def test(): import pandas as pd tuples = [ ('cobra', 'mark i'), ('cobra', 'mark ii'), ('sidewinder', 'mark i'), ('sidewinder', 'mark ii'), ('viper', 'mark ii'), ('viper', 'mark iii') ] index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples) values = [[12, 2], [0,…

refer to: http://www.cnblogs.com/harvey888/p/6006200.html…

1.Print函数中文编码问题 print中的编码:# -*- coding: utf-8 -*- 注:此处的#代表的是配置信息 print中的换行符,与C语言相同,为"\n" 2.数据结构List(列表) # -*- coding: utf-8 -*- #创建List number_list = [1, 3, 5, 7, 9] string_list = ["abc", "bbc", "python"] mixed_list…

概述:Python中这三种形式的定义相近,易于混淆,应注意区分. aDict={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5} aList=[1,2,3,4,5] aTuple=(1,2,3,4,5) 一.字典Dictionary 语法形式:aDict={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5} Python手册说明:https://docs.python.org/2.7/library/stdtypes.html#dict Dictionary…

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **…

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **…

摘要: python基础一中写到列表,那么这篇主要讲列表. 1,定义列表 2,列表.元祖.字符串都属于序列,都可以用用索引和切片. 3,列表的方法 1,定义列表 list1 = ['a','b',1,2] 字符串.元祖为不可变数据类型,列表为可变数据类型. 可变测试: list1 = ['a','b',1] list1[0]='d' 2,列表.元祖.字符串都属于序列,都可以用用索引和切片. list1[0]  ==> 索引,取第1个数字 list1[:] ==> 切片,获取所有字符串 3,列表…

整型 简介 # 是否可变类型: 不可变类型 # 作用:记录年龄.手机号 # 定义: age = 18 # --> 内部操作 age = int(18) # int('sada') # 报错 int(1.1) # int('1.1') # int() 只能转纯数字的字符串,小数点都不行 a = 11111 print(id(a)) a = 122121 print(id(a)) # # id变了,所以是不可变类型 可变类型不可变类型 ''' 可变类型: 值改变的情况下,id不变,说明你改的是原值…

列表 list:用中括号括起来,用“,”分割每个元素,列表中的元素可以是 数字.字符串.列表.布尔值......所有东西,可以说就是一个“集合” li = [1,3,5,'alex','age',['sister',5],True] 列表是有序的 支持用索引.切片的方式取值 支持 for.while循环 列表元素是可以用索引.切片的方式进行修改和删除的 li = [1,3,5,'alex','age',['sister',5],True] li[1] = 10 print(li) li[4] =…

1. 从字典创建Dataframe >>> import pandas as pd >>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']} >>> df = pd.DataFrame(dict1) >>> df col1 col2 0 1 a 1 2 b 2 5 c 3 7 d 2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典,再把字典转化为DataFrame) >…