Python数据分析陷阱：计算法则与数据结构解析

"Python数据分析常见问题和技巧-20200405" 在Python进行数据分析时，了解语言特性和常见的陷阱至关重要。以下是一些关键的知识点： 1. **计算法则**： - **数值型**：在Python中，除法`/`返回浮点数，如果需要整数结果应使用`//`。`%`用于求余数，而`**`是乘方运算。注意浮点数除法可能导致精度问题。 2. **字符型**： - 字符串是不可变的，这意味着所有对字符串的操作（如`replace()`, `startswith()`, `find()`）都不会改变原始字符串，而是返回一个新的字符串。 - `+`用于字符串连接，`*`用于重复字符串。例如，`'abc'*3`将返回`'abcabcabc'`。 - `startswith()`检查字符串是否以指定的子串开头，`find()`查找子串的位置，而`replace()`替换子串。 3. **数据结构**： - **列表（数组）**：列表是可变的，可以通过索引来访问和修改元素。例如，`age[0]`获取列表的第一个元素，`age[0:2]`切片获取从第一个到第二个元素的部分（不包括第二个）。`in`关键字检查元素是否在列表中。 - **字典**：字典是一种键值对的数据结构，通过键来访问值。 - **序列**：Python中的序列包括列表、元组等，它们支持索引和切片操作。 - **数据框**：pandas库中的DataFrame是二维表格型数据结构，适用于数据分析。 4. **向量化运算**：在数据分析中，使用pandas和numpy库的向量化运算可以提高效率。这些运算符可以直接作用于整个列或者行，无需循环。 5. **注意事项**： - 在Python中，某些操作（如函数调用）不会改变原数据，而赋值操作会。例如，`list_name.append(item)`会直接在原列表上添加元素，但`list_name = list_name + [item]`会创建一个新的列表。 - 列表的切片操作总是不包含结束索引位置的元素。 - 使用`in`和`not in`可以检查元素是否存在于列表中。 - 列表的`append()`, `extend()`, `remove()`, `pop()`等方法会改变原始列表。 - 逻辑运算符包括`&`（与），`|`（或），`not`（非）。 在进行数据分析时，理解这些基础知识和潜在的陷阱可以帮助你更高效、准确地处理数据。例如，合理选择数据结构可以优化内存使用，理解向量化运算能加速计算，避免对不可变对象的误操作可以减少不必要的资源消耗。同时，对字符串操作的掌握有助于进行数据清洗和预处理。因此，熟练掌握Python的这些特性对于提升数据分析能力至关重要。