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Python解释器内置了许多函数，这意味着我们无需定义，始终可以它们。接下来和大家一起讨论一个常用的内建函数-input()和isinstance()。
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input()
input()函数读取用户输入，并转换成字符串：
a = input() # 将input()返回的值赋值给a
Python
a # 查看a的值（为字符串'Python'）
'Python'
input()函数可以提供一个参数，用来提示用户：
b = input('请输入你最喜欢的水果： ') # 给用户必要的提示
请输入你最喜欢的水果： 香蕉
b
'香蕉'
需要注意的是，input()函数返回的值总是字符串，当用户输入的是数字也是这样，所以当使用它时一定要注意：
num = input('请输入一个数字: ')
请输入一个数字: 10
num + 9 # 试图把num和数字相加
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: must be str, not int
num
'10'
type(num) # 查看num的数字类型
class 'str'
isinstance()
isinstance()函数用于检查对象是否为指定类(或者说数据类型)的实例。isintance()的第一个参数为一个对象，第二个参数为要检查的数据类型。
举个例子，比如有有一个变量，你想检查它是否为数字类型，可以使用isinstance()函数：
score = 90
result = isinstance(score, int)
if result:
... print('score为int数据类型')
... else:
... print('score不为int数据类型')
...
score为int数据类型
除了能检查是否为int类型外，isintance()还能检查其他数据类型(当然了)，下面是一个综合示例：
pi = 3.14
name = 'Wang'
complex_num = 1 + 2j
isinstance(pi, float) # 3.14为浮点数类型
True
isinstance(name, str) # 'Wang'为字符串类型
True
isinstance(complex_num, complex) # 1 + 2j为复数
True
isinstance()还可以验证某个对象是否为自定义的类型：
class Developer: # 定义一个叫做Developer的类
...
... def __init__(self, name): # __init__方法中，需要输入名字
... self.name = name
... def display(self): # 定义了display()方法
... print("Developer:", self.name, "-")
...
class PythonDeveloper(Developer): # PythonDeveloper类，继承了Developer类
...
... def __init__(self, name, language):
... self.name = name
... self.language = language
...
... def display(self): # 覆盖了父类的display方法
... print("Python Developer:", self.name, "language:", self.language, "-")
...
dev = Developer('Zhang') # 创建一个Developer对象
dev.display() # 调用display()方法，以查看该对象
Developer: Zhang -
isinstance(dev, Developer) # 判断dev是否为Developer类，答案是肯定的
True
isinstance(dev, PythonDeveloper) # 判断dev是否为PythonDeveloper类，当然不是
False
python_dev = PythonDeveloper('Liu', 'Python') # 创建一个PythonDeveloper对象，注意PythonDeveloper是Developer的子类
python_dev.display() # 调用display方法
Python Developer: Liu language: Python -
isinstance(python_dev, Developer) # 判断python_dev是否为Developer类，答案是肯定的
True
isinstance(python_dev, PythonDeveloper) # 判断python是否为PythonDeveloper类，答案也是肯定的
True
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
使用下面格式约定，引入pandas包：
pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。
Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。
pd.Series(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。
Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。
Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。
DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。
如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：
数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：
重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。
df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。
删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。
.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。
删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。
如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作为参数。
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。对于DataFrame，表5-4进行了总结
适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算。
.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。
.sum() ：计算各列数据的和
.count() ：非NaN值的数量
.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数
.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差
.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。
.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。
.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值
.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效
.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个
.mean() ：计算均值
.quantile() ：计算分位数（0到1）
.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集
适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。
.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。
.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。
.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。
在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。
替换值
.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。
删除重复数据
利用函数或字典进行数据转换
df.head()：查询数据的前五行
df.tail()：查询数据的末尾5行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。
pandas.date_range() 返回一个时间索引
df.apply() 沿相应轴应用函数
Series.value_counts() 返回不同数据的计数值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用
numpy.zeros()
import pandas as pd
khhlist = pd.read_excel('客户号.xlsx')
hmdlist = pd.read_excel('黑名单.xlsx')
khhlist = khhlist[~khhlist['客户号'].isin(hmdlist['黑名单客户'].values)]
renamelist = {'客户号':'优质客户'}
yzkhlist = khhlist.rename(columns=renamelist)
yzkhlist.to_excel('优质客户.xlsx', encoding='utf8')
这个简单，用isin函数，前面加上~取反即可
一维数组情况：
二维数组情况：
3参数情况：
2参数情况：
1参数情况：
一维情况：
二维情况：
一维情况：
二维情况：
一维情况：
二维情况：第三个参数指定维度
只查看行数、或者列数
逗号隔开两个索引
某些行
某些列
可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。
那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加
可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。
那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数
也分按行和按列删除
标记缺失值： isnan()函数
补充缺失值：
同样axis参数可以指定拼接按行还是按列
2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组
3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组
第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置
hsplit()函数：横向拆成几个数组
vsplit()函数：纵向拆成几个数组
数组与数组之间的运算
数组与数值的运算
可以指定整个数组求和，还是按行或者按列
axis=0：每一列的元素求和
axis=1：每一行的元素求和
axis=0：每一列求均值
axis=1：每一行求均值
axis=0：每一列求最大值
axis=1：每一行求最大值
pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。
Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。
会自动生成行列标签
也可以用字典形式生成数据
在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签
例如对下表的数据进行读取
4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。
可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。
可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。
header=1时结果如下：
header=None时结果如下：
index_col=0时，第0列为列标签
index_col=0时
usecols=[2]：指定第二列
指定多列
数据如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]
nrows=3时
head()函数中参数为空默认前5行
指定head(3)时如下
numpy模块也是shape
查看特定列的书库类型
特定列数据类型转换
先查看一下所有数据
与单行相比，结果显示的格式不一样了
iloc()挑选：
或者给出区间
挑选数据要么标签，要么索引挑选
或者
或者写成区间
标签挑选
或者索引挑选
先查看一下数据
或者用字典一对一修改
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]
isin()函数查看表中是否有该值
查看特定列是否有该值
可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？
末尾插入一列
指定插入到哪列
axis参数可以指定删除行还是删除列
指定标签删除
指定索引删除
方法三
指定行标签删除
指定索引删除
方法三：
先查看所有数据
info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值
isnull()函数查看是否有缺失值
在numpy模块中用isnan()函数
删除有缺失值的行
删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数
不同列的缺失值设置不同的填充值
默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行
保留第一个重复值所在的行
保留最后一个重复值所在的行
是重复的就删除
降序如下
参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前
获取产品为单肩包的行数据
获取数量60的行数据
获取产品为单肩包 且 数量60 的行数据
获取产品为单肩包 或 数量60 的行数据
stack()函数转换成树形结构
how参数指定外连接
on参数指定按哪一列合并
concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值
重置行标签
效果与concat()一样
末尾添加行元素
指定列求和
指定列求均值
指定列求最值
获取单列的
corr()函数获取相关系数
获取指定列与其他列的相关系数
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
获取多列的情况
ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)
print(data)
corr()函数获取相关系数
获取指定列与其他列的相关系数
[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
获取多列的情况
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗，Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
第三、数据提取
进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。
1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。