一、Python内置数据结构
1、赋值生成列表
la=[1,2,3,4]
la
2、强制转换为列表
lb=list("Hello")
lb
3、推导式生成列表
s="abc123def456end"
lc = [c for c in s if c.isdigit()]l
c
4、修改列表元素
s=list("hello")
s[0]="H"
s
5、列表切片
6、为列表增加元素
s=list("hello")
s.append("world")
print(s)
7、列表元素排序
ls=[3,2,6,4]
ls.sort()
ls
8、比较列表和字符串的内存分配
s1="abc"
s2="abc"
id(s1) ==id(s2)
ls1=list("abc")
ls2=list("abc")
id(ls1) == id(ls2)

9、元组的赋值生成

10、元组的强制转换

11、元组元素不可修改

12、元组用于循环

13、多变量同步赋值

14、集合的赋值生成

15、集合的强制类型转换

16、创建一个空集合

17、集合元素的增加和删除

18、赋值创建字典

19、判断对象是否可哈希

20、列表式生成词典

21、词典元素的遍历

二、掌握多维数组ndarray
1、生成ndarray对象

2、为ndarray指定类型

3、常用生成函数zeros()

4、通过reshape方法重塑数组

5、ndarray的基本属性

6、ndarray的基本方法

7、多维数组的索引

8、多维数组切片

9、多维数组切片赋值

三、了解Series和DataFrame结构
1、认识Series

2、自定义索引及赋值

3、创建Series

4、Series对象属性

5、Series操作

6、构建DataFrame对象

7、用词典构建DataFrame

8、检索与定位

9、通过列修改数据

10、重新索引

11、索引对象

本文详细介绍了Python的基础数据结构,如列表、元组、集合和字典的操作,包括赋值、转换、修改、遍历和内存管理。同时,深入探讨了NumPy的多维数组(ndarray),包括创建、类型指定、重塑、索引和切片等。此外,还涉及了Series和DataFrame在数据分析中的应用,如自定义索引、数据修改和检索。
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