于等于y19、賦值運(yùn)算符賦值運(yùn)算符用于對變量的賦值和更新，Python除了簡單的賦值運(yùn)算符外，還有一類特殊的賦值運(yùn)算符，比如加法賦值運(yùn)算符、減法賦值運(yùn)算符等。除了簡單的賦值運(yùn)算符，其他都屬于特殊賦值運(yùn)算符。運(yùn)算符描述=簡單的賦值運(yùn)算符+=加法賦值運(yùn)算符，a+二b等效于a=a+b-=減法賦值運(yùn)算符，a-=b等效于a=a-b*=乘法賦值運(yùn)算符，a*=b等效于a=a*b/=除法賦值運(yùn)算符，a/=b等效于a=a/b%=取模賦值運(yùn)算符，a%=b等效于a=a%b**=哥賦值運(yùn)算符，a**=b等效于a=a**b//=取整除賦值運(yùn)算符，a//=b等效于a=a//b20、按位運(yùn)算符通常，數(shù)字都是使用十進(jìn)制，按位運(yùn)算符會自動(dòng)將輸入的十進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)，再進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算。運(yùn)算符描述&按位與運(yùn)算符：參與運(yùn)算的兩個(gè)值，如果相應(yīng)位為1,則該位的結(jié)果為1,否則為01按位或運(yùn)算符：只有對應(yīng)的兩個(gè)二進(jìn)位有一個(gè)為1,結(jié)果就為1A按位異或運(yùn)算符：當(dāng)兩對應(yīng)的二進(jìn)位相異時(shí)，結(jié)果為1按位取反運(yùn)算符：對數(shù)據(jù)的每個(gè)二進(jìn)制位取反，即把1變成0,把0變成1

?左移動(dòng)運(yùn)算符：運(yùn)算數(shù)的各二進(jìn)位全部左移若干位，由“<<”右邊的數(shù)指定移動(dòng)的位數(shù)，高位丟棄，低位補(bǔ)0?右移動(dòng)運(yùn)算符：把“>>”左邊的運(yùn)算數(shù)的各二進(jìn)位全部右移若干位，“>>”右邊的數(shù)指定移動(dòng)的位數(shù)21、邏輯運(yùn)算符運(yùn)算符描述and布爾“與"，Xandy,如果x為False,返回Fake：否則返回y的計(jì)算值or布爾“或"，xory,如果x為True,它返回True；否則返回y的計(jì)算值not布爾"非”,not（x）,如果x為Ture,返回False；如果x為False,返回True22、成員運(yùn)算符成員運(yùn)算符的作用時(shí)判斷某指定值是否存在于某一序列中，包括字符串、列表或元組。運(yùn)算符描述in如果在指定的序列中找到值，返回True,否則返回Fakenotin如果在指定的序列中沒有找到值，返回True,否則返回False23、身份運(yùn)算符身份運(yùn)算符用于比較兩個(gè)對象的內(nèi)存地址。運(yùn)算符描述is用于判斷兩個(gè)標(biāo)識符是不是引用自一個(gè)對象notis用于判斷兩個(gè)標(biāo)識符是不是引用自不同對象24、運(yùn)算符優(yōu)先級一個(gè)表達(dá)式往往不只包含一個(gè)運(yùn)算符，當(dāng)一個(gè)表達(dá)式存在多個(gè)運(yùn)算符時(shí)，運(yùn)算符會按照優(yōu)先級運(yùn)算，處于同一優(yōu)先級的運(yùn)算符則從左到右依次運(yùn)算。運(yùn)算符描述**指數(shù)，最高優(yōu)先級?+一按位翻轉(zhuǎn)、一元加號和減號（最后兩個(gè)的方法名為+@和-@）*/%//乘、除、取模和取整數(shù)+"加法減法??右移、左移運(yùn)算符&按位與運(yùn)算符A按位或運(yùn)算符<=<>>=比較運(yùn)算符<>==!=等于運(yùn)算符=%=/=//=-=+=*=**=賦值運(yùn)算符isisnot身份運(yùn)算符innotin成員運(yùn)算符notorand邏輯運(yùn)算符25、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型Python中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是根據(jù)某種方式將數(shù)據(jù)元素組合起來形成的一個(gè)數(shù)據(jù)元素集合，其中包含序列（列表和元組）、映射（字典）以及集合3種基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型。序列類型：序列是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象的有序排列，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象作為序列的元素都會被分配一個(gè)位置編號（也稱為索引），序列就相當(dāng)于數(shù)學(xué)中數(shù)列的概念。Python中的序列類型包括字符串、列表、元組、Unicode字符串、buffer對象、xrange對象等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中字符串、列表和元組最為常用。映射類型：映射類型就是存儲了對象與對象之間的映射關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，Python中唯一的映射類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是字典，字典中的每個(gè)元素都存在相應(yīng)的名稱（稱為鍵）與之一一對應(yīng)。字典相當(dāng)于帶有各自名稱的元素組成的集合。與序列不同的是，字典中的元素沒有排列順序。集合類型：集合當(dāng)中的元素不能重復(fù)出現(xiàn)，即集合中的元素是相對唯一的，并且元素不存在排列順序。由此可見，Python中的集合概念相當(dāng)于數(shù)學(xué)中的集合概念。集合類型包括可變集合與不可變集合。26、可變數(shù)據(jù)類型通過可變數(shù)據(jù)類型，可以直接對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象的內(nèi)容進(jìn)行修改，即可以對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行元素的賦值修改、刪除或增加等操作。由于可變數(shù)據(jù)類型對象能直接對自身進(jìn)行修改，所以修改后的新結(jié)果仍與原對象引用同一個(gè)id地址值，即由始至終只對同一個(gè)對象進(jìn)行了修改。Python中比較重要的可變數(shù)據(jù)類型包括列表、字典、可變集合等。27、不可變數(shù)據(jù)類型與可變數(shù)據(jù)類型不同，不可變數(shù)據(jù)類型不能對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象的內(nèi)容進(jìn)行修改操作，不可對對象中的元素進(jìn)行增加、刪除和賦值修改。若需要對對象進(jìn)行內(nèi)容修改，則需對其變量名進(jìn)行重新賦值，賦值操作會把變量名指向一個(gè)新對象，新舊對象兩者引用兩個(gè)不同的id地址值。常用的不可變數(shù)據(jù)類型包括數(shù)字、字符串、元組、不可變集合等。28、列表列表是最常用的Python數(shù)據(jù)類型，它可以作為一個(gè)方括號內(nèi)的逗號分隔值出現(xiàn)。列表的數(shù)據(jù)項(xiàng)不需要具有相同的類型，列表都可以進(jìn)行的操作包括索引、切片、力口、乘、檢查成員。常用的創(chuàng)建列表的方法有兩種，一種是使用方括號（[]）進(jìn)行創(chuàng)建，另一種是使用list函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建。列表索引與字符串的索引一樣，列表索引從0開始，第二個(gè)索引是1.依此類推。通過索引列表可以進(jìn)行截取、組合等操作，具體的索引格式為sequence_name[index],具體的切片格式為sequence_name[start:end:step],即序列對象[起始元素:終止元素:步長值],注意切片操作的區(qū)間是左閉右開區(qū)間，因此不包含終止元素。使用列表方法append。、extend。和insert?？上蛄斜韺ο笾刑砑釉?。append。方法可在列表尾部追加元素，該方法每次只能追加一個(gè)元素；extend。能夠?qū)⒘硪粋€(gè)列表的元素添加至列表末尾，相當(dāng)于兩個(gè)列表進(jìn)行拼接，也可以通過加號進(jìn)行拼接；insert。能向列表中添加一個(gè)元素，不同的是，它可指定位置添加。使用del、pop、remove語句可刪除列表元素。在Python中，使用del語句可以將列表中提取出來的元素刪除:pop語句是利用元素位置對元素進(jìn)行刪除操作；remove語句可以將指定元素進(jìn)行刪除，刪除的元素是列表中第一次出現(xiàn)的元素。列表是可變的，修改元素最簡單的方法是提取該元素并進(jìn)行賦值操作。列表對+和*的操作符與字符串相似。+號用于組合列表，*號用于重復(fù)列表。Python表達(dá)式結(jié)果描述len([1,2,3])3長度[1,2,3]+[4,5,6][1,2,3,4,5,6]組合「Hi門*4「Hi!','Hi!','Hi!','Hi門重復(fù)3in[1,2,3]True元素是否存在于列表中forxin[1,2,3]:print(x,end="M)123迭代

Python列表函數(shù)如下。函數(shù)描述len(list)列表元素個(gè)數(shù)max(list)返回列表元素最大值min(list)返回列表元素最小值list(seq)將元組轉(zhuǎn)換為列表Python列表方法如下。方法描述list.append(obj)在列表末尾添加新的對象list.count(obj)統(tǒng)計(jì)某個(gè)元素在列表中出現(xiàn)的次數(shù)list.extend(seq)在列表末尾一次性追加另一個(gè)序列中的多個(gè)值（用新列表擴(kuò)展原來的列表）list.index(obj)從列表中找出某個(gè)值第一個(gè)匹配項(xiàng)的索引位置list.insert(index,obj)將對象插入列表list.pop([index=-1])移除列表中的一個(gè)元素（默認(rèn)最后一個(gè)元素），并且返回該元素的值list.remove(obj)移除列表中某個(gè)值的第一個(gè)匹配項(xiàng)list.reverse()反向列表中元素list.sort(key=None,reverse=False)對原列表進(jìn)行排序list.clear()清空列表list.copyO復(fù)制列表29、元組Python的元組與列表類似，不同之處在于元組的元素不能修改。元組使用小括號（），列表使用方括號口。元組創(chuàng)建很簡單，只需要在括號中添加元素，并使用逗號隔開即可。元組也可以使用tuple函數(shù)創(chuàng)建，該函數(shù)能將其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象轉(zhuǎn)換成元組類型，注意tuple函數(shù)傳入元組需要加上小括號。元組中只包含一個(gè)元素時(shí)，需要在元素后面添加逗號，否則括號會被當(dāng)作運(yùn)算符使用。元組是不可變的，類似于對列表元素的增添、刪除、修改等操作都不能作用在元組對象上。但是元素屬于序列類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此可以在元組對象上進(jìn)行元素索引訪問提取和切片操作。元組中的元素值是不允許修改的，但可以對元組進(jìn)行連接組合，直接通過加號即可連接元組的元素。元組中的元素值是不允許刪除的，但可以使用del語句來刪除整個(gè)元組。與字符串一樣，元組之間可以使用+號和*號進(jìn)行運(yùn)算。這就意味著可以組合和復(fù)制，運(yùn)算后會生成一個(gè)新元組。Python表達(dá)式結(jié)果描述len((l,2,3))3計(jì)算元素個(gè)數(shù)(1,2,3)+(4,5,6)(1,2,3,4,5,6)連接('Hi!1)*4('Hi!','Hi!','Hi!','Hi!')復(fù)制3in(1,2,3)True元素是否存在forxin(1,2,3):print(x,end="n)123迭代Python元組包含的內(nèi)置函數(shù)如下。函數(shù)描述len(tuple)計(jì)算元組元素個(gè)數(shù)max(tuple)返回元組元素最大值min(tuple)返回元組元素最小值tuple（iterable） 將可迭代系列轉(zhuǎn)換為元組30、字典字典可存儲任意類型對象，即可包含以任意類型額數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為元素的集合，同時(shí)各元素具有與之對應(yīng)且唯一的鍵，字典主要通過鍵來訪問對應(yīng)的元素。由于字典是可變的，所以可以對字典對象進(jìn)行元素的增刪改查等操作。Python中常用的兩種創(chuàng)建字典的基本方法分別是使用花括號和使用函數(shù)diet創(chuàng)建，字典的每個(gè)鍵值key=>value對用冒號（：）分割，每個(gè)對之間用逗號（,）分割，整個(gè)字典包括在花括號｛｝中：diet函數(shù)的作用實(shí)質(zhì)上主要是將包含雙值子序列的系列對象轉(zhuǎn)換為字典類型，雙值子序列是指包含兩個(gè)元素的序列，而直接向diet函數(shù)傳入鍵和值進(jìn)行創(chuàng)建，其中須通過“=”將鍵和值隔開，注意diet作為Python的關(guān)鍵字和內(nèi)置函數(shù)，變量名不建議命名為diet。字典可通過鍵訪問對應(yīng)的值，也可通過鍵訪問賦值的方法向字典增添一個(gè)元素，若需要添加多個(gè)元素，或?qū)蓚€(gè)字典內(nèi)容合并，可以使用update方法。使用del語句可以刪除某個(gè)鍵值對。另外，字典也包含pop函數(shù)，只要傳入鍵，函數(shù)就能將對應(yīng)的值從字典中抽離，不同的是必須傳入?yún)?shù)。若需要清空字典內(nèi)容，可以使用字典方法的clear函數(shù)，結(jié)果返回空字典。字典的內(nèi)置函數(shù)如下。函數(shù)描述len(dict)計(jì)算字典元素個(gè)數(shù)，即鍵的總數(shù)str(dict)輸出字典，可以打印的字符串表示type(dict)返回輸入的變量類型，如果變量是字典就返回字典類型字典的內(nèi)置方法如下。方法描述dict.clear()刪除字典內(nèi)所有元素dict.copyO返回一個(gè)字典的淺復(fù)制dict.fromkeysO創(chuàng)建一個(gè)新字典，以序列seq中元素做字典的鍵，val為字典所有鍵對應(yīng)的初始值dict.get(key,default=None)返回指定鍵的值，如果鍵不在字典中返回default設(shè)置的默認(rèn)值keyindiet如果鍵在字典diet里返回true,否則返回falsedict.items()以列表返回一個(gè)視圖對象dict.keys()返回一個(gè)視圖對象dict.setdefault(key,defauit=None)和get。類似，但如果鍵不存在于字典中，將會添加鍵并將值設(shè)為defaultdict.update(dict2)把字典dict2的鍵/值對更新到diet里dict.values()返回一個(gè)視圖對象pop(key[,default])刪除字典key（鍵）所對應(yīng)的值，返回被刪除的值popitem()返回并刪除字典中的最后一對鍵和值31、集合集合（set）是一個(gè)無序的不重復(fù)元素序列，類似于字典中的鍵，集合的元素都是不可重復(fù)的，而且屬于不可變類型，元素之間沒有排列順序。Python中的集合類型就相當(dāng)于數(shù)學(xué)集合論中所定義的集合，可對集合對象進(jìn)行數(shù)學(xué)集合運(yùn)算（并集、交集、差集等）。若按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對象是否可變來分，集合類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括可變集合和不可變集合?？勺兗蠈ο?，可對其元素進(jìn)行增添、刪除等處理。可以使用大括號｛｝或者set（）函數(shù)創(chuàng)建集合，注意：創(chuàng)建一個(gè)空集合必須用set（）而不是｛｝,因?yàn)椋怯脕韯?chuàng)建一個(gè)空字典。相關(guān)常用方法和函數(shù)如下。方法描述set.add向可變集合中添加一個(gè)元素set.update向可變集合添加其他集合的元素，即合并兩個(gè)集合，也可用該方法添加元素，如列表，元組，字典等set.pop隨機(jī)刪除可變集合中的一個(gè)元素，當(dāng)集合對象為空集時(shí)，則返回錯(cuò)誤set.remove刪除可變集合中指定的一個(gè)元素set.discard刪除可變集合中指定的一個(gè)元素set.clear清空可變集合中所有元素，返回空集in使用Python中的in方法可以查詢元素是否存在于集合當(dāng)中l(wèi)en獲取集合當(dāng)中元素的個(gè)數(shù)set.copy復(fù)制可變集合的內(nèi)容并創(chuàng)建一個(gè)副本對象不可變集合對象屬于不可變數(shù)據(jù)類型，不能對其中的元素進(jìn)行修改處理，創(chuàng)建不可變集合的方法是使用frozenset函數(shù)。32、條件語句Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。if語句可實(shí)現(xiàn)條件分支，一般的形式如下。ifcondition_l:statement_block_1elifcondition_2:statement_block_2else:statement_block_3Python中用elif代替了elseif,所以if語句的關(guān)鍵字為：if-elif-else。(I)每個(gè)條件后面要使用冒號:，表示接下來是滿足條件后要執(zhí)行的語句塊。(2)使用縮進(jìn)來劃分語句塊，相同縮進(jìn)數(shù)的語句在一起組成一個(gè)語句塊。(3)在Python中沒有switch-case語句。33、循環(huán)語句一一for循環(huán)語句Python中的循環(huán)語句有for和while。for循環(huán)在Python中是一個(gè)通用的序列迭代器，可以遍歷任何有序的序列，如字符串、列表、元組等。Python中的for語句接收可迭代對象，如序列和迭代器作為其參數(shù)，每次循環(huán)可以調(diào)取其中的一個(gè)元素。For循環(huán)的一般格式如下。fbr<variable>in<sequence>:<statements>else:<statements>34、循環(huán)語句 while循環(huán)語句while循環(huán)也是最常用循環(huán)之一，一般形式如下。需要注意冒號和縮進(jìn)。另外，在Python中沒有do..while循環(huán)。while判斷條件(condition)：執(zhí)行語句(statements) 35、循環(huán)語句一一跳出循環(huán)語句在循環(huán)語句中，可以通過設(shè)置條件表達(dá)式永遠(yuǎn)不為false來實(shí)現(xiàn)無限循環(huán)。無限循環(huán)可以使用“Ctrl+C”組合鍵來中斷執(zhí)行。也可以設(shè)定continue和break語句來跳出循環(huán)，continue用于跳出該次循環(huán)，也就是跳過當(dāng)前循環(huán)的剩余語句，進(jìn)入下一輪循環(huán)；break用于退出循環(huán)，相當(dāng)于整個(gè)循環(huán)過程直接結(jié)束，如果使用在嵌套循環(huán)中，break語句可以停止執(zhí)行最深層的循環(huán)，并開始執(zhí)行下一行代碼。pass是空語句，作用是保持程序結(jié)構(gòu)的完整性，它不做任何事情，一般用作占位語句。36、循環(huán)語句 range語句range函數(shù)能夠快速構(gòu)造一個(gè)數(shù)字序列，例如，range(5)或者range(0,5)即構(gòu)造了序列0,1,2,,3,4。指定數(shù)值能夠生成對應(yīng)的數(shù)列，也可以指定區(qū)間的值，也可以使range以指定的數(shù)字開始并指定不同的增量(甚至可以是負(fù)數(shù)，有時(shí)這也叫做"步長")。range函數(shù)經(jīng)常和len函數(shù)一起用于遍歷整個(gè)序列，len函數(shù)能夠返回一個(gè)序列的長度，因此可以使用這兩個(gè)函數(shù)快速通過索引訪問序列并對其進(jìn)行修改。37、函數(shù)和方法函數(shù)使一段代碼，能將一些數(shù)據(jù)(參數(shù))傳遞進(jìn)程序進(jìn)行處理，然后返回一些數(shù)據(jù)(返回值)，也可以沒有返回值，但它跟一個(gè)對象相關(guān)聯(lián)。方法和函數(shù)大致上是相同的，都是通過名字來進(jìn)行調(diào)用，但有兩個(gè)主要的不同之處：一是方法中的數(shù)據(jù)是隱式傳遞的，函數(shù)的數(shù)據(jù)是顯式傳遞的；二是方法可以操作類內(nèi)部的數(shù)據(jù)，而函數(shù)不行。簡單來說，就是方法和對象相關(guān)，函數(shù)和對象無關(guān)。38、自定義函數(shù)函數(shù)是組織好的，可重復(fù)使用的，用來實(shí)現(xiàn)單一，或相關(guān)聯(lián)功能的代碼段。函數(shù)能提高應(yīng)用的模塊性，和代碼的重復(fù)利用率。Python提供了許多內(nèi)建函數(shù)，比如print。。但也可以自己創(chuàng)建函數(shù)，這被叫做用戶自定義函數(shù)。函數(shù)定義的規(guī)則如下。(1)函數(shù)代碼塊以def關(guān)鍵詞開頭，后接函數(shù)標(biāo)識符名稱和圓括號()。(2)任何傳入?yún)?shù)和自變量必須放在圓括號中間，圓括號之間可以用于定義參數(shù)。(3)函數(shù)的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串一用于存放函數(shù)說明。(4)函數(shù)內(nèi)容以冒號起始，并且縮進(jìn)。(5)return［表達(dá)式］結(jié)束函數(shù)，選擇性地返回一個(gè)值給調(diào)用方，不帶表達(dá)式的return相當(dāng)于返回None。定義一個(gè)函數(shù)：給了函數(shù)一個(gè)名稱，指定了函數(shù)里包含的參數(shù)，和代碼塊結(jié)構(gòu)。這個(gè)函數(shù)的基本結(jié)構(gòu)完成以后，可以通過另一個(gè)函數(shù)調(diào)用執(zhí)行，也可以直接從Python命令提示符執(zhí)行。39、函數(shù)參數(shù)Python中函數(shù)參數(shù)主要有4種。(1)位置參數(shù)：調(diào)用函數(shù)時(shí)根據(jù)函數(shù)定義的位置參數(shù)來傳遞參數(shù)。(2)關(guān)鍵字參數(shù)：通過“鍵-值”形式加以指定，可以讓函數(shù)更加清晰，容易使用，同時(shí)也清除了參數(shù)的順序要求。(3)默認(rèn)參數(shù)：定義函數(shù)時(shí)為參數(shù)提供的默認(rèn)值，調(diào)用函數(shù)時(shí)，默認(rèn)參數(shù)的值可傳可不傳。注意：所有的位置參數(shù)必須出現(xiàn)在默認(rèn)參數(shù)之前，包括函數(shù)定義和調(diào)用。(4)可變參數(shù)：定義函數(shù)時(shí)，有時(shí)候不確定調(diào)用時(shí)會傳遞多少個(gè)參數(shù)，可用定義任意位置參數(shù)或者關(guān)鍵字參數(shù)的方法來進(jìn)行參數(shù)傳遞。在可變參數(shù)之前可以定義0到任意多個(gè)參數(shù)，注意可變參數(shù)永遠(yuǎn)放在參數(shù)最后面。定義任意數(shù)量的位置參數(shù)需要一個(gè)星號前綴(*)來表示，如在Python中使用*arg和*kwargs可以定義可變參數(shù)；定義任意數(shù)量的關(guān)鍵字可變參數(shù)需要兩個(gè)星號(**)作為前綴。40、全局變量和局部變量定義函數(shù)時(shí)，往往需要在函數(shù)內(nèi)部對變量進(jìn)行定義和賦值，在函數(shù)體內(nèi)定義的變量為局部變量。與局部變量相對應(yīng)，定義在函數(shù)體外面的變量為全局變量，全局變量可以在函數(shù)體內(nèi)被調(diào)用。41、匿名函數(shù)Python允許使用lambda語句創(chuàng)建匿名函數(shù)。在lambda語句中，冒號前是函數(shù)參數(shù)，若有多個(gè)函數(shù)必須使用逗號分隔；冒號后面是返回值。def語句也可以創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)對象，只是使用lambda語句創(chuàng)建的函數(shù)對象沒有名稱。Lambda為定義匿名函數(shù)的的關(guān)鍵字，arguments為傳入函數(shù)的參數(shù)，expression為返回的結(jié)果。對于lambda語句，應(yīng)注意的事項(xiàng)如下。lambda定義的單行函數(shù)，如果需要復(fù)雜的函數(shù)，應(yīng)使用def語句。lambda語句可以包含多個(gè)參數(shù)。lambda語句有且只有一個(gè)返回值。lambda語句中的表達(dá)式不能含有命令，且僅限一條表達(dá)式。42、正在表達(dá)式正則表達(dá)式是一個(gè)特殊的字符序列，能檢查一個(gè)字符串是否與某種模式匹配。re.match：從字符串的起始位置匹配一個(gè)模式，如果不是起始位置匹配成功的話，match。就返回None。re.search：掃描整個(gè)字符串并返回第一個(gè)成功的匹配，匹配成功，返回一個(gè)匹配的對象，否則返回None。re.match只匹配字符串的開始，如果字符串開始不符合正則表達(dá)式，則匹配失敗，函數(shù)返回None；而re.search匹配整個(gè)字符串，直到找到一個(gè)匹配。re.sub：Python的re模塊提供了re.sub用于替換字符串中的匹配項(xiàng)。pile：用于編譯正則表達(dá)式，生成一個(gè)正則表達(dá)式對象，供match。和search。使用。語法格式如下。pile(pattern[,flags])pattern：一個(gè)字符串形式的正則表達(dá)式。flags：可選，表示匹配模式，比如忽略大小寫，多行模式等，具體參數(shù)為如下。re.I：忽略大小寫。re.L：表示特殊字符集\w,\W,\b,\B,\s,\S依賴于當(dāng)前環(huán)境。re.M：多行模式。re.S：即為.并且包括換行符在內(nèi)的任意字符(.不包括換行符)。re.U：表示特殊字符集\w,\W,\b,\B,\d,\D,\s,\S依賴于Unicode字符屬性數(shù)據(jù)庫。re.X：為了增加可讀性，忽略空格和#后面的注釋。

re.findall：在字符串中找到正則表達(dá)式所匹配的所有子串，并返回一個(gè)列表，如果有多個(gè)匹配模式，則返回元組列表，如果沒有找到匹配的，則返回空列表。注意：match和search是匹配一次；findall匹配所有。re.split：split方法按照能夠匹配的子串將字符串分割后返回列表。正則表達(dá)式模式語法中的特殊元素如下。模式描述A匹配字符串的開頭$匹配字符串的末尾匹配任意字符，除了換行符，當(dāng)re.DOTALL標(biāo)記被指定時(shí)，則可以匹配包括換行符的任意字符[...]用來表示一組字符，單獨(dú)列出：［amk］匹配d,'m'或k[A..J不在口中的字符：rabc］匹配除了a,b,c之外的字符re*匹配0個(gè)或多個(gè)的表達(dá)式re+匹配1個(gè)或多個(gè)的表達(dá)式re?匹配0個(gè)或1個(gè)由前面的正則表達(dá)式定義的片段，非貪婪方式re{n)精確匹配n個(gè)前面表達(dá)式。例如，o{2}不能匹配“Bob"中的"o"，但是能匹配"food"中的兩個(gè)ore{nJ匹配n個(gè)前面表達(dá)式。例如，。{2,}不能匹配“Bob“中的“o"，但能匹配"foooood”中的所有o。1,}“等價(jià)于“。+”；Ho{0,}M則等價(jià)于“。*”re(n,m}匹配n到m次由前面的正則表達(dá)式定義的片段，貪婪方式a|b匹配a或b(re)對正則表達(dá)式分組并記住匹配的文本(?：re)類似（…），但是不表示一個(gè)組\w匹配字母數(shù)字及下劃線\W匹配非字母數(shù)字及下劃線\s匹配任意空白字符，等價(jià)于［\t\n\r\f］\S匹配任意非空字符\d匹配任意數(shù)字，等價(jià)于［Q9］\D匹配任意非數(shù)字\A匹配字符串開始\Z匹配字符串結(jié)束，如果是存在換行，只匹配到換行前的結(jié)束字符串\z匹配字符串結(jié)束\G匹配最后匹配完成的位置\b匹配一個(gè)單詞邊界，也就是指單詞和空格間的位置。例如，'er\b，可以匹配"never”中的但不能匹配“verb"中的國’\B匹配非單詞邊界。'er\B，能匹配"verb"中的，er',但不能匹配"never”中的，er'\n,\t,等.匹配一個(gè)換行符，匹配一個(gè)制表符等43、讀取txt文件要以讀文件的方式打開一個(gè)文件對象，可以使用Python內(nèi)置函數(shù)中的open函數(shù)傳入文件名稱和標(biāo)識符。其中，標(biāo)識符可以指定文件打開模式為讀取模式（r）、寫入模式（w）、附加模式（a）或讀取和寫入文件的模式（r+）。如果讀取的文件不存在，或者在當(dāng)前工作路徑下找不到要讀取的文件，。pen函數(shù)就會拋出一個(gè)lOError錯(cuò)誤,并給出錯(cuò)誤碼和詳細(xì)的信息以說明文件不存在。如果文件存在且程序可以正常打開文件，即可使用read函數(shù)一次性讀取文件的全部內(nèi)容，并將文件內(nèi)容讀入內(nèi)存，運(yùn)用print函數(shù)可將讀取的文件內(nèi)容打印出來，調(diào)用close函數(shù)可關(guān)閉文件。文件使用完畢后必須關(guān)閉，因?yàn)槲募ο髸加貌僮飨到y(tǒng)的資源，并且操作系統(tǒng)同一時(shí)間能打開的文件數(shù)量也是有限的。使用with語句能更好地讀取文件，它能處理上下文環(huán)境產(chǎn)生的異常，同時(shí)能不調(diào)用close函數(shù)就實(shí)現(xiàn)文件關(guān)閉。讀取過程應(yīng)用的函數(shù)如下。函數(shù)描述rstrip刪除字符串末尾的指定字符（默認(rèn)為空格）Istrip刪除字符前面的指定字符strip刪除字符串首尾兩端的指定字符read讀取整個(gè)文件的內(nèi)容，但讀取內(nèi)容將存儲到一個(gè)字符串的變量中readlines按行讀取整個(gè)文件內(nèi)容，可將讀取內(nèi)容存儲到一個(gè)列表中readline每次讀取文件的一行，將讀取的一行內(nèi)存存儲到一個(gè)字符串變量中44、寫入txt文件在Python的open函數(shù)中，標(biāo)識符可指定文件打開模式,如果將數(shù)據(jù)寫入文件，只需將標(biāo)識符設(shè)為寫入模式（w）。如果寫入的文件不存在，。pen函數(shù)將自動(dòng)創(chuàng)建文件，需注意，如文件已存在，寫入模式寫入文件會先清空該文件。需注意的是，標(biāo)識符w和wb表示寫文本文件和寫二進(jìn)制文件（r后面加b表示讀取二進(jìn)制文件）。如果要將數(shù)值型數(shù)據(jù)寫入文本文件，必須先用str函數(shù)將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符串格式。而當(dāng)寫入多行數(shù)據(jù)時(shí)，write函數(shù)不會自動(dòng)添加換行符，則會出現(xiàn)多行數(shù)據(jù)擠在一起的情況，為了區(qū)分行與行數(shù)據(jù)，需在write語句內(nèi)添加換行符號（\n）。在反復(fù)調(diào)用write函數(shù)寫入文件后，務(wù)必要調(diào)用close函數(shù)關(guān)閉文件。在寫入文件的過程，操作系統(tǒng)往往不會立刻把數(shù)據(jù)寫入磁盤，而是放到內(nèi)存中緩存起來，只有調(diào)用close函數(shù)時(shí)，操作系統(tǒng)才保證把沒有寫入的數(shù)據(jù)全部寫入磁盤。若沒調(diào)用close函數(shù)，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)僅寫入部分，剩下丟失了，使用with語句可避免這種情況。在編寫代碼時(shí)，可能需給文件添加內(nèi)容，但不覆蓋文件原內(nèi)容，可通過以附加模式（a）打開文件，此時(shí)寫入的內(nèi)容會附加到文件末尾，不會覆蓋原內(nèi)容。45、讀寫CSV文件逗號分隔值（CSV）也稱為字符分隔值，時(shí)一種通用的、相對簡單的文件格式，常應(yīng)用于程序之間表格轉(zhuǎn)換。csv文件由任意數(shù)目的記錄組成，記錄間以某種換行符分隔：每條記錄由字段組成，字段間的分隔符是其他字符或字符串，常見的分隔符是逗號或制表符。在編寫程序時(shí)，可能需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到csv文件里，在程序中，用命令importcsv可直接調(diào)用csv模塊進(jìn)行CSV文件的讀寫。CSV文件讀取一開始使用open函數(shù)打開文件路徑，讀取內(nèi)容的方法有兩種，一是使用csv.reader函數(shù)，接收一個(gè)可迭代的對象，能返回一個(gè)生成器，從其中解析出CSV的內(nèi)容；二是使用csv.DictReader函數(shù)，該函數(shù)與csv.reader函數(shù)類似，接收一個(gè)可迭代的對象，能返回一個(gè)生成器，但返回的每個(gè)單元格都放在一個(gè)字典的值內(nèi)，而字典的鍵則是這個(gè)單元格的標(biāo)題（列頭）。對于列表形式的數(shù)據(jù)，除了csv.write函數(shù)外，還需用writerow函數(shù)將數(shù)據(jù)逐行寫入CSV文件。對于字典形式的數(shù)據(jù)，csv模塊提供了csv.DictWriter函數(shù)，除了提供。pen函數(shù)的參數(shù)外，還需輸入字典所有鍵的數(shù)據(jù)，然后提供writeheader函數(shù)在文件內(nèi)添加標(biāo)題，標(biāo)題內(nèi)容與鍵一致，最后使用writerows函數(shù)將字典內(nèi)容寫入文件。withopen（file_name,newline=°）asf:write_csv=csv.dictwriter（f,key）write_csv.writeheader（）write_csv.wrilerows（data）46、OS模塊

OS模塊是Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的一個(gè)用于訪問操作系統(tǒng)的模塊，包含普遍的操作系統(tǒng)功能，如復(fù)制、創(chuàng)建、修改、刪除文件及文件夾。os模塊的相關(guān)函數(shù)。函數(shù)描述獲取操作系統(tǒng)的名稱os.sep查詢相應(yīng)操作系統(tǒng)下的文件路徑的分隔符os.linesep查詢當(dāng)前系統(tǒng)使用的行終止符os.getcwd查詢工作路徑os.listdir查詢指定目錄下的所有文件和目錄名os.remove移除指定文件os.mkdir創(chuàng)建文件夾os.rmdir刪除指定路徑的文件夾，但這文件夾必須是空的os.path.isdir(name)判斷name是不是目錄，不是則返回Falseos.path.isfile(name)判斷name這個(gè)文件是否存在，不存在返回Fakeos.path.exists(name)判斷是否存在文件或口錄nameos.path.getsize(name)獲得文件大小，如果name為目錄，則返回0Los.path.abspath(name)獲取絕對路徑os.path.isabs()判斷是否為絕對路徑os.path.normpath(path)規(guī)范path字符串形式os.path.split(name)分隔文件名與目錄，返回一個(gè)路徑下的目錄名和文件名os.path.splitext()分離文件名和擴(kuò)展名os.path.join(path,name)連接口錄與文件名或連接目錄與目錄os.path.basename(name)返回文件名os.path.dimame(name)返回文件路徑2Python數(shù)據(jù)分析1、NumPy創(chuàng)建數(shù)組對象NumPy是用于數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)模塊，不但能完成科學(xué)計(jì)算任務(wù)，而且能被用作高效的多維數(shù)組容器，可用于存儲和處理大型矩陣。NumPy的數(shù)據(jù)容器能保存任意類型的數(shù)據(jù)，這使得NumPy可無縫并快速地整合各種數(shù)據(jù)。NumPy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組，而ufunc則是能夠?qū)?shù)組進(jìn)行處理的函數(shù)。ndarray是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，以0下標(biāo)為開始進(jìn)行集合中元素的索引，它的每個(gè)元素在內(nèi)存中都有相同存儲大小的區(qū)域。創(chuàng)建一個(gè)ndarray只需調(diào)用NumPy的array函數(shù)即可。numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)array函數(shù)的主要參數(shù)及其說明如下。名稱描述object數(shù)組或嵌套的數(shù)列dtype數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型，可選copy對象是否需要復(fù)制，可選order創(chuàng)建數(shù)組的樣式，C為行方向，F(xiàn)為列方向，A為任意方向(默認(rèn))

subok默認(rèn)返回一個(gè)與基類類型一致的數(shù)組ndmin指定生成數(shù)組的最小維度可通過數(shù)組的屬性查看數(shù)組的情況。屬性說明ndarray.ndim秩，即軸的數(shù)量或維度的數(shù)量ndarray.shape數(shù)組的維度，對于矩陣，n行m列ndarray.size數(shù)組元素的總個(gè)數(shù)，相當(dāng)于shape中n*m的值ndarray.dtypendarray對象的元素類型ndarray.itemsizendarray對象中每個(gè)元素的大小，以字節(jié)為單位ndarray.flagsndarray對象的內(nèi)存信息ndarray.realndairay元素的實(shí)部ndarray.imagndarray元素的虛部ndarray.data包含實(shí)際數(shù)組元素的緩沖區(qū)，由于一般通過數(shù)組的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個(gè)屬性NumPy支持的數(shù)據(jù)類型比Python內(nèi)置的類型要多很多。名稱描述bool布爾型數(shù)據(jù)類型（True或者False）inti由所在平臺決定其精度的整數(shù)（一般為int32或int64）int8字節(jié)(-128to127)inti6整數(shù)(-32768to32767)int32整數(shù)(-2147483648to2147483647)int64整數(shù)(-9223372036854775808to9223372036854775807)uint8無符號整數(shù)（Oto255）uintl6無符號整數(shù)（Oto65535）uint32無符號整數(shù)(Oto4294967295)uint64無符號整數(shù)(0to18446744073709551615)float16半精度浮點(diǎn)數(shù)，包括：1個(gè)符號位，5個(gè)指數(shù)位，10個(gè)尾數(shù)位float32單精度浮點(diǎn)數(shù)，包括：1個(gè)符號位，8個(gè)指數(shù)位，23個(gè)尾數(shù)位float64或float雙精度浮點(diǎn)數(shù)，包括：1個(gè)符號位，11個(gè)指數(shù)位，52個(gè)尾數(shù)位complexcomplexl28類型的簡寫，即128位復(fù)數(shù)complex64復(fù)數(shù)，表示雙32位浮點(diǎn)數(shù)（實(shí)數(shù)部分和虛數(shù)部分）complex128復(fù)數(shù)，表示雙64位浮點(diǎn)數(shù)（實(shí)數(shù)部分和虛數(shù)部分）ndarray數(shù)組除了可以使用底層ndarray構(gòu)造器來創(chuàng)建外，還可通過其他方式創(chuàng)建。方法說明numpy.arange類似于Python的range函數(shù)，通過指定開始值、終值和步長來創(chuàng)建一維數(shù)組numpy.linspace通過指定開始值、終值和元素個(gè)數(shù)來創(chuàng)建一維數(shù)組numpy.logspace與linspace函數(shù)類似,用于創(chuàng)建等比數(shù)列numpy.zeros創(chuàng)建全值為0的數(shù)組numpy.eye生成對角線元素為1,其他元素為0的數(shù)組，類似單位矩陣numpy.diag創(chuàng)建對角線外的其他元素為0,對角線元素為0或其他值numpy.ones創(chuàng)建元素全為1的數(shù)組2、NumPy生成隨機(jī)數(shù)NumPy提供了強(qiáng)大的生成隨機(jī)數(shù)的功能，然而，真正的隨機(jī)數(shù)很難獲得，實(shí)際中使用的都是偽隨機(jī)數(shù)，大部分情況下，偽隨機(jī)數(shù)就能滿足需求。對于NumPy,與隨機(jī)數(shù)相關(guān)的函數(shù)都在random模塊中，其中包括了可以生成服從多種概率分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)。函數(shù)描述numpy.random.random生成隨機(jī)數(shù)組numpy.random,rand生成服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.randn生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.randint生成給定上下范圍的隨機(jī)數(shù)numpy.random.seed確定隨機(jī)數(shù)生成器的種子numpy.random.permulation返回一個(gè)序列的隨機(jī)排列或返回一個(gè)隨機(jī)排列的范圍numpy.random.shuffle對一個(gè)序列進(jìn)行隨機(jī)排序numpy.random.binomial生成二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.normal生成正態(tài)(高斯)分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.beta生成bate分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.chiaquare生成卡方分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.gamma生成gamma分布的隨機(jī)數(shù)numpy.random.uniform生成在[0,1]中均勻分布的隨機(jī)數(shù)3、NumPy切片和索引ndarray對象的內(nèi)容可以通過索引或切片來訪問和修改，與Python中l(wèi)ist的切片操作一樣。ndarray數(shù)組可以基于0-n的下標(biāo)進(jìn)行索引，切片對象可以通過內(nèi)置的slice函數(shù)，并設(shè)置start、stop及step參數(shù)進(jìn)行，從原數(shù)組中切割出一個(gè)新數(shù)組。一維數(shù)組索引使用：arr[3:5],獲取下標(biāo)索引3和4的數(shù)組數(shù)值，不包含arr[5]；arr[1:-l:2],范圍中第三個(gè)參數(shù)表示步長，2表示隔一個(gè)元素取一個(gè)元素。多維數(shù)組的每一個(gè)維度都有一個(gè)索引，各個(gè)維度的索引之間用逗號隔開，如二維數(shù)組：arr[O,3:5],索引第0行中第3和4列的元素。多維數(shù)組同樣也可以使用整數(shù)序列和布爾值索引進(jìn)行訪問，如arr[l:,(0,2,3)],索引第2行到最后一行中第0、2、3列的元素。4、Numpy數(shù)組操作NumPy中包含了一些函數(shù)用于處理數(shù)組，實(shí)現(xiàn)的操作包括修改數(shù)組形狀、翻轉(zhuǎn)數(shù)組、修改數(shù)組維度、連接數(shù)組、分割數(shù)組、數(shù)組元素的添加與刪除。在NumPy中，常用reshape函數(shù)改變數(shù)組的維度，其參數(shù)為一個(gè)正整數(shù)元組，分別指定數(shù)組在每個(gè)維度上的大小。reshape函數(shù)在改變原始數(shù)據(jù)的形狀的同時(shí)不改變原始數(shù)據(jù)的值，如果指定的維度和數(shù)組的元素?cái)?shù)目不吻合，則函數(shù)將拋出異常。在NumPy中，可以使用ravel函數(shù)完成數(shù)組展平操作。flatten函數(shù)也可以完成數(shù)組展平操作，與ravel函數(shù)區(qū)別在于，flatten函數(shù)可以選擇橫向或縱向展平。除了改變數(shù)組維度，NumPy可對數(shù)據(jù)進(jìn)行組合。組合包括橫向組合和縱向組合，橫向組合是將ndarray對象構(gòu)成的元組作為參數(shù)，傳給hstack函數(shù)：縱向組合是將ndarray對象構(gòu)成的元組作為參數(shù)，傳給vstack；concatenate函數(shù)可實(shí)現(xiàn)橫線組合和縱向組合，其中參數(shù)axis=l時(shí)為橫向組合。在NumPy中，可將數(shù)組進(jìn)行分割成相同大小的子數(shù)組，也可以指定原數(shù)組中需分割的位置。hsplit函數(shù)可以對數(shù)組進(jìn)行橫向分割；vsplit函數(shù)可對數(shù)組進(jìn)行縱向分割；split函數(shù)可實(shí)現(xiàn)數(shù)組分割，當(dāng)參數(shù)axis=l時(shí)實(shí)現(xiàn)橫向分割。5,NumPy矩陣在NumPy中，矩陣是ndarray的子類，數(shù)組和矩陣有著重要的區(qū)別，NumPy提供了兩個(gè)基本對象：一個(gè)N維數(shù)組對象和一個(gè)通用函數(shù)對象。其他對象都是在它們之上創(chuàng)建的。矩陣是繼承自NumPy數(shù)組對象的二維數(shù)組對象。使用mat函數(shù)創(chuàng)建矩陣時(shí)，若輸入matrix或adarray對象，則不會為它們創(chuàng)建副本，因此調(diào)用mat函數(shù)和調(diào)用matrix(data,copy=False)等價(jià)。在NumPy可使用bmat函數(shù)將小矩陣組合成大矩陣。在NumPy,矩陣計(jì)算是針對整個(gè)矩陣中的每個(gè)元素進(jìn)行的，運(yùn)行速度相對for循環(huán)會更快?？蓪?shí)現(xiàn)矩陣與數(shù)相乘、矩陣相加、矩陣相減、矩陣相乘、矩陣對應(yīng)元素相乘等操作，矩陣還有其他特有的屬性，具體如下。屬性描述T返回自身的轉(zhuǎn)置SH返回自身的共軌轉(zhuǎn)置I返回自身的逆矩陣A返回自身數(shù)據(jù)的二維數(shù)組的一個(gè)視圖6、Pandas庫Pandas是Python,的數(shù)據(jù)分析核心庫，最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來。Pandas為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。它提供了一系列能夠快速、便捷地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)額數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。Pandas兼具了NumPy高性能的數(shù)組計(jì)算功能以及電子表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫靈活的數(shù)據(jù)處理功能。它提供了復(fù)雜精細(xì)的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切塊、集合及選取數(shù)據(jù)子集等操作。7、文本文件讀取Pandas提供了read_table來讀取文本文件，提供了read_csv函數(shù)來讀取CSV文件，它們常用參數(shù)和語法如下。pandas.read_table(filepath_or_buffer,sep='\t\delimiter=None,header='infer*,names=None,index_col=None,dtype=None,engine=None,encoding=None,nrows=None)pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',\de!imiter=None,header='infer\names=None,index_col=None,dtype=None,engine=None,nrows=None,encoding=None)read_table和read_csv多數(shù)的參數(shù)相同，常用參數(shù)及其說明如下。參數(shù)描述filepath_or_buffer表示文件路徑，stringsep表示分隔符，string,read_csv默認(rèn)read_table默認(rèn)制表符“Tab”header表示將某行數(shù)據(jù)作為列名，int或sequence,默認(rèn)infer,表示自動(dòng)識別names表示列名，array,默認(rèn)為Noneindex_col表示索引列的位置，int>sequence或False,取值為sequence表示多重索引，默認(rèn)為Nonedtype表示寫入的數(shù)據(jù)類型(列名為key,數(shù)據(jù)格式為values),diet,默認(rèn)為Noneengine代表數(shù)據(jù)解析引擎，c或python,默認(rèn)為cnrows表示讀取前n行，int,默認(rèn)為None文本文件讀取時(shí)encoding表示文件的編碼格式，常用的編碼有UTF-8、UTF-16、GBK、GB2312,GB18030等。如果編碼指定錯(cuò)誤，則數(shù)據(jù)無法讀取，IPython解析器會解析錯(cuò)誤。8、文本文件存儲文本文件的存儲和讀取類似，對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可通過Pandas庫的to_csv函數(shù)將數(shù)據(jù)保存為CSV文件格式。DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=\',na_rep=>\columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None)to_csv函數(shù)的常用參數(shù)及其說明如下。參數(shù)描述path_or_buf表示文件路徑，stringsep表示分隔符，string,默認(rèn)為na_rep表示缺失值columns表示寫出的列名，默認(rèn)為Noneheader表示是否將列名寫出，默認(rèn)為Trueindex表示是否將行名(索引)寫出，默認(rèn)為Trueindx_label表示索引名，默認(rèn)為Nonemode表示數(shù)據(jù)寫入模式，默認(rèn)為wencoding表示存儲文件的編碼格式，默認(rèn)為None9、Excel文件讀取Pandas提供了read_excel函數(shù)來讀取“xls”“xlsx”兩種Excel文件，其語法和常用參數(shù)如下。pd.read_excel(io,sheet_name=O,header=O,names=None,index_col=None,dtype=None)Read_excel函數(shù)和read_table函數(shù)的部分參數(shù)相同，的常用參數(shù)及其說明如下。參數(shù)描述10表示文件路徑，stringsheetname表示Excel表內(nèi)數(shù)據(jù)的分表位置，sheet名稱表示將某行數(shù)據(jù)作為列名，取值為int時(shí)表示將該列作為列名，取值為sequence,則表示多重列索引，默認(rèn)為headerinfer,表示自動(dòng)識別names表示列名，默認(rèn)為Noneindex_col表示索引列的位置，取值為sequence表示多重索引，默認(rèn)為Nonedtype表示寫入的數(shù)據(jù)類型，默認(rèn)為None10、Excel文件存儲將文件存儲為Excel文件，可以使用to_excel函數(shù)，其語法和常用參數(shù)如下。DataFrame.to_excel(excel_writer,sheet_name='Sheet1na_rep=",columns二None,header=True,index二True,index_label=None,m(Kle='w\encoding=None)to_excel函數(shù)和to_csv函數(shù)的常用參數(shù)基本一致，區(qū)別之處在于，to_exel函數(shù)指定存儲文件的文件路徑參數(shù)名稱為excel_write,并且沒有sep參數(shù)；to_excel函數(shù)增加了一個(gè)sheetnames參數(shù)，用來指定存儲的ExcelSheet的名稱,默認(rèn)為Sheetl。11、ExcelExcel文件是MicrosoftOffice的文件，它可以輸入文字，插入圖片，并且具有強(qiáng)大的制作圖表的功能。Excel目前有兩種版本，用于MS-DOS的版本和用于MicrosoftWindows的版本。read_excel()可以從指定路徑加載Excel表至Series或DaiaFrame；Series.lo_excel()可將Series對象以Excel文件格式輸出至指定路徑；DataFrame.to_excel()J^將DataFrame對象以Excel文件格式輸出至指定路徑；ExcelFile.parse。為解析指定的表。12、JSONJSON(JavaScriptObjectNotation)是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換語言。它以文字為基礎(chǔ)，且易于讓人閱讀，同時(shí)也方便機(jī)器進(jìn)行解析和生成。read」son()可從指定路徑加載JSON對象至Series或DataFrame；Series.lo」son()是將Series對象以JSON文件格式輸出至指定路徑；DataFrame.to」son()是將DataFrame對象以JSON文件格式輸出至指定路徑。13^HTMLHTML(HyperTextMarkupLanguage)是一種頁面內(nèi)可以包含圖片、鏈接甚至音樂和程序等非文字元素的超文本標(biāo)記語言，是標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語言下的一個(gè)應(yīng)用。read_html()可從指定路徑加載HTML表至DataFrame；DataFrame.to_html()是將DataFrame對象以HTML文件格式輸出至指定路徑。14^DataFrame構(gòu)建DalaFrame是一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型值)。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典(共同用一個(gè)索引)。DataFrame構(gòu)造方法：pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)0DataFrame是一個(gè)二維的數(shù)組結(jié)構(gòu)，類似二維數(shù)組。使用ndarrays創(chuàng)建，ndarray的長度必須相同，如果傳遞了index,則索引的長度應(yīng)等于數(shù)組的長度。如果沒有傳遞索引，則默認(rèn)情況下，索引將是range(n),其中n是數(shù)組長度。dala={Site'：rGoogle','Rimoob','Wiki']JAge'：UO,12,13]}df=pd.DataFrame(data)DataFrame可使用字典(key/value)進(jìn)行創(chuàng)建，其中字典的key為列名，沒有對應(yīng)的部分?jǐn)?shù)據(jù)為NaN。data=1,calories"：[420,380,390],"duration":[50,40,45])df=pd.DataFrame(data)DataFrame可通過列表進(jìn)行創(chuàng)建，長度需一致。data=[[4,7,10],[5,8,11],[6,9,12]]df=pd.DataFrame(data,columns=['A','B\'C'])15、DataFrame常用屬性DataFrame的基礎(chǔ)屬性有values、index>columns和dtypes,分別可獲取元素、索引、列名和類型。此外，size、ndim和shape屬性可獲取DataFrame的元素個(gè)數(shù)、維度數(shù)和數(shù)據(jù)形狀。16^DataFrame訪問數(shù)據(jù)操作DataFrame是一個(gè)帶有標(biāo)簽的二維數(shù)組，每個(gè)標(biāo)簽相當(dāng)于每一列的列名，可通過指定列名獲取單列數(shù)據(jù)。訪問DataFrame中某一列的某幾行，單獨(dú)一列的DataFrame可視為一個(gè)Series,而訪問一個(gè)Series和訪問一個(gè)一維ndarray相同。訪問多列數(shù)據(jù)時(shí)，可將多個(gè)列索引名稱放入一個(gè)列表，同時(shí)，訪問DataFrame多列數(shù)據(jù)中的多行數(shù)據(jù)和訪問單列數(shù)據(jù)的多行數(shù)據(jù)的方法基本一致。如果只需訪問某幾行，其實(shí)現(xiàn)方法和訪問多列多行相似，只是選擇所有列，使用“：”代替。此外，DataFrame提供的head和tail方法也可得到多行數(shù)據(jù)，head方法表示獲取數(shù)據(jù)前幾行連續(xù)數(shù)據(jù)，默認(rèn)訪問前五行數(shù)據(jù)；tail方法表示獲取數(shù)據(jù)后幾行連續(xù)數(shù)據(jù)，默認(rèn)訪問后五行數(shù)據(jù)。Pandas提供了loc和iloc兩種更靈活的方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問。loc方法是針對DataFrame索引名稱的切片方法,如果傳入的不是索引名稱，那么切片操作則無法執(zhí)行，利用1OC方法，能夠?qū)崿F(xiàn)所有單層索引切片操作，1OC方法的使用方法：DataFrame.loc[行索引名稱或條件，列索引名稱]。iloc和loc的區(qū)別是，iloc接收的必須是行索引和列索引的位置，使用方法：DataFrame.iloc[行索引位置，列索引位置]。使用loc,iloc方法可取出DataFrame中任意數(shù)據(jù)。在使用loc方法時(shí)，如果內(nèi)部傳入的行索引名稱是一個(gè)區(qū)間，則前后均為閉區(qū)間；使用iloc方法時(shí)，如果內(nèi)部傳入的行索引位置或列索引位置為區(qū)間，則為前閉后開區(qū)間。17、DataFrame修改數(shù)據(jù)操作更改DalaFrame中的數(shù)據(jù)的原理是將這部分?jǐn)?shù)據(jù)提取出來，然后重新賦值為新的數(shù)據(jù)。需要注意的是，數(shù)據(jù)更改時(shí)直接對DataFrame原數(shù)據(jù)更改，操作無法撤銷。18、DataFrame增添數(shù)據(jù)操作DataFrame新增一列只需新建一個(gè)列索引，并對該索引下的數(shù)據(jù)進(jìn)行賦值即可。如果新增的一列值是相同的，則直接賦值一個(gè)常量。在具體某個(gè)位置插入一列可以用insert的方法，如DaiaFrae.insert(iloc,columns,value)。19、DataFrame刪除數(shù)據(jù)操作刪除某列或某行數(shù)據(jù)需使用Pandas的drop方法，用法如下。DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,inplace=False)drop方法的參數(shù)及其說明如下。參數(shù)描述labels表示刪除的行或者列的標(biāo)簽axis表示操作的軸向，0表示刪除行，I表示刪除列index直接指定要?jiǎng)h除的行columns直接指定要?jiǎng)h除的列inplace默認(rèn)為False,表示該刪除操作不改變原數(shù)據(jù)，而是返回一個(gè)執(zhí)行刪除操作后的新dataframe；True則會直接在原數(shù)據(jù)上進(jìn)行刪除操作，刪除后無法返回20、數(shù)值型特征的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)值型特征的描述性統(tǒng)計(jì)主要包括計(jì)算數(shù)值型數(shù)據(jù)的完整情況、最小值、最大值、均值、中位數(shù)、四分位數(shù)、極差、標(biāo)準(zhǔn)差、方差和變異系數(shù)等。函數(shù)名稱說明函數(shù)名稱說明numpy.min最小值numpy.max最大值numpy.mean均值numpy.ptp極差numpy.median中位數(shù)numpy.std標(biāo)準(zhǔn)差numpy.var方差numpy.cov協(xié)方差21、類別型特征的描述性統(tǒng)計(jì)Pandas庫基于NumPy,即可使用NumPy的統(tǒng)計(jì)函數(shù)對數(shù)據(jù)框進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，Pandas還提供了describe方法一次性得到數(shù)據(jù)框中所有數(shù)值型特征的非空值數(shù)目、均值、四分位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。函數(shù)名稱說明函數(shù)名稱說明min最小值max最大值mean均值ptp極差median中位數(shù)std標(biāo)準(zhǔn)差var方差cov協(xié)方差Sem標(biāo)準(zhǔn)誤差Mode眾數(shù)Skew樣本偏差Kurt樣本峰度Quantile四分位數(shù)Count非空值數(shù)目describe描述統(tǒng)計(jì)mad平均絕對離差22、DataFrame基本數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換DataFrame.astype(self,dtype,copy=True,errors='raise',**kwargs)

astype方法的參數(shù)和說明如下。參數(shù)描述dtype轉(zhuǎn)換的類型copy默認(rèn)為True,當(dāng)為真時(shí)，返回一個(gè)副本errors默認(rèn)為raise,即當(dāng)有錯(cuò)誤時(shí)將觸發(fā)exception,提示錯(cuò)誤信息；如果為ignore,不產(chǎn)生報(bào)錯(cuò)，返回原來的對象23、DataFrame的時(shí)間類型在多數(shù)情況下，對時(shí)間類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的前提是將原本為字符串的時(shí)間轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間，與時(shí)間相關(guān)的類有如下幾種。類名稱描述Timestamp最基礎(chǔ)的時(shí)間類。表示某個(gè)時(shí)間點(diǎn)。絕大多數(shù)的場景中的時(shí)間數(shù)據(jù)都是TimestampPeriod表示單個(gè)時(shí)間跨度，或者某個(gè)時(shí)間段，例如某一天、某一小時(shí)等Timedelta表示不同單位的時(shí)間，例如Id、1.5h、3min等，而非具體的某段時(shí)間Datetimeindex一組Timestamp構(gòu)成的Index,可以用來作為Scries或DataFrame索引Pcriodtimelndcx一組Period構(gòu)成的Index,可以用來作為Series或DataFrame索引Timedeltalndex一組Timedelta構(gòu)成的Index,可以用來作為Series或DataFrame索引Pandas中可使用to_datetime函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換成Timestamp,需注意Timestamp類型的時(shí)間是有限制的，最早只能夠表示至1677年9月21日，通過pandas.Timestamp.min可查看最早的時(shí)間，同樣的通過pandas.Timestamp.max可查看最晚的時(shí)間。除了將數(shù)據(jù)從原始DataFrame中直接轉(zhuǎn)換為Timestamp格式外，還可以將數(shù)據(jù)單獨(dú)提出來，將其轉(zhuǎn)換為Datetimeindex或Periodindex,通過pandas.DatetimeIndex()W<pandas.Periodlndex()o在多數(shù)涉及與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析的過程中，都需要提取時(shí)間中的年份、月份等數(shù)據(jù)。使用對應(yīng)的Timestamp類屬性即可實(shí)現(xiàn)提取，常用類屬性和說明如下。屬性名稱說明屬性名稱說明year年week一年中第幾周monthJJquarter季節(jié)day日weekofyear一年中第幾周hour小時(shí)dayofyear一年中的第幾天minute分鐘dayofweek一周第幾天second秒weekday一周第幾天date日期weekday_name星期名稱time時(shí)間is_leap_year是否閏年需注意Periodindex相比于Datetimelndex少了weekday_name屬性，所以不能用該屬性提取星期名稱數(shù)據(jù)。若要提取信息名稱，可通過weekday屬性，而后將0?6這7個(gè)標(biāo)簽分別賦值為Monday-SundayoPandas的時(shí)間數(shù)據(jù)是可做運(yùn)算的，主要用到Pandas庫的Timedelta類。使用Timedelta類，配合常規(guī)的時(shí)間相關(guān)類能夠輕松實(shí)現(xiàn)時(shí)間算術(shù)運(yùn)算。目前，Timedella函數(shù)中時(shí)間周期中沒有年和月，所有周期名稱、對應(yīng)單位及說明如下。周期名稱單位說明周期名稱單位說明weeks后星期secondss秒daysD天millisecondsms亳秒hoursh小時(shí)microsecondsus微秒minutes m 分 nanosecondsns 納秒24、Pandas分組Pandas提供了一個(gè)靈活高效的groupby方法，配合agg方法或者叩ply方法，能夠?qū)崿F(xiàn)分組聚合的操作。groupby方法提供的是分組聚合步驟中的拆分功能，能夠根據(jù)索引或者字段對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，其常用參數(shù)于使用格式如下。DataFrame.groupby(by=None,axis=O,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=Truc,squeeze=False,observednFalse,**kwargs)groupby方法的參數(shù)及其說明如下。參數(shù)名稱說明by用于確定進(jìn)行分組的依據(jù)axis表示操作的軸向，默認(rèn)對列進(jìn)行操作level表示標(biāo)簽所在級別as_index表示聚合后聚合標(biāo)簽是否以DataFrame索引形式輸出sort表示是否對分組依據(jù)、分組標(biāo)簽進(jìn)行排序group_keys表示是否顯示分組標(biāo)簽名稱squeeze表示是否在允許的情況下對返回?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行降維分組后的結(jié)果并不能直接查看，而是被存在內(nèi)存中，輸出的是內(nèi)存地址。實(shí)際上，分組后的數(shù)據(jù)對象GroupBy類似于Series和DataFrame,是Pandas提供的一種對象。GroupBy對象常用的描述性統(tǒng)計(jì)方法如下。方法名稱說明count計(jì)算分組的數(shù)目，包括缺失值head返回每組的前n個(gè)值max返回每組最大值mean返回每組的均值median返回每組的中位數(shù)cumcount對每個(gè)分組中的組員進(jìn)行標(biāo)記，0?n-1size返回每組的大小min返回每組的最小值std返回每組的標(biāo)準(zhǔn)差sum返回每組的和25、Pandas聚合agg、aggregate方法都支持對每個(gè)分組應(yīng)用某函數(shù)，包括Python的內(nèi)置函數(shù)或自定義函數(shù)。同時(shí)這兩個(gè)方法也能直接對DataFrame進(jìn)行函數(shù)應(yīng)用操作。針對DataFrame的agg于aggregate的使用格式如下。DataFrame.agg(func,axis=0,*args,**kwargs)DataFrame.aggregate(func,axis=0,*args,**kwargs)如需對多個(gè)字段進(jìn)行單獨(dú)不同操作，如對于某字段只做求均值操作，另一個(gè)字段只做求和操作，則需要使用字典的方法，將兩個(gè)字段名分別做key,然后將對于的函數(shù)作為value。當(dāng)某個(gè)字段進(jìn)行多種方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如某字段需進(jìn)行求和和求均值操作，只需將字典對應(yīng)key的value轉(zhuǎn)換為列表，將列表元素轉(zhuǎn)換為多個(gè)目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)量即可。apply方法類似于agg方法，能夠?qū)⒑瘮?shù)應(yīng)用于每一列。不同之處在于，與agg相比apply傳入的函數(shù)只能作用于整個(gè)DataFrame或者Series,而無法像agg一樣能夠?qū)Σ煌侄螒?yīng)用不同函數(shù)來獲取不同結(jié)果。apply方法的常用參數(shù)和格式如下。DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast:False,raw=False,reduce;None,args=(),**kwds)transform方法能夠?qū)φ麄€(gè)DataFrame的所有元素進(jìn)行操作。transform方法只有一個(gè)參數(shù)"func",表示對DataFrame操作的函數(shù)。同時(shí)，transform方法能夠?qū)ataFrame分組后的對象Grou