一、数据容器简介 Python 中的 数据容器 数据类型 可以 存放多个数据 , 每个数据都称为 元素 , 容器 的 元素 类型可以是任意类型 ; Python 数据容器 根据 如下不同的特点 : 是否允许元素重复...或者 list() 表示空列表 ; # 空列表定义 变量 = [] 变量 = list() 上述定义 列表 的语句中 , 列表中的元素类型是可以不同的 , 在同一个列表中 , 可以同时存在 字符串 和...数字类型 ; 2、代码示例 - 列表中存储类型相同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", "Jerry", "Jack"] #...- 列表中存储类型不同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", 18, "Jerry", 16, "Jack", 21] #...'> 4、代码示例 - 列表中存储列表 ( 列表嵌套 ) 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = [["Tom", 18], ["Jerry", 16
python内置的性能分析模块,可通过指定次数的反复测试,来对算法的运行时间进行累加,透过对比运行时间的长短,我们可以更直观的了解,不同算法之间的优劣. ---- 以python列表的内置函数append...和insert为例 python内置的性能测试方法timeit.Timer.timeit()可用于对程序片段的执行耗时进行计数 以python列表insert方法和append方法快速创建1至1000...的列表为例: 执行100次 ?...num) in_obj = timeit.Timer("insert_num()","from __main__ import insert_num") print("使用insert方法往列表插入...from __main__ import append_num") print("使用append方法依次往列表插入1至1000,方法反复执行 %d次共耗时:"%num,in_obj.timeit
列表如何反转？ 如何找出列表中的所有重复元素？ 如何使用列表创建出斐波那契数列？使用 yield 又怎么创建 ？...说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...strip() 方法实现什么功能？ 正则方法 match 与 search 有何不同？ 如何使用正则表达式，匹配浮点数？ 使用正则表达式，如何匹配出正整数？...NumPy 数值计算：更快，案例解读 5 种创建 NumPy 数组的常用方法 arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。
微信公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Peter DataFrame数据创建 在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构：Series类型和DataFrame类型，以及详细讲解了如何创建...--MORE--> 扩展阅读 1、Pandas开篇之作：Pandas中使用爆炸函数 2、Pandas系列第一篇：Series类型数据创建 导入库 pandas和numpy建议通过anaconda安装后使用...；pymysql主要是python用来连接数据库，然后进行库表操作的第三方库，也需要先安装 import numpy as np import pandas as pd from pandas import...元组创建的方式和列表比较类似：可以是单层元组，也可以进行嵌套。...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。
pandas与scikit-learn中的pipe()，以及R中的管道操作符%>%等，它们都可以帮助我们像连接管道一样，将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来，从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建...图2 类似numpy风格的规则创建方法 除了从现成的数据中创建Array之外，我们还可以类似numpy中的linspace()等API那样，基于规则批量创建数据，常用的有如下两种方法： ?...图3 创建嵌套Array 既然是建立在列表的基础上，那么funct对嵌套Array尤其是不规则嵌套Array的支持也是很到位的： ?...图4 但在配合多个numpy数组构建嵌套Array时要注意，最后一定要加上toArray()方法才能彻底完成转换： ?...图6 数组式索引 我们都知道Python原生列表不能传入一系列标号对应的数组来一次性索引出多个值，除非转换为numpy数组或pandas的Series，但这又会在一些应用场景下丢失灵活性，但在Array
pandas与scikit-learn中的pipe()，以及R中的管道操作符%>%等，它们都可以帮助我们像连接管道一样，将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来，从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建...，创造了Array这种特别的数据结构，常用的有如下几种创建方式： 「从其他数据结构创建」 最常规的方式是从现有的其他数据结构，转换到Array，常见如下面的几个例子： 图2 「类似numpy风格的规则创建方法...」 除了从现成的数据中创建Array之外，我们还可以类似numpy中的linspace()等API那样，基于规则批量创建数据，常用的有如下两种方法： 图3 「创建嵌套Array」 既然是建立在列表的基础上...，那么funct对嵌套Array尤其是不规则嵌套Array的支持也是很到位的： 图4 但在配合多个numpy数组构建嵌套Array时要注意，最后一定要加上toArray()方法才能彻底完成转换： 图...」 既然继承自列表，自然可以使用Python原生列表的索引与切片方式： 图6 「数组式索引」 我们都知道Python原生列表不能传入一系列标号对应的数组来一次性索引出多个值，除非转换为numpy数组或
5 pandas 选择数据 6 总结 7 参考资料 pandas 库概述 pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。...编码风格，但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。...，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...，最常用的一种是直接传入一个由等长列表或 NumPy 数组组成的字典，代码示例： data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的.tolist()方法。 在下面的文章中，我们将讨论如何解决这个错误。...在Pandas中，DataFrame是一个二维数据结构，可以类比为电子表格或数据库中的表格数据。它由一列或多列不同数据类型的数据组成，并且具有索引和列标签。 ...需要注意的是，.tolist()方法不同于其他常用的DataFrame方法，例如.values属性返回的是一个numpy.ndarray对象，而不是列表。...所以，如果想要得到嵌套列表形式的数据，就需要使用.tolist()方法。...总之，.tolist()方法非常有用，可以方便地将DataFrame对象转换为嵌套列表，以满足某些数据处理或分析的需求。
所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。...其中，由于pandas允许数据类型是异构的，各列之间可能含有多种不同的数据类型，所以dtype取其复数形式dtypes。...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 loc/iloc，最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询。...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接 join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用
我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...Series 对象是一个可索引数据的「一维数组」，我们可以基于列表或数组来创建该对象： In[2]: data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0]) data...，这里补充一个在使用过程中遇到的构建案例： 「基于嵌套列表（或元组）构建」（可以混用）： In[extra1]: pd.DataFrame([[1,2],[2,3],[3,4]], columns=['...，然后通过 list(zip(a_list, b_list)) 创建嵌套列表，再基于上述方式创建 DataFrame 即可（行索引为默认整数索引）。...2.3.2 Index 作为有序集合 Pandas 对象的设计初衷之一是便于执行数据集之间的连接这样的操作。
、傅里叶变换、随机数生成等功能 NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础 2.numpy库有什么用 numpy用途是很广的，涉及到数字计算等都可以使用，它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快...可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...4.numpy中的数组对象ndarray ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成： • 实际的数据 • 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等） 创建数组对象 支持非常多种的创建方法，有列表数据创建或者...numpy自带函数创建 列表元素创建 全0 数组 全1数组 arange指定有序范围 查看数组对象属性 5.numpy数组对象操作 维度变换 通过reshape快速进行维度变换，这里由4行4列变成2行8...执行数学函数 numpy提供了数学中的很多函数，可以之间作用于数组对象上 执行统计函数 numpy同时也提供了很多统计函数，便于我们快速统计出一些要用的数据。
问题描述在pandas的DataFrame格式数据中，每一列可以是不同的数据类型，如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的，通常为数值型。...总结本文介绍了一种解决pandas的DataFrame格式数据与numpy的ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题的方法。...本文介绍了一种解决pandas的DataFrame格式数据与numpy的ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题的方法。...创建ndarray在numpy中，我们可以使用多种方式来创建ndarray对象：通过Python原生列表或元组创建：使用numpy.array()函数可以从一个Python原生列表或元组创建一个ndarray...例如：pythonCopy codeimport numpy as np# 从列表创建一维ndarraya = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)# 从嵌套列表创建二维ndarrayb
在numpy里面是有一个叫ndarray这样一个神奇的东西的，这个东西的本质其实就是一个矩阵（其实就是一个嵌套列表），如果你上过高中，那么对矩阵就会有一定的了解，一般我们高中学的就是2*2的矩阵。...order=None, subok=False, ndmin=0) 快速创建一个2*2的矩阵可以直接传入一个嵌套列表即可： import numpy as np a...在排序的时候，我们可以指定不同的排序方法: def sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None): ?...默认是快速排序，当然你也可以指定合并排序和堆排序。 我们使用numpy一些主要的方法以及跟你以上基本都覆盖到了，其实本质也就是对列表的一些操作，只不过在numpy里面的列表可能更加的多维度。...那关于numpy的内容就到这里了，下次我们来介绍另一种数据结构pandas的用法以及注意事项吧！
本来是这样的 ? 现在还可以这样 ? 2. 增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。...如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add() 方法接受的是两个 list 列表。...@staticmethod pdcast(pddata)用于处理 Pandas 中的 Series 和 DataFrame 类型，返回 value_lst, index_list 两个列表 传 入的类型为...多个维度时返回一个嵌套列表。比较适合像 Radar, Parallel, HeatMap 这些需要传入嵌套列表（[[ ], [ ]]）数据的图表。...npcast()，接受的参数为 Numpy.array 类型。 @staticmethod npcast(npdata)用于处理 Numpy 中的 ndarray 类型，返回一个确保类型正确的列表。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...和 NumPy 数组不同，Pandas 的 Series 能存放各种不同类型的对象。 从 Series 里获取数据 访问 Series 里的数据的方式，和 Python 字典基本一样： ?...下面这个例子，我们从元组中创建多级索引： ? 最后这个 list(zip()) 的嵌套函数，把上面两个列表合并成了一个每个元素都是元组的列表。...Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...image 连接（Join） 如果你要把两个表连在一起，然而它们之间没有太多共同的列，那么你可以试试 .join() 方法。和 .merge() 不同，连接采用索引作为公共的键，而不是某一列。 ?
Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取 此方法可以用于显示去重后的数据。
△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...有时我们需要创建一个空数组，大小和元素类型与现有数组相同： ? 实际上，所有用常量填充创建的数组的函数都有一个_like对应项，来创建相同类型的常数数组： ?...查找元素的一种方法是np.where(a==x)[0][0]，它既不优雅也不快速，因为要查找的项需要从开头遍历数组的所有元素。...矩阵操作 连接矩阵有两个主要函数： ? 这两个函数只堆叠矩阵或只堆叠向量时，都可以正常工作。但是当涉及一维数组与矩阵之间的混合堆叠时，vstack可以正常工作：hstack会出现尺寸不匹配错误。...pd.DataFrame(a).sort_values().to_numpy()：通过从左向右所有列进行排序 高维数组运算 通过重排一维向量或转换嵌套的Python列表来创建3D数组时，索引的含义为（z
（参考：Python 科学计算 – Numpy） Series： Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做 索引。...（参考：Series与DataFrame） DataFrame：一个Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构，包含一个经过排序的列表集，它们每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。...()： 将无效值替换成为有效值 具体用法参照：处理无效值 4、Pandas常用函数 函数 用法 DataFrame.duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型
），numpy.array会尝试推断创建的数组的良好数据类型。...例如，numpy.zeros和numpy.ones分别创建长度或形状为 0 或 1 的数组。numpy.empty创建一个数组，而不将其值初始化为任何特定值。...表 4.1：一些重要的 NumPy 数组创建函数 函数 描述 array 将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为 ndarray，可以通过推断数据类型或显式指定数据类型来完成；默认情况下会复制输入数据...虽然 pandas 采用了许多来自 NumPy 的编码习惯，但最大的区别在于 pandas 是为处理表格或异构数据而设计的。相比之下，NumPy 更适合处理同质类型的数值数组数据。...列表或元组的列表 被视为“2D ndarray”情况 另一个 DataFrame 除非传递了不同的索引，否则将使用 DataFrame 的索引 NumPy MaskedArray 与“2D ndarray
这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...现在的numpy.where()，只查看数组中的原始数据，而不必负责Pandas Series带来的内容，如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位！...1、字符串 假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...这和最终结果是一样的，只是下面的那个代码更长。 4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。
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