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Python for Data Analysis 2

程序员文章站 2022-05-20 10:53:38
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Python for Data Analysis

第2章 python语法基础

list.append(obj)      在列表的末尾添加新的对象,可以为字典,列表等

list.count(obj)      统计某个元素在列表中出现的次数

list.extend(*obj)     在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)

list.index(obj)  从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置

list.insert(index,obj)  将对象插入列表,第一个参数可以是位置

list.pop(obj=list[-1]  移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并返回该元素的值

list.remove(obj)     移除列表中某个值的第一个匹配项

list.reverse()      反向列表中的元素

list.sort[func]     对原列表进行排序,参数reverse=True时,从大到小排序

list.clear()       清空这个列表(感觉毫无卵用…)

# 自省
a = [1,2,3]
a?

Type: list
String form: [1, 2, 3]
Length: 3
Docstring:
list() -> new empty list
list(iterable) -> new list initialized from iterable’s items

print?

Docstring:
print(value, …, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False)

Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.
Type: builtin_function_or_method

import numpy as np
np.*load*?

np.loader
np.load
np.loads
np.loadtxt
np.pkgload

a = [1,2,3]
b = a
c=a.copy()
a.append(4)
print(a,b,c)
[1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3]
a = [1,2,3]
b = a
c=a.copy()
print(a,b,c)
print(a is b)
print(a is c)
print(a == b)
print(a == c)
[1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]
True
False
True
True
print(5 / 2)
print(5 // 2)     #结果取整
print(5 ** 2)
2.5
2
25
# list, array, dictionary类型可变
# tuple类型不可变
a = [1,2,3]
a[2] = 4
a
[1, 2, 4]
a[2] = (3,5)
a
[1, 2, (3, 5)]
# date time
from datetime import datetime, date, time
dt = datetime(2018, 5, 8, 19, 59, 1)           # tuple不可变
print(dt.day)
print(dt.minute)
print(dt.date())
print(dt.time())
print(dt.strftime('%m/%d%Y %H:%M'))
print(datetime.strptime('20000102', '%Y%m%d'))
8
59
2018-05-08
19:59:01
05/082018 19:59
2000-01-02 00:00:00
print(range(10))
range(0, 10)
print(list(range(10)))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

控制语句:if, else, elif, for, while, pass

相关标签: Pandas