Python字典中几个常用函数总结

1、get() 返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值。

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语法：dict.get(key,default=None)

参数：

key 字典中要查找的键。

default 如果指定键的值不存在时，返回该默认值值。

例：

dict={'Name':'alex','Age':21}

print("Name is:%s"% dict.get('Name')+"\n"+ "Age is:%d"% dict.get('Age'))

显示结果为：

Name is:alex

Age is:21

2、update() 将一个字典中的值更新到另一个字典中。

语法：dict.update(dict2)

参数：

dict2 添加到指定字典dict里的字典。

例：

dict={'Name':'alex','Age':21}

dict2={'Sex':'female'}

dict.update(dict2)

print("Value is %s" % dict)

显示结果为：

Value is {'Name': 'alex', 'Age': 21, 'Sex': 'female'}

《利用python进行数据分析》读书笔记1

读取json内容：

建立只有‘tz’时区字段的列表。因为不是每个字典实例都有tz字段，所以要加上if 'tz' in rec。否则会报错。

统计每种时区的出现次数：

方法一：

先统计次数，生成{时区1：次数，时区2：次数....}形式的字典。

再对字典进行排序。

统计次数方法（1）：

统计次数方法（2）：

排序

其中counts.items()是将字典中的键值对以元组的形式放进列表里。

例：counts：

{u'America/Montreal': 9, u'America/Anchorage': 5, u'Asia/Seoul': 5}

counts.items():

[(u'America/Montreal', 9), (u'America/Anchorage', 5), (u'Asia/Seoul', 5)]

而这句：value_key_pairs=[(count,tz) for tz, count in counts.items()]则是对返回的键，值对元组的位置做了调换。

例：[(9, u'America/Montreal'), (5, u'America/Anchorage'), (5, u'Asia/Seoul')]

value_key_pairs.sort()中 list.sort()方法只能用于列表，是对原列表进行排序。默认升序。需要降序则value_key_pairs.sort(reverse=False)

关于排序的知识详细参考：

方法二：使用Counter类

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

详细参考：

方法三：用pandas计数

注意里面有空值

此时的tz_counts如下。注意空字符串变成了unknow。以及增加了missing计数。

使用前十的数据，利用plot方法生成一张水平条形图。

总结：

1.往字典里存数据需要先初始化字典。可使用defaultdict函数：

2.清洗数据，有的数据没有某个字段，一是要替换掉这些缺失值，可用fillna方法替换。二是要注意有没有空字符串，这种数据可通过布尔型数组索引来替换掉。

3.对某个字段的值的出现次数进行统计，可使用三种方法

（1）新建一个字典，用以统计每个值的出现次数。再将该字典转换为列表，对列表进行排序。

（2）使用counter类进行次数统计并排序。

（3）先将json转换为DataFrame对象，再对其tz字段使用pandas的value_counts()方法进行次数统计并排序。

利用Python进行数据分析-读书笔记(3)

pandas专门为处理表格和混杂数据设计

import pandas as pd

from pandas import Series,DataFrame

Series 类似于一维数组+索引

data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series数据

data.values data.index

pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 设置索引

data['a'] 通过索引选取Series中单个或一组值

data[data%2==0] 进行类似numpy数组的运算index仍会保留

'a' in data

pd.Series(python字典) 可以通过python字典创建Series

可以通过设置index改变Series元素顺序

缺失值用NaN表示

pd.isnull(data) 检测缺失数据

pd.notnull

data1 + data2 可以根据索引自动对齐数据进行运算，类似join操作

data.name data.index.name 可赋值

index可以通过赋值方式修改

pd.DataFrame(XXX)传入元素为等长列表或np数组组成的字典可以生成DataFrame数据，字典key值为列名

frame.head() 前五行

pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能产生NaN

frame['a'] 取列名为a的一列数据 等价于 frame.a（此时a需要是合理的变量名） 可以以列表形式取多列数据 返回的Series序列索引与原DataFrame相同

frame.loc[0] 行选取

可以用一个Series/值对某列赋值，需要长度相等

对不存在的列赋值可创建新列

del frame[列名] 删除列

通过索引方式返回数据视图，修改此返回数据也会影响源数据，Series.copy()可以创建副本

嵌套字典传给DataFrame，外层字典的键作为列名，内层键作为行索引

frame.T 转置

frame.reindex(新索引列表) 根据新索引重排，若索引值当前不存在则NaN

列可以用columns关键字重新索引

obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])

obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill实现前向值填充

reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行，列可以用columns关键字重新索引

Series索引

series(索引列表/数值范围切片) 选取对应元素

python函数有哪些

1、print()函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。

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