Python数据类型

一、列表

1.访问

list[0]
# 插头去尾访问
list[1:-1]

2.修改

# 修改第一个元素为0
my_list1[0]=0
# 在末尾添加一个元素
my_list1.append('hehe')
# 在指定位置插入元素
my_list1.insert(3,'你好！')

二、元组（不允许修改）

# 定义一个元组
my_tuple_x=(1,2,3)
my_tuple_y=4,5

访问方式如列表。 

三、字典

1. 定义一个空字典

dict = {}

2.访问键、值

dict_score = {'good':90,'soso':70,'bad':50}
# 根据键访问值
dict_score['good']
# 访问所有的键、值、键值对
dict_score.keys()
dict_score.values()
dict_score.items()

3.增改删

dict_score['good'] = 80
dict_score['excellent'] = 90
# 根据键删除某对键值
del(dict_score['bad'])

四、集合

不能修改，但可以加和减元素

my_set.add(5)
my_set.remove('456')

五、numpy.ndarray多维数组

1. 定义

import numpy as np
x=[1,2,3,4,5,6]
my_ndarray1=np.array(x)

2.元组的相加

# ndarray的+操作是对应元素的加
my_ndarray2=np.array([0,1,0,1,0,1])
my_sum=my_ndarray1+my_ndarray2
# my_ndarray1+my_ndarray2结果为： [1 3 3 5 5 7]

而列表的+是列表的连接。

如x+x结果为： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

3.重塑

a = my_sum.reshape((2,3))
# 1*6的向量重塑为2*3矩阵，结果为：
[[1 3 3]
 [5 5 7]]

六、dataframe

1.定义

#dataframe
import pandas as pd
import numpy as np
# randn表示生成指定形状,服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。
# 当参数个数为两个的时候表示矩阵的形状。
my_dataframe=pd.DataFrame(np.random.randn(4,5),
index=[str(x) for x in range(1,5)],
columns=['A','B','C','D','E'])

2.访问

# 指定列访问
my_dataframe['B']
# 指定行访问 1，指定行号
my_dataframe.iloc[1] 
# 2，根据索引访问
my_dataframe.loc['2']
# iat 函数：通过行号和列号来取值
data.iat[0,4][6:14]

 

3.修改某个单元

my_dataframe.iat[1,1]=5