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原创 python学习笔记-pandas-dataframe
8.1创建DataFrame import pandas as pd dic1={'name':['Tom','Lily','Cindy','Petter'],'no':['001','002','003','004'],'age':[16,16,15,16],'gender':['m','f','f','m']} df1=pd.DataFrame(dic1) print('显示该数据结构类型',type(df1)) df1.index.name='id' df1.to_csv('students.csv
2020-05-29 18:24:51
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原创 Python学习笔记-Pandas-Series
7 序列(Series) 索引+值 7.1 创建序列 sdata={'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000} #键表示索引列,值表示数值 s0=pd.Series(sdata) print('利用字典生成的序列对象\n',s0) print('显示该数据结构类型',type(s0)) s1=pd.Series([6,1,2,9]) #索引号从0开始生成 b=pd.Series([6,1,2,9],index=['a','b','c','
2020-05-29 14:36:03
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原创 python学习笔记-numpy-ndarray
5. 数组(Ndarray) 科学计算中,一个维度的所有数据的类型往往相同。 数组中的数据类型相同,有助于节省运算和储存空间。 5.1创建Ndarray x = np.array(list/tuple) #默认的数据基本都是浮点型 x = np.array(list/tuple, dtype = np.float32) #指定数据类型 import numpy as np array001=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) #列表转换为一维数组 a2=np.ar
2020-05-22 17:43:58
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原创 python学习笔记-字典
4.字典Dict {} 字典定义了键和值之间一对一的关系,但它们是以无序的方式储存的。 Dictionary 不只是用于存储字符串。Dictionary 的值可以是任意数据类型,包括字符串、整数、对象,甚至其它的 dictionary。 在单个 dictionary 里,dictionary 的值并不需要全都是同一数据类型,可以根据需要混用和匹配。 4.1创建Dict dict1={"ID":"L100","Name":"COCO"} students=[{'name':'n1','id':'001'}
2020-05-22 16:33:30
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原创 python学习笔记-集合
3.集合Set {} 和数学上的概念一样,是一个无序不重复元素集。使用set()函数创建集合会自动拆分多个字母组成的字符串。 3.1 创建Set mySet=set('abcgefa123123123') #将字符串中的每个字符作为集合中的元素 mySet1={'多','小','点','大'} lst = [ 1, 1, 0] lst_set = set( lst ) #将列表转换为集合,lst_set中元素为0,1 mySet2=set(('Hello','World')) #将字符串当作集合中的元素,
2020-05-22 16:27:42
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原创 python学习笔记-列表
2.列表List [] 列表是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素(可重复,类型可不同)。 与集合不同的是,集合中的元素没有顺序关系。 与数组不同的是,数组中的元素数据类型必须相同。 列表和元组在结构上没有区别,唯一差异在于元组是只读的,不能修改。 2.1 创建List students=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] empty=[] print('students的元素是',students, '\n显示该数据结构类型',type(students), '\
2020-05-22 16:17:41
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原创 python学习笔记-元组
1.元组Tuple () 1.1 创建Tuple 元组一旦创建就无法对其中的元素进行增加、删除和修改,但是,如果元组里面的元素是列表,列表里面的元素是可以改变的。使用tuple()函数可以根据原对象产生一个新的元组对象。 tup1=('a','b',12,'www') tup2=(1,) #只包含一个数字则需要在末尾加逗号以区别运算符号 tup3="a","b","c","d" #不加修饰和元素转化,也是元组 tup4=() #可以为空 print('tup1的元素是',tup1, '\n显示该数
2020-05-22 16:08:03
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空空如也
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