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用Python做数据分析必知的语法和函数整理

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点：

例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据

整型数据

字符串数据

字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写：

zidian['周杰伦']

>>>'40'

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。

DataFrame：

DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名

和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。

以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2.从Python爬虫学循环函数

掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法：

A.for函数

for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途：

zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'}

for key in zidian:

print(key)

>>>

刘强东

章泽天

周杰伦

昆凌

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items()

可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。

B.爬虫和循环

for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：

该网站的周票房json数据地址可以通过抓包工具找到，网址为https://www.wendangku.net/doc/7715403399.html,/BoxOffice/getWeekInfoData? sdate=20190114

仔细观察，该网站不同日期的票房数据网址（url）只有后面的日期在变化，访问不同的网址（url）就可以看到不同日期下的票房数据：

我们要做的是，遍历每一个日期下的网址，用Python代码把数据爬下来。此时for函数就派上用场了，使用它我们可以快速生成多个符合条件的网址：

import pandas as pd

url_df = pd.DataFrame({'urls':['https://www.wendangku.net/doc/7715403399.html,/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate='fo '''

将网址相同的部分生成5次，并利用pandas的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。

其中用到了第一部分提供的多个数据类型：

range(5)属于列表，

'urls'：[]属于字典，

pd.dataframe属于dataframe

'''

url_df['urls'] = url_df['urls'] + url_df['date'].astype('str')

滑动滑块可以看到完整代码和中间的注释。

为了方便理解，我给大家画了一个for函数的遍历过程示意图：

此处省略掉后续爬取过程，相关爬虫代码见文末。我们使用爬虫爬取了5800+条数据，包含20个字段，时间囊括了从2008年1月开始至2019年2月十一年期间的单周票房、累计票房、观影人次、场均人次、场均票价、场次环比变化等信息。

3.Python怎么实现数据分析？

除了爬虫，分析数据也是Python的重要用途之一，Excel能做的事，Python究竟怎么实现呢；Excel不能做的事，Python又是否能实现呢？利用电影票房数据，我们分别举一个例子说明：

A.Python分析

在做好数据采集和导入后，选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下，这个步骤变得很简单。

比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('中国票房数据爬取测试20071-20192.csv',engine='python')

data[data['平均上座人数']>20]['电影名']

#计算周票房第一随时间变化的结果，导入数据，并选择平均上座人数在20以上的电影为有效数据

dataTop1_week = data[data['排名']==1][['电影名','周票房']]

#取出周票房排名为第一名的所有数据，并保留“电影名”和“周票房”两列数据

dataTop1_week = dataTop1_week.groupby('电影名').max()['周票房'].reset_index()

#用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的周票房保留，其他数据删除

dataTop1_week = dataTop1_week.sort_values(by='周票房',ascending=False)

#将数据按照“周票房”进行降序排序

dataTop1_week.index = dataTop1_week['电影名']

del dataTop1_week['电影名']

#整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列

dataTop1_week

#查看数据

9行代码，我们完成了Excel里的透视表、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python中的可视化包matplotlib，快速出图：

B.函数化分析

以上是一个简单的统计分析过程。接下来就讲讲Excel基础功能不能做的事——自定义函数提效。观察数据可以发现，数据中记录了周票房和总票房的排名，那么刚刚计算了周票房排名的代码，还能不能复用做一张总票房分析呢？

当然可以，只要使用def函数和刚刚写好的代码建立自定义函数，并说明函数规则即可：def pypic(pf):

#定义一个pypic函数，变量是pf

dataTop1_sum = data[['电影名',pf]]

#取出源数据中，列名为“电影名”和pf两列数据

dataTop1_sum = dataTop1_sum.groupby('电影名').max()[pf].reset_index() #用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的pf票房保留，其他数据删除

dataTop1_sum = dataTop1_sum.sort_values(by=pf,ascending=False) #将数据按照pf进行降序排序

dataTop1_sum.index = dataTop1_sum['电影名']

del dataTop1_sum['电影名']

#整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列

dataTop1_sum[:20].iloc[::-1].plot.barh(figsize = (6,10),color = 'orange') name=pf+'top20分析'

plt.title(name)

#根据函数变量名出图

定义函数后，批量出图so easy：

学会函数的构建，一个数据分析师才算真正能够告别Excel的鼠标点击模式，迈入高效分析的领域。

Python经典面试题

1：Python如何实现单例模式？ Python有两种方式可以实现单例模式，下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式： 1. class Singleton(type): def __init__(cls, name, bases, dict): super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict) cls.instance = None def __call__(cls, *args, **kw): if cls.instance is None: cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw) return cls.instance class MyClass(object): __metaclass__ = Singleton print MyClass() print MyClass() 2. 使用decorator来实现单例模式 def singleton(cls): instances = {} def getinstance(): if cls not in instances: instances[cls] = cls() return instances[cls] return getinstance @singleton class MyClass: … 2：什么是lambda函数？ Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下：labmda 参数：表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数，包括可选参数，但是表达式只有一个：>>> g = lambda x, y: x*y >>> g(3,4) 12 >>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z >>> g(1) 1

《利用python进行数据分析》读书笔记

《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.wendangku.net/doc/7715403399.html, = 's1' https://www.wendangku.net/doc/7715403399.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']

Python面试题及答案

P y t h o n面试题及答案 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

2018年最新P y t h o n面试题及答案找工作是每个学习Python人员的目标，为了更好的找到工作，刷面试题是必不可少的，了解最新企业招聘试题，可以让你面试更加的顺利。小编整理了一些20XX年最新的Python面试题，来测测你技术的掌握度吧。 1、Python里面如何拷贝一个对象（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数} 深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的()函数} 2、Python里面match()和search()的区别？答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 >>>print(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’)) None >>>print(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 3、有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 4、简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）。答案这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点： Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。偶尔也会出现引用循环（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合 == o2和 == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。

python数据分析过程示例

引言几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林让我们开始吧 1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

Python数据分析

实训：Python数据分析〖实训目的〗了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据（1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.wendangku.net/doc/7715403399.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da）从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示：图2-53 读取CSV文件如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析一、样本集本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数）数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

python数据分析过程示例

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林让我们开始吧 1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：

Python面试题及答案

2018年最新Python面试题及答案找工作是每个学习Python人员的目标，为了更好的找到工作，刷面试题是必不可少的，了解最新企业招聘试题，可以让你面试更加的顺利。小编整理了一些2017年最新的Python面试题，来测测你技术的掌握度吧。 1、Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数} 深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的()函数} 2、Python里面match()和search()的区别？答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 >>>print(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’)) None

>>>print(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 3、有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python 代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 4、简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）。答案这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点： Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。偶尔也会出现引用循环（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合 == o2和 == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。 Python中使用了某些启发式算法（heuristics）来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代（generation）。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。

python数据分析(DOC46页)

python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

20道python面试题

对于机器学习算法工程师而言，Python是不可或缺的语言，它的优美与简洁令人无法自拔。那么你了解过Python编程面试题吗？今天我们就来了解一下！ 1、python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式 python多线程有个全局解释器锁（global interpreter lock），这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，大家都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value和multiprocessing.Array。 2、什么是lambda函数？它有什么好处？ lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda 函数中塞入太多的东西；如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。 3、Python是如何进行类型转换的？ ①函数描述 ② int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 ③long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 ④float(x ) 将x转换到一个浮点数 ⑤complex(real [,imag ]) 创建一个复数 ⑥str(x ) 将对象 x 转换为字符串 ⑦repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 ⑧eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 ⑨tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 ⑩list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 ?chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 ?unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ?ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 ?hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 ?oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串 4、python多线程与多进程的区别

常用Python数据分析库详解

常用Python数据分析库详解 Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉，那么常用的Python数据分析库有哪些呢？ 1.NumPy NumPy是Python科学计算的基础包，它提供： 1).快速高效的多维数组对象ndarray； 2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数； 3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具； 4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。 2.Pandas 大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的，无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。而且对于金融行业，比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。 3.Matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲

的 IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。 4.IPython IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。目的是为了提高编程，测试和调试Python代码的速度，好像很多国外的大学教授，还有Google大牛都很喜欢用IPython，确实很方便，至少我在分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print,回车就能打印。

最常见的-35-个-Python-面试题及答案

最常见的35 个Python 面试题及答案（2018 版） 1. Python 面试问题及答案作为一个Python 新手，你必须熟悉基础知识。在本文中我们将讨论一些Python 面试的基础问题和高级问题以及答案，以帮助你完成面试。包括 Python 开发问题、编程问题、数据结构问题、和 Python 脚本问题。让我们来深入研究这些问题 Python 面试问题 . Python 的特点和优点是什么 Python 可以作为编程的入门语言，因为他具备以下特质： 1. 解释性 2. 动态特性 3. 面向对象 4. 语法简洁 5. 开源 6. 丰富的社区资源实际上Python 的优点远不止这些，更详细的介绍可以阅读Introduction to Python （ blogs/python-tutorial/） . 深拷贝和浅拷贝的区别是什么深拷贝是将对象本身复制给另一个对象。这意味着如果对对象的副本进行更改时不会影响原对象。在 Python 中，我们使用 deepcopy（）函数进行深拷贝，使用方法如下：深拷贝-Python 面试问题及答案浅拷贝是将对象的引用复制给另一个对象。因此，如果我们在副本中进行更改，则会影响原对象。使用 copy（）函数进行浅拷贝，使用方法如下：浅拷贝—Python 面试问题及答案 . 列表和元祖有什么不同主要区别在于列表是可变的，元祖是不可变的。看下面的例子：会出现以下错误提示： TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment 关于列表和元祖的更多内容参考 Tuples vs Lists（ blogs/python-tuples-vs-lists/）2. Python 面试基础题到是新手经常会被问到的一些 Python 基础题，有经验的人也可以参考这些问题来复习这些概念。 . 解释 Python 中的三元表达式与 C++不同, 在 Python 中我们不需要使用符号，而是使用如下语法： [on true] if [expression]else [on false] 如果 [expression] 为真, 则 [on true] 部分被执行。如果表示为假则 [on false] 部分被执行下面是例子:

python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作

从入门到精通pandas操作 Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。本文主要介绍DateFrame数据结构。本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件

food_info.csv文件的局部预览图：每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件，并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型

print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果：补充：DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values

python面试题100

Python语言特性 1 Python的函数参数传递看两个如下例子，分析运行结果: 代码一： a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print(a) # 1 代码二： a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print(a) # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。这里记住的是类型是属于对象的，而不是变量。而对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。在python中，strings, tuples,

和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。(这就是这个问题的重点) 当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址一样,在内存里进行修改. 2 Python中的元类(metaclass) 元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象，但是我们已经学习到了Python中的类也是对象。好吧，元类就是用来创建这些类（对象）的，元类就是类的类这个非常的不常用,详情请看：《深刻理解Python中的元类(metaclass)》 3 @staticmethod和@classmethod Python其实有3个方法,即静态方法(staticmethod),类方法(classmethod)和实例方法,如下: class A(object): def foo(self,x): print "executing foo(%s,%s)"%(self,x) @classmethod def class_foo(cls,x): print( "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)) @staticmethod def static_foo(x):

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。六、教材与参考资料 1.教材黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料

Python面试题总结

1.Python 线程池原理？我理解为线程池是一个存放很多线程的单位，同时还有一个对应的任务队列。整个执行过程其实就是使用线程池中已有有限的线程把任务队列中的任务做完。这样做的好处就是你不需要为每个任务都创建一个线程，因为当你创建第100 个线程来执行第100个任务的时候，可能前面已经有50个线程结束工作了。超过最大值的线程可以排队，但他们要等到其他线程完成后才启动。因此重复利用线程来执行任务，减少系统资源的开销。 2.Python合并字典，相同key的value如何相加？利用collections.Counter可轻松办到 >>> x = { 'apple':1, 'banana':2 } >>> y = { 'banana':10, 'pear':11 } >>> from collections import Counter >>> X,Y = Counter(x), Counter(y) >>> z = dict(X+Y) >>> z {'apple': 1, 'banana': 12, 'pear': 11} 另一种写法 >>>from collections import Counter >>>dict(Counter(x)+Counter(y)) ( 合并两个字典的方法方法1： dictMerged1=dict(dict1.items()+dict2.items()) 方法2： dictMerged2=dict(dict1, **dict2) 方法2等同于： dictMerged=dict1.copy() dictMerged.update(dict2) 或者 dictMerged=dict(dict1) dictMerged.update(dict2) 3.解释GUI和GPL？ GUI图形用户（Graphical User Interface，简称GUI，又称图形）是指采用图形方式显示的计算机操作用户。 GPL() GPL同其它的自由软件许可证一样，许可社会公众享有：运行、复制软件的自由，发行传播软件的自由，获得软件源码的自由，改进软件并将自己作出的改进版本向社会发行传播的自由。 4.简述爬虫的基本步骤和流程？

Python数据分析基础教程教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。三、教学条件要求操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算

python笔试题

Python基础知识笔试一、单选题（分*20题） 1. 下列哪个表达式在Python中是非法的 B A. x = y = z = 1 B. x = (y = z + 1) C. x, y = y, x D. x += y 2. python v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys imp ort argv如何获得v2的参数值 C A. argv[0] B. argv[1] C. argv[2] D. argv[3] 3. 如何解释下面的执行结果B print - == False A. Python的实现有错误 B. 浮点数无法精确表示 C. 布尔运算不能用于浮点数比较 D. Python将非0数视为False

4. 下列代码执行结果是什么 D x = 1 def change(a): x+= 1 print x change(x) A. 1 B. 2 C. 3 D. 报错 5. 下列哪种类型是Python的映射类型 D A. str B. list C. tuple D. dict 6. 下述字符串格式化语法正确的是 D A. 'GNU's Not %d %%' % 'UNIX' B. 'GNU\'s Not %d %%' % 'UNIX' C. 'GNU's Not %s %%' % 'UNIX' D. 'GNU\'s Not %s %%' % 'UNIX'

7. 在Python 中，下列哪种是Unicode编码的书写方式C A. a = ‘中文’ B. a = r‘中文’ C. a = u’中文’ D. a = b’中文’ 8. 下列代码的运行结果是 D print 'a' < 'b' < 'c' A. a B. b C. c D. True E. False 9. 下列代码运行结果是 C a = 'a' print a > 'b' or 'c' A. a B. b C. c D. True E. False

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

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