python中的数据类型

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    自开始(一周前)学python到现在,学习了一套基础课程,总共26节课,但是我只学习了里边的22节课左右,因为后边的四节课基本上讲的是线性回归之类的进阶版的知识。说实话,这套课程很适合做数据分析的入门,其实本身这套课程就是面向数据分析者的一套入门课程。

    学到这里,基本上 这套课程算是刷完了,撸了一遍里边的代码,然后学到了一些基础性的知识,也让我捋清了一些关系,现在就做个小小的总结。

    之前也接触过一部分基础性python知识,然后里边提到python中主要的数据类型有五类:数值型、字符串型、列表、元组、字典。

    但是通过这周以来的课程学习以及对python的更深入理解,我认为(就目前来看)可以分为几大类:

    先说基础类:1.数值型:当然里边包括什么整数,单精度,双精度之类的

                        2.字符串:建立方式是“......”

                        3.元组:建立方式是:tuple(),tuple([]),tuple(())

                        4.列表:建立方式是:[()],[]

                        5.字典:建立方式是:{"":"",......}

    需要说明的是:字符串、元组、列表可以统称为序列;字符串和元组均不可更改;列表可以更改

    除此之外我认为还有一部分高级格式的数据,它们存在于一些很常用的包中,我管它们叫进阶类:

                        1.numpy中的array(数组)格式:array与list(列表)很相似,它的创建为:np.array([]),但是相比于列表型的数据,数组型数据只能放同种格式的数据,如果是字符那就全部是字符,数字就全部是数字,而且数组的格式是不会变的,即如果数组中的数据是整数型的数据,再追加入任何浮点型都会自动变为整数型。

                        2.pandas中的Series和DataFrame格式:Series创建:pd.Series([]),它有index属性;DataFrame创建:pd.DataFrame([[...], [...], ......])(创建格式比较灵活,不止这一种,具体的可以查看自己的代码),同样的,它也有index属性。需要注意的是,每条DataFrame数据都是Series。

    基础视频也刷的差不多了,接下来可以进行实战了!

                                  

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