python数据分析

#输入

def count_():    a_list=list([1,2,3,1,2])    print(a_list)    """    求个数    """    count_list = {}    for i in a_list:        count_list[i] = count_list.get(i,0)+1    print(count_list)    print(count_list.keys())    print(count_list.values())    """    出现最多的数字    """    id = max(count_list,key = count_list.get)    print('出现最多的数字：%d' % id)    """    排序：从小到大    """    keys_sort = sorted(count_list,key = lambda k:count_list[k])    print(keys_sort)    """    count_list[1],[]中为键值，不加''    """    print(count_list[1],count_list[3],count_list[2])    data=DataFrame({'location':['jn','km','sz'],'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})    """    判断内容是否为所要    """    print(data['location'].isin(['jn']))    """    选出包含索要内容的全部行    """        df5=data[data['location'].isin(['jn'])]    print(df5)        data['c']=[1,nan,nan]    print(data)        """    判断是否为缺失值    """    print(data.isnull())    """    按列判断是否每列其中含有缺失值;Series就只输出一个值：True/False    """        print(data.isnull().any())        obj=Series({'aa':12,'bb':nan,'cc':34})    print(obj)    print(obj.isnull().any())        """    copy.copy 浅拷贝 只复制父对象，对象的内部的子对象依然是引用；     父对象是不关联，但是引用的子对象关联。    """    list_aa=[[1],2,[3,4,5],6]    list_bb=copy(list_aa)    list_cc=deepcopy(list_aa)    #这样是无法直接输出值的    #print(list_aa.append(8))    """    可以看到copy父对象没跟着变，但子对象跟着变了;    而deepcopy,父对象、子对象都没变    """    list_aa.append(8)    print(list_aa,"--",list_bb,'--',list_cc)        list_aa[0].append('d')    print(list_aa,"--",list_bb,'--',list_cc)        """    copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象    这意味着引用的父对象和子对象都不同，就是新建了一个对象，建立了引用。相当于传值    """    """    输出每行    """    x = data.iloc[:,[0,1]]     y = []    z=[]    for i in range(len(x)):        #没有column、index了[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]        y.append(list(x.iloc[i]))        #乱[a    1    b    4    Name: 0, dtype: int64, a    2    b    5    Name: 1, dtype: int64,        #a    3    b    6    Name: 2, dtype: int64]        z.append(x.iloc[i])    print(x,y,z)    if __name__=='__main__':    count_()

输出：

[1, 2, 3, 1, 2]
{1: 2, 2: 2, 3: 1}
dict_keys([1, 2, 3])
dict_values([2, 2, 1])
出现最多的数字：1
[3, 1, 2]
2 1 2
0     True
1    False
2    False
Name: location, dtype: bool
   a  b location
0  1  4       jn
   a  b location    c
0  1  4       jn  1.0
1  2  5       km  NaN
2  3  6       sz  NaN
       a      b  location      c
0  False  False     False  False
1  False  False     False   True
2  False  False     False   True
a           False
b           False
location    False
c            True
dtype: bool
aa    12.0
bb     NaN
cc    34.0
dtype: float64
True
[[1], 2, [3, 4, 5], 6, 8] -- [[1], 2, [3, 4, 5], 6] -- [[1], 2, [3, 4, 5], 6]
[[1, 'd'], 2, [3, 4, 5], 6, 8] -- [[1, 'd'], 2, [3, 4, 5], 6] -- [[1], 2, [3, 4, 5], 6]
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6 [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] [a    1
b    4
Name: 0, dtype: int64, a    2
b    5
Name: 1, dtype: int64, a    3
b    6
Name: 2, dtype: int64]