list1 = ['张三','男',33,'江苏','硕士','已婚',['身高178','体重72']]
# 取出第一个元素
print(list1[0])
# 取出第四个元素
print(list1[3])
# 取出最后一个元素
print(list1[6])
# 取出“体重72”这个值
print(list1[6][1])

# 取出最后一个元素
print(list1[-1])
# 取出“身高178”这个值
print(list1[-1][0])
# 取出倒数第三个元素
print(list1[-3])

list2 = ['江苏','安徽','浙江','上海','山东','山西','湖南','湖北']
# 取出“浙江”至“山西”四个元素
print(list2[2:6])
# 取出“安徽”、“上海”、“山西”三个元素
print(list2[1:6:2])
# 取出最后三个元素
print(list2[-3:-1])

# 取出头三个元素
print(list2[:3])
# 取出最后三个元素
print(list2[-3:])
# 取出所有元素
print(list2[::])
# 取出奇数位置的元素
print(list2[::2])

list3 = [1,10,100,1000,10000]
# 在列表末尾添加数字2
list3.append(2)
print(list3)
# 在列表末尾添加20,200,2000,20000四个值
list3.extend([20,200,2000,20000])
print(list3)
# 在数字10后面增加11这个数字
list3.insert(2,11)
print(list3)
# 在10000后面插入['a','b','c']
list3.insert(6,['a','b','c'])
print(list3)
# 删除list3中20000这个元素
list3.pop()
print(list3)
# 删除list3中11这个元素
list3.pop(2)
print(list3)
# 删除list3中的['a', 'b', 'c']
list3.remove(['a', 'b', 'c'])
print(list3)

# 删除list3中所有元素
list3.clear()
print(list3)

list4 = ['洗衣机','冰响','电视机','电脑','空调']
# 将“冰响”修改为“冰箱”
print(list4[1])
list4[1] = '冰箱'
print(list4)

list5 = [7,3,9,11,4,6,10,3,7,4,4,3,6,3]
# 计算列表中元素3的个数
print(list5.count(3))
# 找出元素6所在的位置
print(list5.index(6))
# 列表元素的颠倒
list5.reverse()
print(list5)
# 列表元素的降序
list5.sort(reverse=True)
print(list5)

t = ('a','d','z','a','d','c','a')
# 计数
print(t.count('a'))
# 元素位置
print(t.index('c'))

dict1 = {'姓名':'张三','年龄':33,'性别':'男','子女':{'儿子':'张四','女儿':'张美'},'兴趣':['踢球','游泳','唱歌']}
# 打印字典
print(dict1)
# 取出年龄
print(dict1['年龄'])
# 取出子女中的儿子姓名
print(dict1['子女']['儿子'])
# 取出兴趣中的游泳
print(dict1['兴趣'][1])
# 往字典dict1中增加户籍信息
dict1.setdefault('户籍','合肥')
print(dict1)
# 增加学历信息
dict1.update({'学历':'硕士'})
print(dict1)
# 增加身高信息
dict1['身高'] = 178
print(dict1)
# 删除字典中的户籍信息
dict1.pop('户籍')
print(dict1)
# 删除字典中女儿的姓名
dict1['子女'].pop('女儿')
print(dict1)
# 删除字典中的任意一个元素
dict1.popitem()
print(dict1)
# 清空字典元素
dict1.clear()
print(dict1)
# 将学历改为本科
dict1.update({'学历':'本科'})
print(dict1)
# 将年龄改为35
dict1['年龄'] = 35
print(dict1)
# 将兴趣中的唱歌改为跳舞
# dict1['兴趣'][2] = '跳舞'
# print(dict1)

dict2 = {'电影':['三傻大闹宝莱坞','大话西游之大圣娶亲','疯狂动物城'],
'导演':['拉吉库马尔·希拉尼','刘镇伟','拜伦·霍华德 '],
'评分':[9.1,9.2,9.2]}

# 取出键'评分'所对应的值
print(dict2.get('评分'))
# 取出字典中的所有键
print(dict2.keys())
# 取出字典中的所有值
print(dict2.values())
# 取出字典中的所有键值对
print(dict2.items())

# 返回绝对值
x = -3
if x >= 0:
print(x)
else:
print(-1*x)

# 返回成绩对应的等级
score = 68
if score < 60:
print('不及格')
elif score < 70:
print('合格')
elif score < 80:
print('良好')
else:
print('优秀')

# 将列表中的每个元素作平方加1处理
list6 = [1,5,2,8,10,13,17,4,6]
result = []
for i in list6:
y = i ** 2 + 1
result.append(y)
print(result)

# 计算1到100之间的偶数和
s1_100 = 0
for i in range(1,101):
if i % 2 == 0:
s1_100 = s1_100 + i
else:
pass
print('1到100之间的偶数和为%s'%s1_100)

# 对列表中的偶数作三次方减10的处理
list7 = [3,1,18,13,22,17,23,14,19,28,16]
result = [i ** 3 - 10 for i in list7 if i % 2 == 0]
print(result)

# 使用for循环登录某手机银行APP
for i in range(1,6):
user = input('请输入用户名:')
password = int(input('请输入密码:'))
if (user == 'test') & (password == 123):
print('登录成功!')
break
else:
if i < 5:
print('错误!您今日还剩%d次输入机会。' %(5-i))
else:
print('请24小时后再尝试登录!')

# 使用while循环登录某邮箱账号
while True:
user = input('请输入用户名:')
password = int(input('请输入密码:'))
if (user == 'test') & (password == 123):
print('登录成功!')
break
else:
print('您输入的用户名或密码错误!')

print('dag%.2f' %2.123)

dag2.12

# 单引号构造字符串
string1 = '"commentTime":"2018-01-26 08:59:30","content":"包装良心!馅料新鲜!还会回购"'
# 双引号构造字符串
string2 = "ymd:'2017-01-01',bWendu:'5℃',yWendu:'-3℃',tianqi:'霾~晴',fengxiang:'南风',aqiInfo:'严重污染'"
# 三引号构造字符串
string3 = ''''nickName':"美美",'content':"环境不错,服务态度超好,就是有点小贵",'createTimestring':"2017-09-30"'''
string4 = '''据了解,持续降雪造成安徽部分地区农房倒损、种植养殖业大棚损毁,
其中合肥、马鞍山、铜陵3市倒塌农房8间、紧急转移安置8人。'''
print(string1)
print(string2)
print(string3)
print(string4)

# 获取身份证号码中的出生日期
print('123456198901017890'[6:14])

# 将手机号中的中间四位替换为四颗星
tel = '13612345678'
print(tel.replace(tel[3:7],'****'))

# 将邮箱按@符分隔开
print('12345@qq.com'.split('@'))

# 将Python的每个字母用减号连接
print('-'.join('Python'))

# 删除" 今天星期日 "的首尾空白
print(" 今天星期日 ".strip())

# 删除" 今天星期日 "的左边空白
print(" 今天星期日 ".lstrip())

# 删除" 今天星期日 "的右边空白
print(" 今天星期日 ".rstrip())

# 计算子串“中国”在字符串中的个数
string5 = '中国方案引领世界前行,展现了中国应势而为、勇于担当的大国引领作用!'
print(string5.count('中国'))

2

# 查询"Python"单词所在的位置
string6 = '我是一名Python用户,Python给我的工作带来了很多便捷。'
print(string6.index('Python'))
print(string6.find('Python'))

4

4

# 字符串是否以“2018年”开头
string7 = '2017年匆匆走过,迎来崭新的2018年'
print(string7.startswith('2018年'))
# 字符串是否以“2018年”年结尾
print(string7.endswith('2018年'))

# 导入第三方包
import re
# 取出出字符中所有的天气状态
string8 = "{ymd:'2018-01-01',tianqi:'晴',aqiInfo:'轻度污染'},{ymd:'2018-01-02',tianqi:'阴~小雨',aqiInfo:'优'},{ymd:'2018-01-03',tianqi:'小雨~中雨',aqiInfo:'优'},{ymd:'2018-01-04',tianqi:'中雨~小雨',aqiInfo:'优'}"
print(re.findall("tianqi:'(.*?)'", string8))

# 取出所有含O字母的单词
string9 = 'Together, we discovered that a free market only thrives when there are rules to ensure competition and fair play, Our celebration of initiative and enterprise'
print(re.findall('\w*o\w*',string9, flags = re.I))

# 将标点符号、数字和字母删除
string10 = '据悉,这次发运的4台蒸汽冷凝罐属于国际热核聚变实验堆(ITER)项目的核二级压力设备,先后完成了压力试验、真空试验、氦气检漏试验、千斤顶试验、吊耳载荷试验、叠装试验等验收试验。'
print(re.sub('[,。、a-zA-Z0-9()]','',string10))

# 将每一部分的内容分割开
string11 = '2室2厅 | 101.62平 | 低区/7层 | 朝南 \n 上海未来 - 浦东 - 金杨 - 2005年建'
split = re.split('[-\|\n]', string11)
print(split)
split_strip = [i.strip() for i in split]
print(split_strip)

# 统计列表中每个元素的频次
list6 = ['A','A','B','A','A','B','C','B','C','B','B','D','C']

# 构建空字典,用于频次统计数据的存储
dict3 = {}
# 循环计算
for i in set(list6):
dict3[i] = list6.count(i)
print(dict3)
# 取出字典中的键值对
key_value = list(dict3.items())
print(key_value)
# 列表排序
key_value.sort()
print(key_value)
# 按频次高低排序
key_value.sort(key = lambda x : x[1], reverse=True)
print(key_value)

# 猜数字
def game(min,max):
import random
number = random.randint(min,max) # 随机生成一个需要猜的数字
while True:
guess = float(input('请在%d到%d之间猜一个数字: ' %(min, max)))

if guess < number:
min = guess
print('不好意思,你猜的的数偏小了!请在%d到%d之间猜一个数!' %(min,max))
elif guess > number:
max = guess
print('不好意思,你猜的的数偏大了!请在%d到%d之间猜一个数!' %(min,max))
else:
print('恭喜你猜对了!')
print('游戏结束!')
break

# 调用函数
game(10,20)
# 缺少位置参数值的传递
game(min = 10)

# 计算1到n的平方和
def square_sum(n, p = 2):
result = sum([i ** p for i in range(1,n+1)])
return(n,p,result)

print('1到%d的%d次方和为%d!' %square_sum(200))
print('1到%d的%d次方和为%d!' %square_sum(200,3))

# 两个数的求和
def add(a,b):
s = sum([a,b])
return(a,b,s)

print('%d加%d的和为%d!' %add(10,13))

# 任意个数的数据求和
def adds(*args):
print(args)
s = sum(args)
return(s)

print('和为%d!' %adds(10,13,7,8,2))
print('和为%d!' %adds(7,10,23,44,65,12,17))

# 关键字参数
def info_collection(tel, birthday, **kwargs):
user_info = {} # 构造空字典,用于存储用户信息
user_info['tel'] = tel
user_info['birthday'] = birthday
user_info.update(kwargs)
# 用户信息返回
return(user_info)

# 调用函数
info = info_collection(13612345678,'1990-01-01',nickname='月亮',gender = '女',edu = '硕士',income = 15000,add = '上海市浦东新区',interest = ['游泳','唱歌','看电影'])
print(info)

# 导入第三方包
import requests
import time
import random
import pandas as pd
import re

# 生成请求头
headers = {
'Accept':'*/*',
'Accept-Encoding':'gzip, deflate',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection':'keep-alive',
'Cookie':'widget_dz_id=54511; widget_dz_cityValues=,; timeerror=1; defaultCityID=54511; defaultCityName=%u5317%u4EAC; Hm_lvt_a3f2879f6b3620a363bec646b7a8bcdd=1516245199; Hm_lpvt_a3f2879f6b3620a363bec646b7a8bcdd=1516245199; addFavorite=clicked',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3236.0 Safari/537.36'
}

# 生成所有需要抓取的链接
urls = []
for year in range(2011,2018):
for month in range(1,13):
if year <= 2016:
urls.append('http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/58362_%s%s.js' %(year,month))
else:
if month<10:
urls.append('http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/%s0%s/58362_%s0%s.js' %(year,month,year,month))
else:
urls.append('http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/%s%s/58362_%s%s.js' %(year,month,year,month))
print(urls)
# 循环并通过正则匹配获取相关数据
info = []
for url in urls:
seconds = random.randint(3,6)
response = requests.get(url, headers = headers).text
ymd = re.findall("ymd:'(.*?)',",response)
high = re.findall("bWendu:'(.*?)℃',",response)
low = re.findall("yWendu:'(.*?)℃',",response)
tianqi = re.findall("tianqi:'(.*?)',",response)
fengxiang = re.findall("fengxiang:'(.*?)',",response)
fengli = re.findall(",fengli:'(.*?)'",response)
aqi = re.findall("aqi:'(.*?)',",response)
aqiInfo = re.findall("aqiInfo:'(.*?)',",response)
aqiLevel = re.findall(",aqiLevel:'(.*?)'",response)

# 由于2011~2015没有空气质量相关的数据,故需要分开处理
if len(aqi) == 0:
aqi = None
aqiInfo = None
aqiLevel = None
info.append(pd.DataFrame({'ymd':ymd,'high':high,'low':low,'tianqi':tianqi,'fengxiang':fengxiang,'fengli':fengli,'aqi':aqi,'aqiInfo':aqiInfo,'aqiLevel':aqiLevel}))
else:
info.append(pd.DataFrame({'ymd':ymd,'high':high,'low':low,'tianqi':tianqi,'fengxiang':fengxiang,'fengli':fengli,'aqi':aqi,'aqiInfo':aqiInfo,'aqiLevel':aqiLevel}))
time.sleep(seconds)

# 生成数据表
weather = pd.concat(info)

print(type(weather))

# 数据导出
weather.to_csv('E:\\weather.csv',index = False)

吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(2)——python数据结构及方法、控制流、字符串处理、自定义函数的更多相关文章

  1. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(15)——DBSCAN与层次聚类分析

    # 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfr ...

  2. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(14)——Kmeans聚类分析

    # 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster im ...

  3. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(13)——GBDT模型的应用

    # 导入第三方包import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 读入数据default = pd.read_excel(r'F:\\pytho ...

  4. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(12)——SVM模型的应用

    import pandas as pd # 导入第三方模块from sklearn import svmfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn ...

  5. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(10)——KNN模型的应用

    # 导入第三方包import pandas as pd # 导入数据Knowledge = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\1 ...

  6. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(8)——Logistic回归分类模型

    import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_tes ...

  7. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(7)——岭回归与LASSO回归模型

    # 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import mod ...

  8. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(5)——python数据可视化

    # 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['S ...

  9. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(4)——python数据处理工具:Pandas

    # 导入模块import pandas as pdimport numpy as np # 构造序列gdp1 = pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])print(g ...

  10. 吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战(3)——python数值计算工具:Numpy

    # 导入模块,并重命名为npimport numpy as np# 单个列表创建一维数组arr1 = np.array([3,10,8,7,34,11,28,72])print('一维数组:\n',a ...

随机推荐

  1. mySQL 教程 第4章 数据查询

    mySQL运算符 这些运算符在SQL查询中用得到. 算数运算符 + 加 - 减 * 乘 / DIV 除 % MOD 取余数 比较运算符 = 等于 <> != 不等于 < <= ...

  2. go http client, http server

    Go语言中的HTTP client, server非常简单.具体如下. HTTP Server package main import ( "fmt" "html&quo ...

  3. Hadoop集群环境搭建步骤说明

    Hadoop集群环境搭建是很多学习hadoop学习者或者是使用者都必然要面对的一个问题,网上关于hadoop集群环境搭建的博文教程也蛮多的.对于玩hadoop的高手来说肯定没有什么问题,甚至可以说事“ ...

  4. phper必知必会(一)

    1.http返回状态 200:成功,服务器已经成功处理了请求,并正常返回了提供请求的网页 301:永久移动,服务器会将请求转移到新的服务器地址 302:临时移动 401:未授权请求,请求需要身份移动 ...

  5. javascript 获取视口的高度和宽度

    //获取视口的高度和宽度. function windowHeight() { var de = document.documentElement; return self.innerHeight|| ...

  6. shelve的简单使用

    shelve类似于一个key-value数据库,可以很方便的用来保存Python的内存对象,其内部使用pickle来序列化数据,简单来说,使用者可以将一个列表.字典.或者用户自定义的类实例保存到she ...

  7. spring boot学习(4) SpringBoot 之Spring Data Jpa 支持(1)

    第一节:Spring Data Jpa 简介 Spring-Data-Jpa JPA(Java Persistence API)定义了一系列对象持久化的标准,目前实现这一规范的产品有Hibernate ...

  8. python 笔记 2017

    26.反斜杠用处,断言一些字符包含特殊字符的 if "<h3 class=\"entH 22222setH\">刷新成功</h3>" i ...

  9. 垃圾收集器之:G1收集器

    G1垃圾收集器是一种工作在堆内不同分区上的并发收集器.分区既可以归属于老年代,也可以归属新生代,同一个代的分区不需要保持连续.为老年代设计分区的初衷是我们发现并发后台线程在回收老年代中没有引用的对象时 ...

  10. [转] AForge.NET 图像处理类

    https://www.nuget.org/packages?q=AForge.NET https://baike.baidu.com/item/AForge.NET/114415?fr=aladdi ...