Python有哪些常用的数据类型?

Numbers(数字型)：

成都创新互联公司坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：网站建设、成都网站设计、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的旺苍网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

即我们常说的1，2，3等等这些数字，Python有两个常见的数据类型转化函数：int和float，一般数据类型可以用来做一些算术功能，如加减乘除乘方等等，还可以用作比较功能，一般返回的是true和false，也就是大于、等于、小于、小于等于诸如此类的有很多，这里就不一一解释了。

String(字符串)：

字符串是Python中比较常见的数据类型之一，能够使用str函数将其他类型的数据强制转换为字符串类型，有三种生成方法，即单引号'XXX'，双引号"XXX"，三引号'''XXX

'''，其中三引号一般用于字符串内容较长的时候。

List(列表)：

列表可以说是Python中最为活跃的一个数据类型，使用也很频繁，操作也很多，可以通过list函数或方括号[]进行列表的创建。常见函数如求长度，用len，合并多个列表用+，列表元素重复*等等。

Tuple(元组)：

元组可以看成是一种不可修改的特殊列表，可以通过小括号()或者tuple函数来创建，即便是只有一个元素，元组中的元素最后也要有逗号。常见操作有求长度len，元组元素重复*，元组拼接+，查看最值max、min等。

Dictionary(字典)：字符串、列表、元组都是有序的数据类型，字典是无序的数据类型，主要是用来存放具有一定映射关系的数据。可以通过两种方法创建，1、{}2、dict函数创建。

set(集合)：

集合不能有重复元素，可以看作是列表和字典的“杂合体”，可以通过三种方式创建，1、set函数，空集合只能用这种方法;2、{}创建，3、创建冻集合，frozenst。

怎样用 Python 进行数据分析？

做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法

那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，

之后再学怎么分析。

在做测试自动化时，python数据类型转换函数有几种？

在python中的数据类型转换函数共有五类:

1.float(x) 将x转换为一个浮点数,x如果是一个字符串, 必须是数字类型的字符串

2.int(x) 将x转换为一个整数, x如果是一个字符串,必须是数字类型的字符串

3.str(x) 把x转换为字符串类型, 任意数据类型都可以转换为字符串

4.list(x) 把序列数据x转为列表（注意：字典没有顺序，不是序列数据）

5.tuple(x) 把序列数据x转为元组（字典没有顺序，不是序列数据）

你可以多去黑马程序员视频库看看，里面这样的知识点特别多

Python分组

前言分组原理

核心：

1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。

2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。

对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：

1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

1 分组模式及其对象

1.1 分组的一般模式

三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果

df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

1.2 分组依据的本质

1.3Groupby 对象

通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:

通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:

当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:

通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:

1.4 分组的三大操作

分组的三大操作:聚合、变换和过滤

2.聚合函数

2.1内置聚合函数

包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod

2.2agg 方法

【a】使用多个函数

当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。

【b】对特定的列使用特定的聚合函数

对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。

【c】使用自定义函数

在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算

【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数

3 变换和过滤

3.1 变换函数与 transform 方法

变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。

3.2 组索引与过滤

过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤

组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。

在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。

4 跨列分组

4.1 apply 的引入

4.2 apply 的使用

在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值

【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致

【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引

【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致

分享名称：python数据划分函数 python 数据分段
网站地址：http://azwzsj.com/article/doiohgs.html