python資料分析 資料結構

2021-10-02 06:13:52 字數 1277 閱讀 1938

0117 先搭框架,待完善!

列表

[

2020

,'is'

, $$,

[2019

,'was'

, ¥¥]

]

所以,見到下面這樣的資料也不要覺得驚奇:它也是列表

data =[[

'ohio'

,'ohio'

,'ohio'

,'nevada'

,'nevada'],

[2000

,2001

,2002

,2001

,2002],

[1.5

,1.7

,3.6

,2.4

,2.9

]]

所以,後來有了專門用來儲存並使用單一儲存型別——數值的結構:numpy 陣列,

轉換過程如下:

data =[[

0,1,

2,3,

4],[

5,6,

7,8,

9],[

10,11,

12,13,

14]]print

(data)[[

0,1,

2,3,

4],[

5,6,

7,8,

9],[

10,11,

12,13,

14]]

data = np.array(data)

print

(data)[[

0123

4][5

6789

][1011

121314]

]

這裡,我們很容易發現 numpy 陣列和列表列印機制不同,具體可以參考的之前的文章numpy 陣列的列印規則

numpy array(numpy陣列)

我們平時用到最多的序列結構可能也就是上面提到的列表和 numpy 陣列,但是其實python還有有乙個內建的 array 模組,用於提供基本數字、字元型別的陣列,用於容納字符號、整型、浮點等基本型別。

array.array(python標準陣列)

pandas series

pandas dataframe 元組

字典更多資料結構及更深層次總結(傳送門)

其它解結構

佇列。。。

分類方法

-序列: 序列、可變序列;容器序列、扁平序列

python資料分析 資料結構之集合

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資料分析02 Pandas資料結構

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python資料分析

以網路爬蟲為例,網路爬蟲是乙個自動提取網頁的程式,爬蟲是搜尋引擎的第一步,也是最容易的一部。網頁搜尋,建立索引,查詢排序 用c c 效率高,速度塊,適合通用搜尋引擎做往往爬取。但是它的缺點也特別明顯 開發慢,寫起來又臭又長的。而python無論在資料分析還是在指令碼自動化編寫尚都是簡單,易學的。良好...