Python编程基础与数据分析入门

"Python学习笔记"详细概述了Python编程语言的基本概念和数据结构，以及在数据分析领域的应用。这份笔记分为两章，第一章详细介绍了Python的核心概念，而第二章则聚焦于数据分析常用的库。 第一章“Python基本用法”涵盖了以下几个方面： 1. **数据类型**：Python是一种动态类型的语言，它支持多种数据类型，包括整数、浮点数、复数、布尔值（True/False）、字符串和空值（None）。字符串是不可变的，这意味着一旦创建，其内容不能被修改。`type()`函数用于查看变量的数据类型。 2. **数据结构**： - **列表**：有序可变序列，允许重复元素。使用方括号`[]`定义，支持索引和切片操作。 - **元组**：有序且不可变的序列，用圆括号`()`定义，不允许修改。 - **集合**：无序且不重复的元素集，用大括号`{}`或`set()`函数创建，支持数学运算如并集、交集和差集。 - **字典**：键值对的无序可变容器，用花括号`{}`或`dict()`创建，通过键来访问值。 3. **控制语句**： - **条件语句**：包括`if`, `elif`, `else`语句，用于根据条件执行不同代码块。 - **循环语句**：`for`循环遍历序列，`while`循环基于条件执行。 - **其他语句**：如`pass`（空操作符），`break`和`continue`用于跳出循环。 - **异常处理**：使用`try/except`结构捕获和处理程序运行时可能出现的错误。 4. **Python数据分析基础**： - **函数**：自定义功能的代码块，使用`def`关键字定义。 - **JSON文件解析**：Python提供`json`模块将JSON数据转换为Python对象，反之亦然。 - **字符串处理**：包括字符串格式化和各种内置的字符串方法，如`split()`, `join()`, `strip()`等。 5. **高级函数**： - **lambda函数**：简短的一行匿名函数，通常用于需要简单函数的场合。 - **Map函数**：将函数应用于列表的所有元素，返回一个新列表。 - **Reduce函数**：在列表中应用函数并累积结果，Python3需要导入`functools`库。 - **Filter函数**：根据指定条件过滤列表元素，返回符合条件的元素列表。 第二章“数据分析常用库”主要介绍了两个重要的库： 1. **Numpy**： - **数组的创建**：创建多维数组，支持数值运算。 - **索引和切片**：类似于Python列表的索引方式，支持多维切片。 - **数组形状改变**：调整数组的维度和大小。 - **ufunc广播机制**：通用函数操作可以应用于不同形状的数组，自动扩展较小数组以匹配较大数组的形状。 - **搜索与排序**：包含查找最大值、最小值以及排序函数。 - **文件读写**：`numpy.load`和`numpy.save`用于读取和保存数组到磁盘。 - **字符串操作**：使用`numpy.char`模块进行字符串数组的操作。 - **统计计算**：包括随机数生成、统计函数和线性代数计算。 2. **Pandas**： - **基础操作**：介绍`DataFrame`和`Series`数据结构，以及数据读取和保存的方法。 - **数据筛选**：利用条件筛选数据。 - **高级操作**：涉及数据库连接、数据整合及层次化索引。 - **分组聚合和透视图**：包含数据排序、分组聚合和使用透视表进行复杂分析。 总结来说，这份笔记提供了全面的Python编程基础，以及使用Numpy和Pandas进行数据分析的知识，对于初学者和进阶学习者都是宝贵的参考资料。