Python存储数据的方式
在Python开发中，数据存储、读取是必不可少的环节，而且可以采用的存储方式也很多，常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。
1. json文件存储数据
json是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据，可以轻松解决py2和py3的编码问题，内容结构类似于python中的字典和列表，层次结构简洁而清晰，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
2. csv文件
Python可以将数据存储为CSV文件格式，我们可以用excel打开CSV文档，进行数据的浏览，十分方便，以下是将数据存储到test.csv文件的相关实例：import pandas as pd
list=[[1，2，3]，[4，5，6]，[7，8，9]]
name=[‘id’，’uid’，’time’]
test=pd.DataFrame(columns=name，date=list)
test.to_csv(‘E:/test.csv’)
3. MySQL数据库
MySQL数据库存储方式是使用Python数据存储最常用的存储方式，Python 标准数据库接口为Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用程序接口，MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口。MySQL数据库
存储过程是引入API模块、获取与数据库的连接、执行SQL语句和存储过程，最后关闭数据库连接。
4. Redis数据库
使用Python数据存储为Redis数据库，优点是方便、速度快，但是取出的数据是二进制数据，一般需要转为字符串再操作，以下是具体实例：import redis
client = redis.Redis(host='lcoalhost'， port=8080)
client.set('nums'， [6，7，8，5，4])
result = client.get('name')
pipe = client.pipeline()
pipe.set('name'， 'oldboy')
pipe.execute()
5. Mongdb数据库
使用Python数据存储为Mongdb数据库，优点是不在乎数据结构，需要注意的是取出来的时候需要写个脚本整理一下，以下是具体实例：
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('localhost'， 8080)
test1_db = client.test1
sheet_stu = db.stu
info = {name:'oldboy'，age:30}
info_id = stu.insert_one(info).inserted_id
cur_list = [cur for cur in stu.find()]
count = stu.count()
以上是使用Python进行数据储存的五种方法和使用方法的简单介绍，感兴趣的可以深入学习更多用法！
Python 数据类型： 一数字： 1 基本的整数，浮点数的操作。 2 同时还支持进制，位操作和复数常量。不过我们一般编程的话，用到比较少。 二字符串： 1 单引号' 2 双引号'"" 单引号和双引号都是一样的，只是说在2着在嵌套的时候比较好。 比如sql 语句： sql = "select * from info where title='%s' % title 3 三引号''' ''' ：三引号的话，主要是文章换行的时候用比较好。可以作为文章批量替换字符的方法。 4 unicode u'：由于python 内部是unicode的编码，是中间编码。 ?unicode->其它编码 例如：a为unicode编码要转为gb2312。a.encode('gb2312') ?其它编码->unicode 例如：a为gb2312编码，要转为unicode. unicode(a, 'gb2312')或a.decode('gb2312') ?编码1 -> 编码2 可以先转为unicode再转为编码2 如gb2312转big5 unicode(a, 'gb2312').encode('big5') ?判断字符串的编码 ?如果一个字符串已经是unicode了，再执行unicode转换有时会出错(并不都出错) 可以写一个通用的转成unicode函数： def u(s, encoding): if isinstance(s, unicode): return s else: return unicode(s, encoding)
5 转义字符\s 支持的操作： 1 索引和切片。 索引： 比如a = "info" Print a[1] Print a[1:] 2 字符串格式化，基于字典和关键字替换，这个用处比较大。一般在格式化字符串的时候用到。 三列表 1 列表是有序的集合，类似别的语言的数组的概念。 支持的操作: 1 迭代。 2 插入，排序，翻转代码。 3 分片赋值。 四字典 字典的定义。 字典的常用操作：比如添加，修改，删除。 五元组 1 元组的定义，有序的集合 2 为什么要用元组，用户配置文件的地方。比如你希望文件的一些配置信息不希望被外面的代码修改的话，这个时候就可以用上元组了，比如django的setting.py就大量用到了元组，这样保证了只能在当前页面修改配置，而不是通过外面来修改变量，达到安全的目的。 六文件 文件的读写，迭代功能。 七集合 1 集合的添加，修改，删除功能。 2 集合的交集，并集和差集。 3 集合的应用，比如我现在需要获取一个URL列表的不重复的功能。 八数据类型的差别
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/a81382320.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/a81382320.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
**大学数学与信息工程学院 《Python程序设计》实验报告 实验名称：实验3 Python基本数据类型及分支结构 … 班级： 姓名：学号：[ 实验地点：日期： 、 一、实验目的： [实验目的和要求] 1、熟练掌握Python三种数字类型及其应用 \ 2、熟练判断条件表达式的真假 3、熟练掌握Python分支结构 二、实验环境： 1、计算机，局域网，python 软件 三、实验内容和要求：（直接将实验步骤及截图写在题目下面，结果必须截图） 1、# 2、复数z=-3+4j，用Python程序求得对应的实部和虚部并计算z的绝对值，并思考输出的绝对值代表什么含义 3、请将下列数学表达式用Python程序写出来，并运算结果 1） 4 2734 5 x +-?= 代码：~
a=2**4 b=7 c=3 d=4 e=5 [ x=(a+b-c*d)/e print(x) 2）2 131677()(mod )/x =+? 代码： | a=3**2 b=1 c=16 d=7 x=(a+b)*(c%d)/7 # print(x) 4、编写程序，根据输入的长和宽，计算矩形的面积并输出。要求：输入语句input 实现同步赋值。 lw=input('请输入矩形的长和宽，以空格分隔：') length,width=map(float,()) ~ s=length*width
print("矩形面积为：",s) 5、编写程序,用户输入一个三位以上的整数(如果不是三位数则提示输入错误)，输出其百位以上的数字。例如用户输入1234，则程序输出12。（提示：使用整除运算。） 代码： [ a=eval(input('请输入一个三位以上的整数:')) b=int(a/100) if(a<99): print('输入错误') else: … print(b)
python 数据类型 python具有非常丰富的数据类型， 包括字符串，列表，元组，字典集合等，每种数据类型的特点都大一样，好好利用他们 可以让你的python编程变的非常轻松，要好好利用就应该充分了解他们的特点，下面对他们的特点进行一些总结。 python字符串： 字符串在python中是一个单个字符的字符串的序列，可以对字符串进行切片连接等相关操作。 下面是关于python字符串的一些文章： python 字符串替换 python字符串连接 python列表： 列表是一个任意数据类型组成的有序集合，有点像其它语言的数组，如果用过其它语言的朋友相信对它不会陌生，列表的操作非常 丰富，可以用dir来查看他自带的方法。 下面是关于python列表的一些文章： python列表 python列表操作方法
python元组： python元组和列表一样都是有序序列，所不同的是元组是不可变的类型，经常用在系统配置文件里，作为系统的配置信息，比较安全和稳定，不容易轻易被改变。 下面是python元组的一些文章： python 元组 python字典： 字典是python对象中唯一的映射的类型，和数学的映射的关系差不多，其它的语言也有大概的数据类型，自带的方法也很多 下面是python字典的一些文章： python 字典： python 字典添加 python集合： python集合在其它的语言好像比较少见，做一些中间处理还是非常好的 下面是python集合的一些文章： python 集合 下面是一些朋友总结的。
共同点： 1、它们都是py的核心类型，是py语言自身的一部分。 核心类型与非核心类型 多数核心类型可通过特定语法来生成其对象，比如"spam"就是创建字符串类型的对象的表达式； 非核心类型需要内置函数来创建，比如文件类型需要调用内置函数open()来创建。 类也可以理解成自定义的非核心类型。 2、边界检查都不允许越界索引 3、索引方法都使用[] s = 'spam' print s[0] s = ['s', 'p', 'a', 'm'] print s[0] s = {'name':'bob', 'age':'12'} print s['name'] s = ('s', 'p', 'a', 'm') print s[0]
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/a81382320.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
Python之数据类型讲解 Number（数字）包括 int,long,float,double,complex String（字符串）例如：hello,"hello",hello List（列表）例如：[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4] Dictionary（字典）例如：{1:"nihao",2:"hello"} Tuple（元组）例如：(1,2,3,abc) File（文件）例如：f = open(a.txt,rw) python 还可以引用C语言变量 import ctypes 可以通过help(ctypes)查看有多少个类型 这里介绍下指针类型 >>> n = ctypes.c_int(100) >>> p = ctypes.pointer(n) >>> print p <__main__.LP_c_long object at 0x01FF4EE0> >>> print n c_long(100) >>> p.contents
c_long(100) >>> ctypes.addressof(n) 33506168 >>> hex(33506168) 0x1ff4378 >>> ctypes.addressof(p.contents) 33506168 请注意ctypes.addressof(n)和ctypes.addressof(p.contents)的值才是相等的，而 >>> print p <__main__.LP_c_long object at 0x01FF4EE0> 表示的是p这个指针变量的地址在0x01FF4EE0 下面说下Python类型转换 ord() 将字符转换成ASCII chr() 将ASCII转换成字符 hex() 将整数转换成十六进制 oct() 将整数转换成八进制 bin() 将整数转换成二进制 还有其他的如int(),str()
python数据类型详解 目录 1、字符串 2、布尔类型 3、整数 4、浮点数 5、数字 6、列表 7、元组 8、字典 9、日期 1、字符串 1.1、如何在Python中使用字符串 a、使用单引号(') 用单引号括起来表示字符串，例如： str='this is string'; print str; b、使用双引号(") 双引号中的字符串与单引号中的字符串用法完全相同，例如： str="this is string"; print str; c、使用三引号(''') 利用三引号，表示多行的字符串，可以在三引号中自由的使用单引号和双引号，例如：str='''this is string this is pythod string this is string''' print str; 2、布尔类型 bool=False; print bool; bool=True; print bool; 3、整数 int=20; print int; 4、浮点数 float=2.3;
5、数字 包括整数、浮点数。 5.1、删除数字对象引用，例如： a=1; b=2; c=3; del a; del b, c; #print a; #删除a变量后，再调用a变量会报错 5.2、数字类型转换 int(x [,base]) 将x转换为一个整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag]) 创建一个复数 str(x) 将对象x转换为字符串 repr(x) 将对象x转换为表达式字符串 eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) 将序列s转换为一个元组 list(s) 将序列s转换为一个列表 chr(x) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串 5.3、数学函数 abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回10 ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回5 cmp(x, y) 如果x < y 返回-1, 如果x == y 返回0, 如果x > y 返回1 exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0 floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回4 log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回2.0 max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。 modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。 pow(x, y) x**y 运算后的值。 round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。sqrt(x) 返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回2+0j
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
最近学习python语言，碰到数据类型间的转换问题。看到一篇文章总结的挺详细，收藏之备用。 类型转换 代码 1函数描述 2int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 3long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 4float(x ) 将x转换到一个浮点数 5complex(real [,imag ]) 创建一个复数 6str(x ) 将对象 x 转换为字符串 7repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 8eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 9tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 10list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 11chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 12unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 13ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 14hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 15oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串 序列操作 代码 1操作描述 2s + r 序列连接 3s * n , n * s s的 n 次拷贝,n为整数 4s % d 字符串格式化(仅字符串) 5s[i] 索引 6s[i :j ] 切片 7x in s , x not in s 从属关系 8for x in s : 迭代 9len(s) 长度 10min(s) 最小元素 11max(s) 最大元素 12s[i ] = x 为s[i]重新赋值 13s[i :j ] = r 将列表片段重新赋值 14del s[i ] 删除列表中一个元素 15del s[i :j ] 删除列表中一个片段
2.2.1 变量的命名和使用 1、变量名只能包含字母、数字和下划线。变量名可以字母或下划线打头，但不能以数字打头，例如，可将变量命名为message_1，但不能将其命名为 1_message。 2、变量名不能包含空格，但可使用下划线来分隔其中的单词。例如，变量名greeting_message可行，但变量名greeting message会引发错误。 3、不要将Python关键字和函数名用作变量名，即不要使用Python保留用于特殊用途的单词，如print （请参见附录A.4）。 4、变量名应既简短又具有描述性。例如， name比n好， student_name比s_n 好， name_length比length_of_persons_name好。 5、慎用小写字母l和大写字母O，因为它们可能被人错看成数字1和0。 6、要创建良好的变量名，需要经过一定的实践，在程序复杂而有趣时尤其如此。随着你编写的程序越来越多，并开始阅读别人编写的代码，将越来越善于创建有意义的变量名。 注意就目前而言，应使用小写的Python变量名。在变量名中使用大写字母虽然不会导致错误，但避免使用大写字母是个不错的主意。 name = "ada lovelace" print(name.title()) Ada Lovelace （首字母大写，其他字母小写） 在这个示例中，小写的字符串"ada lovelace" 存储到了变量name 中。在print() 语句中，方法title() 出现在这个变量的后面。方法是Python可对数据执行的操作。 在name.title() 中， name 后面的句点（ . ）让Python对变量name 执行方法title() 指定的操作。每个方法后面都跟着一对括号，这是因为方法通常需要额外的信息来完成其工作。这种信息是在括号内提供的。函数title() 不需要额外的信息，因此它后面的括号是空的。 2.3.2 合并（拼接）字符串 Python使用加号（ + ）来合并字符串。? full_name = first_name + " " + last_name 2.3.3 使用制表符或换行符来添加空白 要在字符串中添加制表符，可使用字符组合\t 要在字符串中添加换行符，可使用字符组合\n 2.3.4 删除空白 Python能够找出字符串开头和末尾多余的空白。 要确保字符串末尾没有空白，可使用方法rstrip() 剔除字符串开头的空白，可使用方法lstrip() 剔除字符串两端的空白。可使用方法strip() first_name = "lei " last_name = " li" full_name = last_name + " "+ first_name print('hello\n', full_name.strip(),'1')
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
Python数据类型分类 数据类型是每种编程语言必备属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，正确使用数据类型是十分必要的，不同的语言，数据类型类似，但具体表示方法有所不同，以下是Python编程常用的数据类型： 1. 数字类型 Python数字类型主要包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型），但是在Python3中就不再有long类型了。 int（整型） 在32位机器上，整数的位数是32位，取值范围是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。 long（长整型） Python长整型没有指定位宽，但是由于机器内存有限，使用长的长整数数值也不可能无限大。 float（浮点型） 浮点型也就是带有小数点的数，其精度和机器有关。 complex（复数） Python还支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj，或者 complex(a，b) 表示，复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。 2. 字符串
在Python中，加了引号的字符都被认为是字符串，其声明有三种方式，分别是：单引号、双引号和三引号；Python中的字符串有两种数据类型，分别是str类型和unicode类型，str类型采用的ASCII编码，无法表示中文，unicode 类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文和其他语言。 3. 布尔型 和其他编程语言一样，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True （真）和False（假）。 4. 列表 列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型，可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。 5. 元组 元组和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。 6. 字典 字典是一种键值对的集合，是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型，列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。 7. 集合 集合是一个无序的、不重复的数据组合，它的主要作用有两个，分别是去重和关系测试。 以上是对Python的七种数据类型的简单介绍，具体使用方法，可以进行深入查找学习！
常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号： 学分：8学分 学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课） 适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook
四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析
第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算
经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等。 分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 分类 分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便的计算，所以分类属于有监督的学习。 分类算法分两步：第一步是学习，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则；第二步是分类，先用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，如果可以接受，则用该模型对未知标号的待测样本集进行预测。 预测 预测是指建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 预测模型也分两步，第一步是通过训练集建立预测属性的函数模型；第二步在模型通过检验后进行预测或控制。 常用分类与预测算法
聚类分析 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习方法。 聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将其划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化。 常用聚类分析算法
关联规则 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。 比如一个常见的例子，在美国，一般都是男士下班后顺便去买尿布，而他们通常会顺带买啤酒，那么超市就把啤酒摆放在靠近婴儿尿布的位置，满足了客户的体验，更提高了业绩。就是通过大量的历史数据的分析，得到这两种商品之前的密切关联，因而做出上面的决 时序模式