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利用Python进行数据分析笔记:3.1数据结构
对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：dict（字典）可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。 字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
列表。list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，这样python就知道你是在指明一个列表。
利用Python处理和计算数据 在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
每次python从入门到精通都是从头开始看，做这个学习笔记主要是为了让自己可以省去学习数据类型和结构那几章的时间，所以“偷懒”可以促进生产力...分别是： 整数型、浮点型、复数、常量、布尔型、字符串 。
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
python数据清洗,可以清洗多少条数据
一般来说，数据清洗，主要是对数据进行去错、去空、去重处理。针对一张包含姓名、***号码、车牌号码的数据表，建立纠错规则如下：车牌号既不包含汉字赣，且不包含汉字饶。
工具/原料Python；CMD命令行；windows操作系统方法/步骤首先下载安装Python，建议安装7版本以上，0版本以下，由于0版本以上不向下兼容，体验较差。
干净整洁的数据是后续进行研究和分析的基础。数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。
数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。
我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。数据清洗方法 一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。
数据科学家花费大部分时间清洗数据，这也被称为数据整。 Pandas 是操作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。
毕业生必看Python学习笔记
学习基础知识：[_a***_]Python的基本语法和常用库，如requests、BeautifulSoup、Scrapy等。 确定目标网站：选择您要爬取数据的目标网站，并了解其网页结构和数据分布。
阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
Python 介绍 学习一门新的语言之前，首先简单了解下这门语言的背景。Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。
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Python初学者易犯的8个错误新手避坑指南一般人我都不告诉他 真值比较 初学者经常在if语句中使用==比较符来判断表达式是否为真值。
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