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python关键词索引解读_python索引例子(2024年11月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

python关键词索引

Python数据清洗：让你的数据更整洁✨ 今天我们来聊聊如何在Python中清洗数据，特别是处理那些混乱的索引和列名，以及那些看似无序的数据。𐟧𙊦‰‹动清洗：索引和列名如果你发现数据的索引或列名乱七八糟，首先别慌，可以用pandas的rename方法来手动调整。重命名索引：df.rename(index={"002":"02", "0004":"04"}) 重命名列名：df.rename(columns={"column1":"Column1", "column2":"Column2"}) 如果你有多个索引或列名需要修改，手动一个个输入会有点麻烦。这时候可以考虑用函数或方法，比如：自动清洗：使用函数 df.rename(columns=str.upper) # 将所有列名转换为大写这样，列名就会被自动大写，省去了手动输入的麻烦。设置索引有时候，你可能想把某列设为索引。可以用.set_index()方法： df.set_index("column_name") 如果你想恢复默认的索引，可以用.reset_index()方法。排序索引和列名如果你觉得索引或列名的顺序不对，可以用.sort_index()方法： df.sort_index(axis=0) # 默认沿着索引纵向操作，即对索引进行排序这样，你的数据看起来就会更整洁。清洗乱数据处理乱数据的第一步，是搞清楚数据的结构。有时候，数据可能是转置的，或者某些列的值是拆分的。转置数据结构：df.T 拆分列：str.split("拆分值") # 传入expand=True，表示将拆分后的值表示为两个Series 组合列：str.cat() 这些方法可以帮助你整理那些看似无序的数据。宽数据转长数据有时候，数据是宽格式的，需要转换为长格式。可以用pd.melt()方法： pd.melt(df, id_vars=["column1", "column2"], value_vars=["value1", "value2"]) 这样，数据就会变得更易于处理。拆分行如果某列的值是一个列表，而不是独立的值，可以用.explode()方法： df.explode("column_name") 这样，每个元素都会被转换为单独的一行。删除行或列最后，如果某些行或列不需要，可以用.drop()方法： df.drop(["02", "04"], axis=1) # 删除列，默认删除索引这样，你的数据就会变得更干净。总结通过这些方法，你可以轻松地清洗数据，让你的数据看起来更整洁、更易于处理。希望这些技巧对你有所帮助！𐟓ˆ

Python元组&字符串全攻略第六章：Python数据容器（2） Part4：元组（tuple）定义元组使用小括号定义，内部元素用逗号隔开。元组可以包含不同类型的数据。如果元组只有一个元素，后面必须加逗号。元组的相关操作查找某个数据：使用index()方法。统计某个数据出现的次数：使用count()方法。统计元组内的元素个数：使用len()函数。元组的特点可以容纳多个数据。可以容纳不同类型的数据。数据是有序存储的。允许重复数据存在。不可以修改。支持while或for循环。 Part5：字符串（str）概念字符串是字符的容器，可以存放任意数量的字符。字符串的下标索引和其他容器（列表、元组）一样，可以通过下标进行访问。同元组一样，字符串是无法修改的。字符串的常用操作根据下标索引取出特定位置的字符：使用字符串[下标]。查找给定字符串第一个匹配项的下标：使用字符串.index(字符)。字符串替换：使用字符串.replace(字符串1,字符串2)。字符串分割：使用字符串.split(字符串)。去除字符串前后空格：使用字符串.strip()。去除前后指定字符串：使用字符串.strip(字符串)。统计字符串中某字符串出现次数：使用字符串.count(字符串)。统计字符串的长度：使用len(字符串)。字符串的特点只可以存储字符串。长度任意。支持下标索引。允许重复字符串存在。不可以修改。支持while或for循环。 Part6：数据容器（序列）的切片序列：内容连续有序，可使用下标索引的一类数据容器。列表、元组、字符串，均可以视为序列。

Rust还是Python？看这篇！最近开会时，大佬突然问我：“新项目该用Rust还是Python？”这问题一下子把我问懵了。其实，选择哪种语言要根据Python和Rust各自的特点和适用场景来决定。 Python的优点 𐟌Ÿ 简单易读：Python的语法非常简单，代码也很清晰，适合快速上手。多功能性：Python可以用于网络开发、数据科学、人工智能、科学计算等多个领域。庞大生态系统：Python有庞大的库和社区贡献的包，可以通过Python包索引（PyPI）轻松访问。动态类型：Python是动态类型的，类型检查在运行时进行，这有助于快速开发。 Python的缺点 ⚠️ 性能：Python的简单性换来的是速度上的牺牲，特别是在计算密集型应用中尤为明显。并发：Python的全局解释器锁（GIL）可能成为CPU密集型和多线程代码的瓶颈。 Rust的优点 𐟚€ 高性能：Rust提供类似于C++的性能，因为编译成机器代码，适用于系统级编程。内存安全：Rust通过其独特的所有权模型确保内存安全，无需垃圾收集。并发安全：Rust的所有权和类型方法使并发更加安全和容易实现。现代化工具：Rust集成了像Cargo这样的包管理和构建系统工具，Rustfmt用于代码格式化，Clippy用于代码审查。 Rust的缺点 ⚠️ 学习曲线陡峭：Rust的复杂功能，如所有权、借用和生命周期，对新手来说可能是一个挑战。编译时间长：Rust的编译时间可能较长，尤其是对于大型项目或复杂的依赖关系。生态系统不成熟：Rust的生态系统不如Python成熟，在某些任务（特别是在科学计算或人工智能领域）上可用的库较少。使用场景 𐟌 Python适合：脚本编写、快速原型开发、网络应用和数据分析应用。 Rust适合：构建高性能和可靠的系统，如操作系统、嵌入式系统和编译器。总结 𐟓 选择哪种语言，还是要看具体项目需求。如果你需要一个快速迭代、易于维护的项目，Python可能更适合你；如果你需要一个高性能、安全可靠的系统，Rust可能是更好的选择。你怎么看？欢迎讨论！

Pandas数据合并五大方法详解在Python的Pandas库中，数据合并是数据处理的重要环节。以下是五种主要的数据合并方法，它们各自适用于不同的场景： 1️⃣ concat()：这个函数主要用于沿着轴向堆叠DataFrame或Series对象。它可以接受一个列表或字典形式的数据源。如果传入的是轴标签相同的多个对象，它们会沿着指定轴连接起来。默认情况下，concat() 沿着行向量堆叠。通过设置 axis 参数，可以改变合并的方向，axis=1 表示列向合并。 2️⃣ merge()：这个函数类似于SQL的JOIN操作，用于基于某些关键字或索引将不同的DataFrame合并成一个新的DataFrame。它可以接受多个要合并的对象以及一个如何匹配这些对象的关键字参数。merge() 默认执行内连接（INNER JOIN），但也可以通过参数设置执行左外连接、右外连接或全外连接。 3️⃣ join()：此函数主要用于通过索引将不同的DataFrame合并。它通常会自动推断如何连接数据，但也可以通过参数来指定连接类型。与merge()不同的是，join() 主要是在索引上进行操作，而不是基于列。 4️⃣ append()：这个方法允许您将一个或多个DataFrame添加到原始DataFrame的末尾。它接受一个或多个要添加的DataFrame，并且可以通过设置ignore_index参数来决定是否重置添加后的DataFrame的索引。 5️⃣ assign()：这个方法允许您在一个现有的DataFrame上添加新的列，新列可以是现有数据的派生或完全是新的数据。这个方法对于创建新列并且基于现有列进行计算非常有用。在实际应用中，选择合适的合并方法至关重要。例如，如果需要基于某些关键字合并数据，那么应该使用merge()；如果需要沿某个轴拼接数据，那么应该使用concat()；如果需要通过索引合并数据，那么应该使用join()。同时，了解这些方法如何处理索引和列是非常重要的，因为这直接影响到合并结果的结构。

Python数据类型详解𐟔 Python3 有六种标准数据类型，其中三种是不可变的，三种是可变的。让我们来详细看看这些数据类型。不可变数据类型 𐟚늦•𐥭—（Number）：表示数值，如整数、浮点数等。字符串（String）：由字符组成，用单引号或双引号表示。元组（Tuple）：与列表类似，但元素不能修改。元组用小括号表示，元素之间用逗号隔开。可变数据类型 ✅ 列表（List）：存储有序元素，用方括号表示。列表可以包含任何类型的元素，并且可以通过索引和切片操作来访问和修改元素。列表有很多内置方法，如 append() 和 pop()。字典（Dictionary）：存储键值对，用大括号表示。字典的键必须是不可变类型，且每个键在字典中必须是唯一的。字典有很多内置方法，如 clear()、keys() 和 values()。集合（Set）：存储无序元素，用于集合操作，如交集、并集和差集。集合用大括号表示，元素之间用逗号隔开。集合元素不能重复，可以通过 remove()、discard() 或 pop() 方法删除元素。字典的原理 𐟧 字典是基于哈希表实现的，哈希函数的设计影响着查找和访问效率。哈希函数的目的是将键均匀分布在整个哈希表中，以减少哈希碰撞和冲突。字典的查找和修改操作通常可以在 O(1) 的时间复杂度内完成。通过了解这些数据类型，你可以更好地理解 Python 的数据结构和操作方式，从而更有效地编写代码。

Python二级复习笔记：数据结构与算法 16. 列表删除元素的方法：使用 del 语句：del listname[index] 或 del listname[start:end] 可以按照索引删除元素。使用 pop() 方法：listname.pop(index) 也是按照索引删除元素。使用 remove() 方法：listname.remove(element) 可以按照元素值删除。清空列表：listname.clear() 可以删除所有元素。二叉树与队列：二叉树是一种非线性结构，而队列是一种线性结构。含有两个及以上指针的链表不一定是非线性结构。循环队列是队列的一种顺序存储结构。满二叉树和完全二叉树可以按层次进行顺序存储。希尔排序法：希尔排序法可以消除多个逆序，但也可能产生新的逆序。对象与封装：对象是由描述该对象属性的数据以及可以对这些数据施加的所有操作封装在一起构成的统一体。数据库系统：数据库系统可以减少数据冗余，但不可能完全避免。数据的一致性指在系统中同一数据在不同位置出现时应保持相同的值。数据库系统比文件系统有更强的管理控制能力，而不是管理更多的数据。数据规范化：第一范式（1NF）：要求主属性（主键）不为空且不重复，字段不可再分。第二范式（2NF）：要求实体的属性完全依赖于主关键字，即在1NF的基础上属性完全依赖于主键。第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，属性不依赖于其他非主属性（消除传递依赖）。 BCNF：在满足3NF的基础上，任何属性不能对主键子集依赖。随机数库函数： randint(a,b)：返回 [a,b] 之间的随机整数。 random()：返回 [0.0, 1.0) 之间的随机小数。 uniform(a,b)：返回两个参数之间的任意数字（浮点数）。 sample(pop,k)：返回从 pop 类型中随机选取的 k 个元素构成的列表。 seed()：设置随机数生成器的种子。字符与数字转换： ord(s)：返回单个字符 s 的 Unicode 数值。 chr(n)：返回数字 n 对应的 Unicode 字符。列表转换： list()：将字符串、元组或集合转换为列表。例如，list('mile') > ['m', 'i', 'l', 'e']。字典操作： dict.items()：返回的是元组类型。这些知识点涵盖了Python编程中的一些重要概念和技巧，希望对你有所帮助！𐟓š✨

Python学习笔记：数据结构与元组详解今天的学习内容主要包括两个概念：数据结构和索引。以下是详细的笔记内容： 𐟓Œ 概念019：数据结构数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式。它决定了数据的存储方式和数据的操作方式。 𐟓Œ 概念020：索引索引是一种数据结构，用于快速查找和定位数据。通过索引，可以快速访问存储在数据结构中的特定数据。 𐟓Œ 代码014：元组元组是一种不可变的数据结构，可以存储各种类型的数据，如整型、浮点型、字符串和布尔型。元组中的数据是有顺序的，并且一旦创建就不能修改。元组可以由这几种数据类型的常量混合组成。 𐟓Œ 代码015：in运算 in运算符用于检查元素是否存在于某个序列中。例如，如果元组中包含某个值，使用in运算符可以快速检查该值是否存在于元组中。学习动因：作为一名土木工程师，感觉自己的职业前景有限，决定报班学习Python，希望能转行从事编程工作。所报课程为某知名编程课程，笔记内容均来自该课程总结。希望大家能从我的笔记中受益。 Tips: 元组中可以存储各种数据类型，包括整型、浮点型、字符串和布尔型。元组也可以由这些数据类型的常量混合组成。元组中的数据是有顺序的，并且一旦创建就不能修改。更多内容详见往期图片笔记。

𐟐Python学习宝典：7大核心知识点 𐟓š 语法基础： - 变量：了解定义、赋值及类型转换 - 数据类型：掌握整数、浮点数、字符串等 - 控制结构：学会if语句、for循环等 - 函数：理解定义、调用及返回值 - 模块：熟悉标准库与第三方库的使用 𐟓– 数据结构： - 列表：操作定义、索引、切割等 - 字典：理解键值对、添加删除等 - 集合：掌握添加删除元素、交并差运算 - 元组：了解定义、索引、切割等 𐟓 文件输入输出： - 文本文件：学习读写操作，包括打开关闭文件 - CSV文件：掌握读写CSV文件的方法 - JSON文件：了解如何读写JSON数据 𐟔„ 迭代和循环： - for循环：操作enumerate、zip等 - while循环：掌握基本使用方法 - 迭代器：理解next函数等迭代器操作 𐟔„ 数据类型转换： - int转float：掌握转换方法 - str转int：了解字符串到整数的转换 - list转tuple：学习列表到元组的转换 - dict转list：理解字典到列表的转换 𐟓– 字符串处理： - 切割：掌握split等切割操作 - 连接：学会join等连接字符串的方法 - 替换：了解replace等替换操作 - 格式化：掌握format等格式化技巧 𐟌 网络编程： - socket库：学习socket库的使用方法 - requests库：掌握requests库的操作技巧 - 网络编程基本概念：了解网络编程的基础知识

Python异常处理指南：从基础到实践 𐟎“ 自学Python第十四天，我们来聊聊异常处理这个重要的话题。今天的知识点非常实用，能帮助你更好地理解和应对程序中的错误。 𐟔 程序报错的原因：代码本身有问题代码没问题，但用户输入的数据类型不合理 𐟚蠥𘸨灧š„异常类型： IndexError：当试图访问列表中不存在的索引时，例如 `num_list[4]`（列表只有4个元素） ZeroDivisionError：分母为零的除法操作，如 `712 / (12 + 3 - 15)` FileNotFoundError：文件路径错误，如 `open("./hi.txt", "r")` TypeError：类型不匹配的错误，如 `"Hello" * "Yellow"` 𐟛᯸ 捕捉异常的try-except语句： try: user_age = float(input("请输入您的年龄：")) # 尝试执行可能出错的代码 except: print("发生了未知错误，请重新运行程序。") # 捕捉所有类型的错误 else: print("您的年龄是：" + str(user_age)) # 如果try中的代码没有错误，执行这里的代码 finally: print("程序运行结束。") # 无论是否有错误，都会执行的代码 ⚠️ 注意：try-except语句是从上往下依次匹配异常类型，第一个匹配到的异常会被处理，后续的except语句不会被执行。 𐟒ᠥ𗵥𛺨𜚊多实践：编写一些简单的代码片段，尝试故意制造一些错误，看看如何用try-except语句来处理这些错误。找问题：在实际项目中，尝试找出可能出现的错误点，并提前准备好相应的异常处理代码。多交流：和其他编程爱好者交流，分享你的经验和问题，共同进步。 𐟌Ÿ 通过今天的学习，你应该对Python中的异常处理有了更深入的了解。记得多实践，多交流，让你的编程技能更上一层楼！

Python基础语法和数据结构全解析 ✅基本语法变量和数据类型：理解字符串（str）、整数（int）、浮点数（float）、布尔值（bool）。基本操作符：算术运算符（+ - * /），比较运算符（== != > < >= <=），逻辑运算符（and or not）。 ✅数据结构 (1)列表（List） [1, 2, 3] 使用索引，切片，append()，remove()，列表推导式等。切片：选择列表中的一段子集。 append()：在列表末尾添加新元素。 remove()：删除列表中的第一个匹配元素。列表推导式：使用简洁的语法生成列表。 (2)元组（Tuple） (1, 2, 3) 不可变的数据结构。实际应用中不如列表好用，因为列表更灵活。 (3)字典（Dictionary） {'key': 'value'} 存储键值对，使用键进行快速检索。创建字典：使用花括号 {} 或 dict() 函数。访问元素：通过键来访问相应的值。添加或修改元素：直接通过键赋值。删除元素：使用 del 语句或 pop() 方法。 keys(), values(), items()：分别返回字典的键、值和键值对。 (4)集合（Set） {1, 2, 3} 用于存储唯一元素。集合是一个无序的、不重复的元素集。可以用来去重。创建集合：使用花括号 {} 或 set() 函数。添加元素：使用 add() 方法。删除元素：使用 remove() 或 discard() 方法。集合运算：交集（&），并集（|），差集（-），对称差集（^）。去重:假设我有一个列表a=[1,1,3,4,5,6,6]，想要去重重复值 (5)字符串字符串是不可变的字符序列，用于存储和表示文本数据。创建字符串：使用单引号或双引号。索引和切片：访问子字符串。拼接：使用 + 拼接字符串。常用方法：如 lower(), upper(), replace(), split(), strip()。 strip() 只会移除头和尾的字符，中间的字符不会被影响。 lstrip() 和 rstrip() 分别是 strip() 的左侧和右侧版本，仅移除字符串的左侧或右侧字符。

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