学习笔记：《用Python进行数据分析》之Python基础

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import statsmodels as sm

Jupyter Notebook使用 

Tab补全

使用Tab键可以提示补全任何对象和模块的方法和属性。

        

 除了补全命名、对象和模块属性，Tab还可以补全其它的。当输入看似文件路径时（即使是Python字符串），按下Tab也可以补全电脑上对应的文件信息：

In [7]: datasets/movielens/<Tab>
datasets/movielens/movies.dat    datasets/movielens/README
datasets/movielens/ratings.dat   datasets/movielens/users.dat
In [7]: path = 'datasets/movielens/<Tab>
datasets/movielens/movies.dat    datasets/movielens/README
datasets/movielens/ratings.dat   datasets/movielens/users.dat

自省

 在变量前后使用问号？，可以显示对象的信息（和help类似）：

 也可以对函数使用：

 ?还有一个用途，就是像Unix或Windows命令行一样搜索IPython的命名空间。字符与通配符结合可以匹配所有的名字。例如，我们可以获得所有包含load的顶级NumPy命名空间：

In [13]: np.*load*?
np.__loader__
np.load
np.loads
np.loadtxt
np.pkgload

%run命令

在python中可以使用%run命令来运行python程序。假设有一个文件ipython_script_test.py：

def f(x, y, z):
    return (x + y) / z
a = 5
b = 6
c = 7.5
result = f(a, b, c)

可以如下运行：

 %run ipython_script_test.py

这段脚本运行在空的命名空间（没有import和其它定义的变量），因此结果和普通的运行方式python script.py相同。文件中所有定义的变量（import、函数和全局变量，除非抛出异常），都可以在IPython shell中随后访问：

In [15]: c
Out [15]: 7.5
In [16]: result
Out[16]: 1.4666666666666666

在Jupyter notebook中，你也可以使用%load，它将脚本导入到一个代码格中：

>>> %load ipython_script_test.py
    def f(x, y, z):
        return (x + y) / z
    a = 5
    b = 6
    c = 7.5
    result = f(a, b, c)

魔术命令

IPython中特殊的命令（Python中没有）被称作“魔术”命令。这些命令可以使普通任务更便捷，更容易控制IPython系统。魔术命令是在指令前添加百分号%前缀。例如，可以用%timeit测量任何Python语句，例如矩阵乘法，的执行时间：

In [20]: a = np.random.randn(100, 100)
In [20]: %timeit np.dot(a, a)
10000 loops, best of 3: 20.9 µs per loop

 比较实用的是%%time，可以测量单元格运行的时间：

%%time
a = np.random.randn(100,100)

输出：

CPU times: total: 15.6 ms
Wall time: 27 ms

• CPU times：显示用户时间和系统时间。用户时间是指代码实际运行的时间，系统时间是指操作系统为执行代码而花费的时间。
• Wall time：显示从代码开始执行到结束的总时间，通常以秒为单位。

Python语法基础

直接使用赋值是引用

当在Python中创建变量（或名字），你就在等号右边创建了一个对这个变量的引用。考虑一个整数列表，假设将a赋值给一个新变量b，在有些方法中，这个赋值会将数据[1, 2, 3]也复制。在Python中，a和b实际上是同一个对象，即原有列表[1, 2, 3]。你可以在a中添加一个元素，然后检查b：

In [8]: a = [1, 2, 3]
In [9]: b = a
In [10]: a.append(4)
In [11]: b
Out[11]: [1, 2, 3, 4]

 可变与不可变对象

Python中的大多数对象，比如列表、字典、NumPy数组，和用户定义的类型（类），都是可变的，意味着这些对象或包含的值可以被修改。其它的，例如字符串和元组，是不可变的：

In [43]: a_list = ['foo', 2, [4, 5]]
In [44]: a_list[2] = (3, 4)
In [45]: a_list
Out[45]: ['foo', 2, (3, 4)]
 
In [46]: a_tuple = (3, 5, (4, 5))
In [47]: a_tuple[1] = 'four'
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-b7966a9ae0f1> in <module>()
----> 1 a_tuple[1] = 'four'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

 字符串

对于有换行符的字符串，可以使用三引号，’ ’ ’或 ” ” ”都行：

c = """
This is a longer string that
spans multiple lines
"""

 字符串c实际包含四行文本，”””后面和lines后面的换行符。可以用count方法计算c中的新的行：

In [55]: c.count('\n')
Out[55]: 3

 字符串是一个序列的Unicode字符，因此可以像其它序列，比如列表和元组一样处理：

In [64]: s = 'python'
In [65]: list(s)
Out[65]: ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
In [66]: s[:3]
Out[66]: 'pyt'

转义字符

In [67]: s = '12\\34'
In [68]: print(s)
12\34

如果字符串中包含许多反斜杠，但没有特殊字符，这样做就很麻烦。幸好，可以在字符串前面加一个r，表明字符就是它自身：

In [69]: s = r'this\has\no\special\characters'
In [70]: s
Out[70]: 'this\\has\\no\\special\\characters'

格式化输出

字符串对象有format方法，可以替换格式化的参数为字符串，产生一个新的字符串：

In [74]: template = '{0:.2f} {1:s} are worth US${2:d}'

要替换参数为这些格式化的参数，我们传递format方法一个序列：

In [75]: template.format(4.5560, 'Argentine Pesos', 1)
Out[75]: '4.56 Argentine Pesos are worth US$1'

时间和日期

Python内建的datetime模块提供了datetime、date和time类型。datetime类型结合了date和time，是最常使用的：

In [102]: from datetime import datetime, date, time
In [103]: dt = datetime(2011, 10, 29, 20, 30, 21)
In [104]: dt.day
Out[104]: 29
In [105]: dt.minute
Out[105]: 30

根据datetime实例，你可以用date和time提取出各自的对象：

In [106]: dt.date()
Out[106]: datetime.date(2011, 10, 29)
In [107]: dt.time()
Out[107]: datetime.time(20, 30, 21)

strftime方法可以将datetime格式化为字符串：

In [108]: dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M')
Out[108]: '10/29/2011 20:30'

strptime可以将字符串转换成datetime对象：

In [109]: datetime.strptime('20091031', '%Y%m%d')
Out[109]: datetime.datetime(2009, 10, 31, 0, 0)

当你聚类或对时间序列进行分组，替换datetimes的time字段有时会很有用。例如，用0替换分和秒：

In [110]: dt.replace(minute=0, second=0)
Out[110]: datetime.datetime(2011, 10, 29, 20, 0)

因为datetime.datetime是不可变类型，上面的方法会产生新的对象。