python数据处理之Series及DataDrame字符串str方法总结
1、string.partition(str)，有点像find()和split()的结合体。从str出现的第一个位置起，把字符串string分成一个3 元素的元组(string_pre_str，str，string_post_str)，如果string中不包含str则 string_pre_str==string。
2、增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。
3、将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后，可以非常方便的进行各种数据处理。 21 列间求和 求总分(总分=语文+数学+英语) 对于上一章所提到的学生成绩表，仅用一个语句即可完成总分计算，并填充。
4、可以使用 [] 符号直接按位置进行索引，如果索引超过字符串的长度，结果将是 NaN 在 0.23 版本之前， extract 方法的参数 expand 默认为 False 。
5、使用 sample() 方法可以从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列。该方法默认会对行进行采样，并接受一个特定的行数、列数，或数据子集。
6、下面是平常使用中的一些总结。环境是python 3 0. 基础 在python中，使用str对象来保存字符串。str对象的建立很简单，使用单引号或双引号或3个单引号即可。
荧磷光寿命的数据处理程序-python
程序如下：此处的数据处理方式中，源数据的强度要经过取对数和归一化。取对数过程中，会出现count为0的数据，无法取对数，在程序中是将其直接删除，这个与origin中进行了对比，所采取的方式是一样的。
python好过关。python使用更广泛，上手更简单，初学者容易过关。Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。
开启数据分析的大门-数据收集:Python对文件的操作
Python对数据的处理主要是csv文件格式，Excel和数据库。今天我们主要针对csv文件进行操作。为的是尽快开始我们的数据分析之旅。后面在适当的时候，我来完成对Excel和数据库的操作。
wb+以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。a打开一个文件用于追加。
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。
Python可以处理无符号整型吗?
说白了就是：定义了带符号整数，则可以存储正负整数；定义的是无符号整数，则只可以存储正整数，但可存储的数值大了一倍，符号整数可以显示范围从-32768~32767，无符号整数可以显示范围从0~65535。
整数在Python中是不可变的，这意味着一旦创建，它们就不能被修改。Python中的整数可以是正数、负数或零。整数在内存中占用固定数量的字节，具体取决于其值的大小。
Python不需要事先定义变量类型，例如建立int只需要a=0，而float则表示a=0.0。
最正式的写法就是+9（如果你对这个有疑问可以回去问问你初中一年级的时候的数学老师）。有符号十进制整数，就是说这个整数型变量，能表示正数也能表示负数，而无符号的就只能表示正数（或者只能表示负数）。
int在python里是一个类，它是不可变数据类型中的一种，它的一些性质和字符串是一样的，是整型。● Python int数字类型：整型int、长整型、布尔型bool、浮点数float、复数complex。
利用Python进行数据分析笔记:3.1数据结构
1、对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。 字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
2、列表。list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，这样python就知道你是在指明一个列表。
3、字典 列表之外，字典可能是python中用的也比较多的数据结构了，由于字典的底层应用哈希映射，所以要求字典的所有key必须是不可变元素（可哈希对象），增删改查操作一般都能实现O(1)复杂度，是低复杂度的必备数据结构。
4、映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典(也叫散列表)是Python中唯一内建的映射类型。 键类型 字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。
5、所谓数据结构，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据类型的集合。Python在数据分析领域中，最常用的数据结构，莫过于DataFrame了，今天我们就介绍如何高效地学习DataFrame这种数据结构。
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