其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多：Tuple、Dictionary两种类型。
返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素。
R,C分别表示写入的行数R和列数C，并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data)
语法： os.path.join(path1[,path2[,......]])
什么是pythonic呢？简而言之，这是一种写代码时遵守的规范，主打简洁、清晰、可读性高，符合PEP 8（Python代码样式指南）约定的模式。
它们可以在任何使用常规元组的地方使用，并且他们添加了按名称而不是位置索引访问字段的功能。
例如：假设你在一 个名叫 stocks.csv 文件中有一些股票市场数据，像这样：
原文链接：https://dwrodri.gitlab.io/can-you-spot-the-bug-in-this-python-code/
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
不管是for循环还是while循环，都是任何一门语言的基础知识，同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略，可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。
数据类型是编程语言中的一个重要概念，它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中，数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义，例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型，还为数据提供了一些特定的操作和方法，例如字符串支持连接和分割，列表支持排序和添加元素，字典支持查找和更新等。因此，选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。
平时能接触到的操作系统非Windows、macOS、Linux莫属。其中Windows是我们日常中最常用的OS，它软件更多、办公和游戏可以兼得；macOS由于搭载其的电脑外表漂亮、屏幕优秀、性能均衡，而被很多设计者和程序员所喜爱；Linux在服务器领域是无可匹敌，几乎所有大型应用服务器都部署于Linux系统，常用的Linux服务器系统有CentOS、Ubuntu Server等，但是Linux桌面版也在程序员中应用较广，便捷的终端、稳定的性能是编程的首选。
os.path模块主要用于文件的属性获取，在编程中经常用到，以下是该模块的几种常用方法。更多的方法可以去查看官方文档：http://docs.python.org/library/os.path.html
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种：
在翻译、校对和补充这个Python系列的过程中，我学到了很多，同时也有不少读者和学习挑战群学习者的积极反馈，让我觉得做这件事有了更多意义。
功能：用于读取某日志文件，可指定某个匹配条件，返回文本中匹配到的该行和前面的n行。
构造器会返回一个列表，其中的项与iterable中的项值和顺序都相同。iterable是一个可迭代对象。
# 变量就是用一个英文字符串来记录或标记一些数据，并且这个被标记的数据是可以变化的
数据类型是编程中不可或缺的基本概念。在 Python 中，有多种数据类型，每种都有其独特的特点和用途。本文将带你深入了解常见的 Python 数据类型及其实际应用。
Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。
5、分别统计列表 [True,False,0,1,2] 中 True,False,0,1,2的元素个数，发现了什么？
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
python自带的shell转到python文件所在目录，再运行 python xxx.py (如C:\work>python hello.py)
虽然使用python很多年，但是有些方法，还是没有掌握；最近仔细阅读了一本书，发现了一些实用不为人知的方法。
里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法 如type(tup1)
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加
本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
一、元组介绍 元组(tuple)是无法修改的其他对象的结合.元组由简单的对象构成，元组与列表类似，不过元组不能在原处修改。通常写成圆括号中的一系列项。 1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似，元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同，可以嵌入任何类别的对象到其中，可以嵌套元组，列表，字典。 *通过偏移存取 同字符串，列表一样，在元组中的元素通过偏移来访问。支持所有基于偏移的操作，如果索引和分片 *属于不可变序列类型 类似于字符串，元组不可变，不支持在原处修改。与字符串和列表类似，元组有序列. 注意：元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容，元组的内部的列表，字典可以像往常那样修改。 *对象引用的数组 与列表类似，元组最好被认为是对象引用的数组。元组存储指向其他对象的存取点（引用），并且对元组进行索引操作的速度相对较快。 2、常见的元组操作 运算 解释 () 空元组 t1=(0,) 单个元组的元组（非表达式） t2=(0,'A',1.3,4) 四个元素的元组 t2=0,'A',1.3,4 四个元素的元组 t3=(1,('A','B')) 嵌套元组 t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组，列表，字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引 t1[i:j] 分片 len(t1) 长度,每一个元素算一个，不过元素是列表还是字典 len(t4)+len(t4[1])+len(t4[2])+len(t4[3]) t1+t2 合并 t2*3 重复 for x in t1: 迭代 'diege' i t2 成员关系 二、实际应用中的元组 1、元组的特殊语法，逗号和圆括号 >>> x=(40) >>> x 40 >>> x=(40,) >>> x (40,) 在不引起语法冲突的情况下，python允许忽略元组的圆括号，仅当元组做为文字传递给函数调用（圆括号很重要）以及当元组在print语句中列出（逗号很重要）的特殊情况时，圆括号才是必不可少的。 2、转换以及不可变性 除了常量语法不同外，元组的操作和字符串以及列表是一致的，值得注意的区别在于+ *以及分片操作应用于元组后将返回新的元组。并且元组不提供字符串，列表，字典中的方法。例如像对元组进行排序，通常先得将它转换为列表才能获得使用排序方法调用的权限将它变成一个可变的对象。 >>> T=('cc','aa','dd','bb') >>> temp=list(T) >>> temp.sort() >>> temp ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'] >>> T=tuple(temp) >>> T ('aa', 'bb', 'cc', 'dd') 注意：元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容，元组的内部的列表，字典可以像往常那样修改。 >>> T=('a',[8,9],3.14) >>> T[1]=10 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> T[1][1]=10 >>> T ('a', [8, 10], 3.14) 3、为什么有了列表还要元组？ Python的创造者，提到过把元组看作是简单的对象组合，把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性，保证了数据的完整性。列表是定序集合的选择工具，可能需要进行修改。而元组能够处理其他固定关系的情况。 三、文件介绍 文件这个主要内置对象类型提供了一种可以存取Python程序内部文件的方法。 内置open函数会创建一个Python文件对象，可以作为计算机上的一个文件连接，在调用open之后，可以通过调用返回文件对象的方法来读写相关外部文件。文件可以通过调用open或file来打开。open通常比file更常用，因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造的。文件对象只是常见文件处理任务输出模块。多数文件方法都是执行外部文件的相关文件对象的输如输出有关，但其他文件方法可让查找文件中新位置，刷新输出缓冲等。 1、打开文件 处理模式没没有指定则默认为'r'。代表输入打开文件。'w'代表输出生成并打开文件，'a'代表为在文件尾部追加内容而打开文件。 "+"意味着同时为输入输出打开文件（也就是
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。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。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
python3默认时UTF-8编码，也可以为源文件指定不同的编码(使用 Windows-1252 字符集中的字符编码)：
Python简单易学，现今非常流行。Python被用于各种场景，如数据科学、机器学习、web开发、脚本编制、自动化等等。
小结：用python自带的库进行读取的时候可能稍快，但对于大型的多维数据处理，使用pandas可进行更方面，灵活，可视化的操作。
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上，使用日期，时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中，可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组，数据如下所示：
本文介绍基于Python语言，读取JSON格式的数据，提取其中的指定内容，并将提取到的数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
0基础入门Python基础知识学什么？对于初学者来说，需要学习变量和类型 、数字和字符串以及常用的数据结构、字符编码、运算符 、分支结构、循环结构、函数与模块的使用、面向对象、文件的操作、进程与线程等内容。
在Python中，元组（Tuple）是一种有序且不可变的数据类型。元组可以包含任意数量的元素，用逗号分隔，并用圆括号括起来。与列表（List）不同，元组的元素不能修改。元组与列表一样，可以通过索引访问其中的元素。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
