day04数据类型（二）今日内容列表元组内容回顾和补充计算机基础硬件：CPU/硬盘/内存/主板/网卡操作系统linux(免费/开源)
centosubunturedhatwindowsmac解释器/编译器补充：编译型语言和解释型语言？#编译型：代码写完后，编译器将其变成另外一个文件，然后交给计算机执行
#解释性：写完代码交给解释器，解释器会从上到下一行一行代码执行，边解释边执行【实时翻译】常见编译
一、列表简介： 序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都索引，第一个索引是0，以逗号作为分割符。二、列表的方法： 0、创建列表：
names = ['a','b','c','d']
1、追加：names.append()
>>> names.append('e')
>>> names
['a', 'b
Python 基本数据类型一.数字型：int 整型 一般用来标识 人数，年龄等long 长整型 在python2中会存在长整型，而python3中是没有长整型的float 浮点型 一般用来标识薪资，身高等id相等，其值一定是相等的。id不同，其值也可能相等。二.字符串：单引号或双引号或三引号来表示字符串：name = 'andy'name1= '' ken''name2= '''jason'''#
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2023-06-28 20:56:52
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基础数据类型内置方法补充~列表其他方法l1 = [44, 22, 11, 33, 99, 77, 88, 66]
l1.sort() # 默认是升序
l1.sort(reverse=True) # 参数指定 降序
print(l1)
l1.reverse() # 顺序颠倒
print(l1)
print(l1[1:5])
print(l1[::-1])
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2023-08-26 10:53:39
51阅读
# Python获取列的数据类型
## 概述
本文将教你如何使用Python获取数据框中列的数据类型。这对于数据处理和分析非常有用，因为了解每列的数据类型可以帮助我们更好地处理数据。
### 步骤概览
下面是获取列的数据类型的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 获取列的数据类型 |
###
原创
2024-07-02 03:28:51
47阅读
## Python判断列的数据类型
在数据处理和分析的过程中，经常需要对数据的类型进行判断和处理。在Python中，可以使用一些方法来判断数据的类型，特别是在处理数据表格时，需要对列的数据类型进行判断。本文将介绍如何使用Python来判断列的数据类型，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和应用这些方法。
### 1. 使用`dtypes`属性
在Pandas库中，可以使用`dtypes`属
原创
2024-04-10 05:28:45
162阅读
# Python 数据类型显示
Python 是一种动态类型语言，这意味着变量的数据类型是根据赋给它的值自动确定的。Python 提供了许多内置的数据类型，如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等，每种数据类型都有自己的特点和用途。
## Python 基本数据类型
首先我们来看一下 Python 的基本数据类型及其示例代码：
### 整数（int）
整数是不带小数点的数字，可以是正数
原创
2024-06-21 07:03:47
31阅读
# 改变Python中列数据类型的方法
在数据处理过程中，经常会遇到需要改变列数据类型的情况。Python提供了多种方法来实现这一目的，例如使用astype()方法或apply()函数。本文将介绍如何使用这些方法来改变列数据类型，并提供相应的代码示例。
## 使用astype()方法改变列数据类型
astype()方法可以用来将数据转换为指定的数据类型。在Pandas中，可以通过astype
原创
2024-07-11 06:23:08
166阅读
# Python CSV 列数据类型
CSV（Comma Separated Values）是一种常用的数据存储格式，它是以逗号作为字段的分隔符，每一行代表一个记录。在处理CSV文件时，我们有时需要根据列的数据类型进行特定的操作，比如进行数值计算、日期处理等。本文将介绍如何使用Python处理CSV文件中的不同列数据类型，并提供相应的代码示例。
## 读取CSV文件
首先，我们需要使用Pyt
原创
2024-01-10 12:08:20
190阅读
所谓的数据类型：对数据进行统一的分类。从系统的角度出发为了能够使用统一的方式进行管理，以便更好的利用有限的资源空间。SQL将数据分为了三大类：数值类型、字符串类型和时间日期型。如下图所示：【1】数值类型系统将数值类型分为整数型和小说型。【1.1】整数型存放整型数据，在SQL中考虑磁盘空间问题又细分为五类：Tinyint：迷你
原创
2022-06-11 01:01:52
473阅读
# Python数据类型
## 1. 引言
在编程中，数据类型是非常关键的概念，它决定了我们可以处理的数据种类以及可以对其执行的操作。Python是一种强大的编程语言，它支持多种数据类型，包括整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等。本文将介绍Python中常见的数据类型，并提供一些示例代码来帮助你更好地理解。
## 2. Python数据类型的流程
```mermaid
flowchart
原创
2023-08-23 04:36:56
96阅读
如何使用Python改变数据列的数据类型
## 1. 简介
在数据处理的过程中，经常会遇到需要改变数据列的数据类型的情况。例如，将字符串类型的列转换为数值类型，或者将日期类型的列转换为字符串类型等。本文将详细介绍如何使用Python改变数据列的数据类型，并提供了示例代码和解释。
## 2. 流程
下面的表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 |
原创
2024-02-07 11:41:46
59阅读
我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西，这些转换后的信息就形成了数据。例 如，某人的出生日期是“1987年5月23日”，他的身高是170厘米，等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据，而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。1. mysql的数据类型 在mysql中有如下几种数据类型： （1）数值型 数值是
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2024-06-19 08:58:00
106阅读
一、数据类型python包含6个标准的数据类型：其中Numbers包含：int（有符号整型）
long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]）float（浮点型）complex（复数）Numbers（数字） String（字符串）List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典）Set（集合）1.1 列表（list）列表是python里最常见的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数
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2023-07-27 20:57:53
205阅读
## Python数据类型显示object
在Python中，一切皆为对象。对象是Python中最基本的数据类型，它可以是数字、字符串、列表、字典等。Python中的对象具有一些共同的特点，比如都可以具有属性和方法。本文将介绍Python中的数据类型和如何显示对象。
### Python数据类型
Python中的数据类型可以分为以下几种：
1. 数字（Number）：包括整数（int）、浮
原创
2023-12-07 12:18:40
94阅读
Pandas是Python当中重要的数据分析工具，在进行数据分析时，确保使用正确的数据类型非常重要，否则可能会得到意想不到的结果或错误。对 Pandas 而言，它会在很多情况下正确地作出数据类型推断，你可以继续进行分析工作，而无需深入思考该主题。 尽管 Pandas 工作得很好，但在数据分析过程中的某个时刻，你可能需要将数据从一种类型显式转换为另一种类型。本文将讨论 Pandas 的基本数据类型（
# Python查看各列数据类型
在数据分析和处理过程中，了解数据集中各列的数据类型是非常重要的。Python提供了多种方法来查看数据集的列数据类型，本文将介绍一些常用的方法和技巧，并提供相应的代码示例。
## 使用pandas库
[pandas](
首先，我们需要导入pandas库，并读取一个示例数据集。这里我们使用一个包含年龄、性别和体重的数据集。
```python
import
原创
2023-07-22 17:45:42
1507阅读
# 如何在Python中查看某列的数据类型
在数据分析和数据处理的工作中，我们经常需要了解数据集的特征和类型。尤其是对于初学者，掌握如何在Pandas数据框中查看某列数据类型是非常重要的。本文将指导您如何实现这一目标。
## 流程概述
我们可以通过以下步骤来实现查看某列数据类型的目标：
| 步骤 | 操作描述 |
|-------|---
原创
2024-09-16 06:27:45
67阅读
# Python转换某列数据类型的实现方法
## 引言
在数据处理和分析的过程中，经常需要对数据进行转换和处理。其中，一种常见的操作是将某列数据的类型进行转换，以适应后续的计算和分析需求。本文将介绍如何使用Python实现对某列数据类型的转换，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 步骤概览
下表展示了整个转换某列数据类型的流程和步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | ---
原创
2023-12-06 17:08:23
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文章目录为什么要用不同的方法规范化数据？数据分类规范化数据方法线性规范标准0-1规划区间型属性规范化标准化处理 为什么要用不同的方法规范化数据？现在又写数据拿到之后由于量纲不一样，或者要求的优化方向不一样，在后期进行一些权重或决策计算的时候，如果按照一种思路去规范化，往往可能会得到实际值和理论值恰恰相反的情景。用个例子来解释一下上面这一段话，我要对多个学校的状况进行评估，评估的方面包括：逾期毕业率
