用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明:labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1:index 直接指定要删除的行columns 直接指定要删除的列inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe:inplace=True,则会直接在原数

1.set集合 set集合是一个无序.不可重复.可嵌套的序列,基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素,可以使用大括号({})或者 set()函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典 1.1 常用功能函数 增加元素 使用set.add()函数单个添加元素:使用set.update()函数来批量添加元素,参数为可迭代的对象,如列表,元组,字符串 >>> test = {1,2,3,4,} #创建一个集合 >>>

一.文件对象 我理解的文件对象就是一个接口,通过这个接口对文件进行相关操作. <Python 核心编程>上说的很晦涩,这里没有深刻理解到,希望有人能解释给我听. >>> f = open('demo.txt','r') >>> f <open file 'demo.txt', mode 'r' at 0x00CCCEC0> >>> type(f) <type 'file'> 二.相关函数 [1].内建函数:open(

直接从六张开始看看书里有什么. cmp() len() max() and min() sorted() and reversed() enumerate() and zip() sum() list() and tuple() dir()方法来得到它所有的方法和属性 extend()  and append()   extend()接受一个列表的内容,然后把所有元素追加到另一个列表中  append()把整个元素追加列表中,如:[].extend('abc')  最后输出的结果就是 ['a',

open() 和 file() 函数会同时存在, 完成相同的功能.一般说来, 我们建议使用 open() 来读写文件, 在您想说明您在处理文件对象时使用 file() , 例如 if instance(f, file) 保留行分隔符:当使用输入方法如 read() 或者 readlines() 从文件中读取行时, Python 并不会删除行结束符. 这个操作被留给了程序员. 例如这样的代码在 Python 程序中很常见:f = pen('myFile', 'r')data = [line.str

1.文件只是连续的字节序列 open()内建函数是打开文件之门的钥匙 file_obj=open(file_name,access_mode='r/w/a,' buffering=-1) file_name是要打开的文件名,可以是相对路径或者绝对路径. assess_mode代表打开文件的模式,r表示只读,w表示写入,a表示追加.还有一个U模式,代表通用换行支持 使用r和U的文件必须存在,使用W模式打开文件若存在则首先清空,然后重新创建.‘a’模式写入的数据全部都追加到问价的末尾.还有‘+’表示

Python文件 1.    概述 文件对象不仅可以用来访问普通的磁盘文件,也可以访问任何其他类型抽象层面上的文件. 内建函数open()以及file()提供了初始化输入输出(I/O)操作的通用接口.Open()内建函数成功打开文件之后会返回一个文件对象,否则引发一个错误,当操作失败的时候,会出现一个IOError的异常,基本语法如下: File_object = open(file_name,access_mode='r',buffering=-1) 文件名称file_name可以是绝对路径或

一.文件对象 我理解的文件对象就是一个接口,通过这个接口对文件进行相关操作. <Python 核心编程>上说的很晦涩,这里没有深刻理解到,希望有人能解释给我听. >>> f = open('demo.txt','r') >>> f <open file 'demo.txt', mode 'r' at 0x00CCCEC0> >>> type(f) <type 'file'> 二.相关函数 [1].内建函数:open(

文件内建函数: open()函数提供了初始化输入/输出操作的通用接口 open()基本语法:file_object = open(filename,access_mode='r',buffering=-1) filename 是包含要打开的文件名字的字符串(可以是相对路径或绝对路径) access_mode也是一个字符串,通常为'r','w','a'为读取,写入,和追加,使用'r'模式打开的文件必须是已存在的.'w'模式打开的文件若存在先清空,再重建 工厂函数file(): 与open()一样,

数据类型 可以使用BIF type()来查看对象的类型 数字 int float long 布尔(bool) True 机内表示1,机器识别非0 False 机内表示0,机器识别0 空值 None 字符串(str) 移除空格(strip) 分割(split) 长度(len) 列表(list) help(list) dir(list) 元祖(tuple) list() 把序列转化成列表 tuple() 把序列转化成元祖 运算符 算数运算符 运算符 描述 + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法 %

作者:Jeff Lee 出处:http://www.cnblogs.com/Alandre/ 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 系列文章:[传送门] Python具有基本的文本文件读写功能.Python的标准库提供有更丰富的读写功能. 文本文件的读写主要通过open()所构建的文件对象来实现.请记住, 文件只是连续的字节序列. 数据的传输经常会用到字节流, 无论字节流是由单个字节还是大块数据组成. 今天带来是对文件操作的小故事: 创建文件对象open() open() 的基本语法是: file

转自 http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3166644.html 一.文件对象 我理解的文件对象就是一个接口,通过这个接口对文件进行相关操作. <Python 核心编程>上说的很晦涩,这里没有深刻理解到,希望有人能解释给我听. >>> f = open('demo.txt','r') >>> f <open file 'demo.txt', mode 'r' at 0x00CCCEC0> >>>

1  首先要明确的是,文件只是连续的字节. 数据的传输经常会用到字节流,无论字节流是由单个字节还是大块数据组成. 2  打开文件之门的钥匙--open() open()内建函数成功打开文件后会返回一个文件对象.基本语法如下: file_object = open(file_name, access_mode='r', buffering=-1) 需要注意的是,当access_mode = 'w'时,若所指定的文件已经存在,则python会先清空这个文件,然后再等待执行写操作.所以如果是修改文件,

文件对象文件对象不仅可以用来访问普通的磁盘文件,而且也可以访问其它任何类型抽象层面上的“文件”.一旦设置了合适的“钩子”,你就可以访问文件类型接口的其它对象,就好像访问的是普通文件一样.文件对象的处理要以来很多内建函数,还有很多函数会返回文件对象或者是类文件对象.进行这种轴向处理的主要原因是许多输入/输出数据结构更趋向于使用通用的接口.这样就可以在程序行为和实现上保持一致性.文件只是连续的字节序列,数据传输经常会用到字节流,无论字节流是由单个字节还是大块数据组成. 文件内建函数[open()和f

文件内建方法 1.输入 read()方法用来直接读取字节到字符串中,最多读取给定数目个字节.如果没有给定size参数(默认值为-1)或size值为负,文件将被读取直至末尾. readline()方法读取打开文件的一行(读取下个行结束符之前的所有字节) readlines()它会读取所有(剩余的)行然后把它们作为一个字符串列表返回. ’K:\\\PycharmProjects\\JerryZhi\\S14-day2\\zhi‘文件内容: 第一篇 待人的基本技巧 第二篇 使人喜欢你的六种方法 第三篇

转自 http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3166644.html 一.文件对象 我理解的文件对象就是一个接口,通过这个接口对文件进行相关操作. <Python 核心编程>上说的很晦涩,这里没有深刻理解到,希望有人能解释给我听. >>> f = open('demo.txt','r') >>> f <open file 'demo.txt', mode 'r' at 0x00CCCEC0> >>>

一:文件对象 文件对象不仅可以用来访问普通的磁盘文件, 而且也可以访问任何其它类型抽象层面上的"文件". 一旦设置了合适的"钩子", 你就可以访问具有文件类型接口的其它对象, 就好像访问的是普通文件一样. 二:内建函数 1:打开 open() 内建函数成功打开文件后时候会返回一个文件对象, 否则引发一个 IOError 异常.open()的基本语法是: file_object = open(file_name, access_mode='r', buffering=

准备数据 2016年北京PM2.5数据集 数据源说明:美国驻华使馆的空气质量检测数据 数据清洗 1. 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd from datetime import datetime 2. 导入数据 用Pandas库的read_csv()导入csv文件 # 导入2016年北京PM2.5数据集 df = pd.read_csv("Bei

1."一维数组"Series Pandas数据结构Series:基本概念及创建 s.index  . s.values # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 import numpy as npimport pandas as pd>>> s = pd.Series(np.random.rand(5)) >>> print(s,type(

Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,python对象) index查看series索引,values查看series值 series相比于ndarray,是一个自带索引index的数组--> 一维数组 + 对应索引 series和dict相比,series更像是一个有顺序的字典 创建方法 1.由字典创建,字典的key就是index,values就是values dic = {'a':1 ,'b':2 , 'c':3, '4':4, '5':5} s =

一.pandas简介 Pandas是基于Numpy开发出的,是一款开放源码的BSD许可的Python库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具.Pandas用于广泛的领域,包括金融,经济,统计,分析等学术和商业领域. 学习pandas之前建议先学习numpy. 二.pandas数据结构 pandas包含3中数据结构: 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 系列类似于一维数组,可以用行索引来访问系列中的元素:数据帧类似于二维数组,可以