Python数据分析（基础）

 

 

目录：

Python基础：

• Python基本用法：控制语句、函数、文件读写等
• Python基本数据结构：字典、集合等

Numpy：简述

Pandas：简述

 

 

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1、 Python基础：

1.1 文件读取

1).打开文件
2).操做数据(读、写)
3).关闭文件 **

打开文件：

fp = open(path, 打开方式, encoding=, errors='Ignore')

操做数据：

打开方式：

'r'：表示只读字符(readonly)
#'r+'：在只读的功能下，在追加一个写的功能

'w'：表示只写字符(readwrite)，第一次写完，若是没有关闭文件，继续写，那么会将本来的内容覆盖
#'w+'：在只写的功能下，在追加一个读的功能

'a'：表示追加内容
#'a+'：在保留追加内容的同时，新增了一个读的功能

'rb'：表示只读字节(二进制数据)
'wb'：表示只写字节(二进制数据)

encoding：

编码集若是不显示定义，对应：gbk

errors：
若是不写，默认是报错(编解码不一致)
咱们也能够定义为ignore，这样就不会报错了，可是会出现乱码

 读取文件中的数据：

fp = open(path, ‘r’)
content = fp.read() #读取所有内容
content = fp.read(num) #读取num个字节数
content = fp.readline() #读取一行数据
content = fp.readlines() #读取全部行，以一个列表的形式返回
print(content) #打印读取到的内容

写入数据到文件中：

fw = open(path, 'w')
fw.write(str1) #将变量str1中的内容写入到path对应的文件中(覆盖)

【注意】写文件，若是文件不存在，先建立文件，再写入内容；若是存在了，将之前的内容覆盖

fw = open(path, 'a')
fw.write(str1) #将变量str1中的内容写入到path对应的文件中(追加)

关闭文件：

fp.close() #关闭文件(释放资源)

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2.二、控制语句

1).判断结构

分类：三种格式

①.
if 条件表达式:
语句块

②.
if 条件表达式:
语句块1
else:
语句块2

③.
if 条件表达式1:
语句块1
elif 条件表达式2:
语句块2
elif 条件表达式3:
语句块3
elif 条件表达式4:
语句块4
else:
语句块n

1.循环结构：

1).while循环：

四要素

①.初始化条件 能够认为是一个起始值(起点位置)，代码体现就是定义一个变量，只会执行一次

②.循环条件 获得的确定是一个布尔值，True --> 循环继续，False --> 循环结束 通常循环条件中都会用到
初始化条件的变量

③.迭代条件 不断的去改变变量的值

④.循环体 须要重复执行的业务逻辑代码

对于②、③、④而言可能都会被执行屡次

格式：

①

while ②:

④
③

执行流程：① -> ② -> ④ -> ③ -> ② -> ④ -> ③ -> ② -> 循环结束

False

2).break和continue的使用

对于break而言： 若是在循环中执行到break关键字，那么就会马上结束当前循环
对于continue而言： 若是在循环中执行到continue关键字，那么就会马上结束当次循环，进行下一次循环

3).无限循环(死循环)

解释：循环操做若是循环条件一直为True，整个循环永远结束不了

死循环极其消耗系统资源，可是配合某些关键字(break)，那么这个无限循环仍是有意义的

对于while的死循环格式以下：

while True:

 

4).else的语法：

在循环结构的最后能够配合else一块儿使用，
若是整个循环是正常结束，程序必定会执行else中的代码，
若是整个循环是经过break结束的，程序就不会执行else中的代码

5）.forin循环：

1).定义格式一：

for x in seq:

循环体

执行流程：

从seq容器中依次去除它内部的元素给到x，后续的循环体中有可能会用到x中临时存储的值，
等到seq容器中的元素所有被遍历完成了，整个循环也就结束了！

①.能够遍历的容器有str、list、tuple、set、dict
②.若是是遍历字典，只在for关键字后面定义一个变量的话，只能获取到的是整个字典的键，
咱们通常定义两个变量(k, v)来实现键和值的双向获取

2).range()函数

range()函数一旦执行完毕，会返回给我一个序列(容器)

格式：range(start, end, step)

举例：

range(10)： 获得[0, 10)
range(0, 6): 获得[0, 6)
range(0, 10, 2) 获得[0, 2, 4, 6, 8]

3).定义格式2：

for x in range(num):
循环体

执行过程：

每次都会从num中取出一个整数值给到x，直到range容器中的全部值所有被遍历执行过了，循环结束！

break和continue关键字一样能够在forin中被使用，做用和在while中是同样的

else也能够被配合使用

4).嵌套循环

格式：

while中能够定义forin ①
while中也能够定义while ②
forin中能够定义forin ③
forin中也能够定义while ④

最为经常使用的两层循环的格式是： ③

结论：

1).外层循环执行m次，内层循环执行n次，程序一共执行了m * n 次循环
2).外层循环走一次，内层循环所有执行一边
3).外层循环中定义的变量，不要和内层循环中定义的变量重名

7).列表生成式

语法糖：

是一种既简洁快捷的表达式。这种式子能够给python的解释器翻译成为业务逻辑比较复杂的代码
如：

三元运算符：简化if-else这种分支结构而出现的

列表生成式：它能够速度，效率的帮助咱们生成一个新的列表

格式：

[expr for x in iterable(可迭代对象：list、tuple、set...)]

8).类型转换函数：

int()：
将字符串类型的整数值转换为一个int值

float()：

将字符串类型的整数值，浮点值转换为一个float值

bool()：

None：False
空字符串：False
空列表： False
空元祖： False
空集合： False
空字典： False
整数的0表示False，其他都是True

str()：

能够将整数、浮点数、布尔值、列表、元祖、集合、字典、None转换成str

list():

能够将元祖、集合、字符串转换成列表
能够将字典的键放入到一个列表中

tuple():

能够将列表、集合、字符串转换成元祖
能够将字典的键放入到一个元祖中

set()：
能够将元祖、字典、字符串转换成集合，可是会顺便去重

dict()：
能够将相似如下的代码转换为字典：

lt1 = [['name', 'zhangsan'],('age', 23),{123, '123'}]

print(dict(lt1))

9).ascii码

在python中有两个内置函数：

chr()：将编码值(整数)，转换为对应的字符
ord()：将字符，转换为对应的编码值

 

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三、函数

定义：将一段功能逻辑代码，封装到一块区域中，这块区域有本身单独的名字(方法名)，

以后若是想要执行次功能，只要经过方法名调用，就能够实现了

函数是一种功能、行为，一个方法只表示一个功能。

函数的定义格式：

def 函数名(形参列表):

方法体

方法的命名：

方法名也须要知足标识符的规则和规范

函数的返回值：
有返回值：
须要使用return关键字将方法最终执行之后的结果给到方法的调用处
在同一做用范围内的return关键字后面不要去定义其它的代码，由于永远不可能被执行到
没有返回值：
不须要使用return关键字，方法执行完就over
能够定义return关键字，可是return后面什么内容都不能写，此时的return仅仅意味着方法结束

方法的参数：

方法的形参：

定义在def方法的小括号内的标识符，能够有[0, +无穷]多个

方法的实参：

方法被调用时，显示的传入的具体数据，实参给到形参的过程，
实参是真正在方法体内用到的。

1).一旦定义了有参数的函数，在调用的时候，就必须显示的传递参数(实参)，个位和位置都是须要咱们注意的
2).函数的内部还能够调用别的函数
3).python中能够定义默认参数，
若是在调用函数时，不传递任何的参数，或者少传，没有接受到的所有使用默认值

4).python中的函数重载现象，定义在一个.py文件中的两个函数，名字相同，
若是形参列表相同：那么执行调用的是后者的内容
若是形参列表不相同：须要注意，只能调用第二个方法，若是调用第一个，直接报错！

内部函数：

定义在某个函数的内部，它能够获取到外部函数的变量，
可是不能修改它，若是想要修改外部函数的变量，须要显示的定义nonlocal关键字：nonlocal 变量名

全局变量：

直接定义在.py文件中的变量(函数的外部)，能够给任何一个函数所使用，
若是想要在某个函数中去修改全局变量的值，咱们能够先定义global关键字：global 变量名

局部变量：

直接定义在函数的内部，只能被本身的函数所使用，

 

列表函数：

append:
追加一个元素到列表的末尾，固然也能够追加一个列表，可是这个列表会充当一个末尾元素

extend:
追加一个元素到列表的末尾，固然也能够追加一个列表，可是这个列表中的每个元素
都会依次追加到原列表最后

count:

计算列表中某相同元素的个数

index:

返回某个元素在列表中第一次出现的下标位置

insert:

插入某个元素到列表的某个位置，原列表的元素依次向后移

pop:

弹出某个索引位置上的元素，默认弹出末尾元素，一次一个

remove:

删除列表中的某个匹配的元素，一个只能删除一个，最早匹配到的先删除

clear:

清空列表元素

reverse:

对列表进行反转

copy:

拷贝列表中的全部元素，返回一个新的列表(与旧的原来一致) ---》 深拷贝

sort:

将列表中的元素进行排序，默认升序排列 --》 参数：reverse=False
若是将参数：reverse=True 就能够进行降序排列了

字典函数：

items：
返回key-value对集

keys：

返回键集

values：

返回值集

get：

经过键找值

dict1.update(dict2)：

将dict2中的键值对复制给到dict1，若是有重复的键，那就将dict2中的键对应的值
覆盖原来的值

copy：

深拷贝

popitem：

弹出最后的一组键值对

pop：

传入键，获得值，将键值对弹出

clear：
清空字典

高阶函数：

1).map(fn, lsd1, [lsd2])

参数一：fn --> 函数对象
参数二和三： lsd1&lsd2 ---> 序列对象(列表、元祖、集合、字符串)

功能：将fn函数做用与lsd1中的每个元素，获得一个可迭代对象(mapobject)返回

2).reduce(fn, lsd)：

参数1：fn --> 函数对象
参数2：lsd --> 序列对象

功能：将第一次的执行结果和lsd序列中的后续元素继续运算，....

3).filter(fn, lsd):

解释：
参数1：fn是一个函数对象
参数2：lsd是一个序列对象
功能：将fn函数做用于lsd序列对象的每个元素上，若是fn函数的返回结果为True，那么就保留这个元素
若是返回是Flase，那么就舍弃这个元素；最终返回的仍是一个惰性序列(filterobject类型)

4).sorted函数：

可是在它以前咱们已经学过了list中的sort函数，它们要作的事情是如出一辙的,
可是list中的sort执行之后会直接影响list自己，
而sorted函数执行完毕以后，会返回一个新的容器对象，不会影响自己

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2.一、数据类型

整数型(int)、浮点数(小数、float)、布尔型(真假、bool)、字符串(str)、列表(list)、元祖(tuple)、字典(dict)、集合(set)、

 

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3.一、numpy

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展，一个强大的N维数组对象Array，比较成熟的（广播）函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更增强大。

属性：

ndim：维度
shape：形状（各维度的长度）
size：总长度
dtype：元素类型

基本操做：

索引、切片、级联、变形、切分、拷贝

聚合：

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4.1pandas

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而建立的，pandas 归入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操做大型数据集所需的工具，pandas提供了大量能使咱们快速便捷地处理数据的函数和方法，它使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Series：能够把Series当作一个定长的有序字典，能够经过shape，size，index,values等获得series的属性

能够经过head(),tail()快速查看Series对象的样式，可使用pd.isnull()，pd.notnull()，或自带isnull(),notnull()函数检测缺失数据，Series对象自己及其索引都有一个name属性。

操做：建立、索引、切片

dataframe：

最经常使用的方法是传递一个字典来建立。DataFrame以字典的键做为每一【列】的名称，以字典的值（一个数组）做为每一列。
此外，DataFrame会自动加上每一行的索引（和Series同样）。
同Series同样，若传入的列与字典的键不匹配，则相应的值为NaN。

操做：建立、索引、级联、合并