红泥小火炉


简单学python(一)

Nathaniel 2021-08-31 142浏览 0条评论
首页/正文
分享到: / / / /

变量命名规则

  • 字母、数字、下划线组成,必须以字母或者下划线开头;

  • 不能使用python关键字或者内置函数来命名;

  • 变量名对大小写敏感;

在定义变量时无需指明变量的数据类型,在赋值过程中,python会自动根据所赋的值类型来确定变量的数据类型;

数据类型、相关语句及函数

自定义函数

 def 函数名(入参列表)
        (return)函数体 #return 表示函数返回值
  • 函数内部的变量与函数外部的变量是没有关系的,也就是说变量的作用域仅在函数内部。

模块导入

  • import导入

    • 会导入模块下的所有函数

    •  import 模块名
  • from导入

    • 导入模块下的指定函数

    •  from 模块 import 函数名

在导入时如果函数或者模块名称太长,则可以使用as指定别名,以此来简化代码编写。

常见模块

os模块

与系统交互的模块,提供有很多与操作系统相关的函数

  • os.getcwd():获取当前文件所在的位置

 import os
 location = os.getcwd()
 print(location)
  • os.listdir():获取指定目录下的文件夹及文件名称

  • os.path.splitext(路径):将文件名和文件扩展名分开,获得一个包含两个元素的元组,一个是文件名,一个是扩展名

  • os.rename(oldName,newName):重命名文件名或者文件夹,也可修改文件的路径,只能命名最后一级文件夹,不能移动文件夹位置

xlwings模块

可以处理excel文件

  • 创建并保存工作簿

     import xlwings as xw
     app = xw.App(visible = True,add_book = False)
     book = app.books.add()
     book.save('D:\\book.xlsx')
     book.close()
     app.quit()

    visible:用于设置excel窗口的可见性;

    add_book:用于设置excel是否新建工作簿

    save():用于保存新建的工作簿,可以使用绝对路径,也可以使用相对路径

    close():用于关闭创建的工作簿

    quit():用于退出excel程序

  • 打开工作簿

     import xlwings as xw
     app = xw.App(visible = True,add_book = False)
     app.books.open(r'd:\book.xlsx')

    指定的工作簿必须真实存在,并且不能处于已打开的状态

  • 编辑单元格内容&在打开的工作簿中新建一个工作表

     import xlwings as xw
     app = xw.App(visible = True,add_book = False)
     book = app.books.open(r'd:\book.xlsx') # 打开工作簿
     worksheet = book.sheets['Sheet1'] # 锁定一个sheet
     worksheet.range('A1').value = '编号' # 将A1单元格的内容置为【编号】
     book.sheets.add('新增表') # 在booke.xlsx中新增一个sheet
     book.save(r'd:\book.xlsx') # 将以上改动保存
     book.close()
     app.quit()

NumPy模块

用于处理数组计算。以下将NumpPy简称为np

  • np.array():将一个列表转换为数组

 import numpy as np
 a=[1,3,5,7]
 array = np.array(a) # array=[1 3 5 7] 使用array可以将列表转化为数组
 print(a*2) # [1, 3, 5, 7, 1, 3, 5, 7]
 print(array*2) # [ 2 6 10 14]
 e=[[2,3],[4,5],[6,7]]
 eArray=np.array(e)
 print(e)
 print(eArray)
 #[[2 3]
 # [4 5]
 # [6 7]]
 s=np.arange(5) # 起点默认为0,终点为参数值,步长为1,左闭右开
 print(s) # [0 1 2 3 4]
 ss=np.arange(2,3) # 步长默认为1
 print(ss) # [2]
 sss = np.arange(2,10,2) # 第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长
 print(sss) # [2 4 6 8]
 h=np.arang(15).reshape(3,5) # 将0-14的整数形成3行5列的二维数组
 print(h)
 # [[ 0  1  2  3  4]
 #  [ 5  6  7  8  9]
 #  [10 11 12 13 14]]

数组使用空格分隔,列表使用逗号分隔; 乘法运算时,列表是将元素进行复制操作,数组是将每一个元素均进行乘法运算 使用array可以针对嵌套的一维列表形成二维数组。

Pandas模块

用于做数据导入和数据整理的模块

该模块擅长处理二维数据,其中Series可以存储一维数据,DataFrame可以存储二维数据

 import pandas as ps
 a = ps.Series(['张三','李四','赵六'])
 print(a)
 # 0    张三
 # 1    李四
 # 2    赵六
 # dtype: object

DataFrame创建二维数据,同时标注行列索引。

 import pandas as ps
 b = ps.DataFrame([['1班','张三'],['2班','李四'],['3班','王五']])
 print(b)
 #     0   1
 # 0  1班  张三
 # 1  2班  李四
 # 2  3班  王五
 c = ps.DataFrame([['1班','张三'],['2班','李四'],['3班','王五']],columns=['班级','姓名'],index=['优秀','合格','不合格'])
 print(c)
 # 通过columns来指定列索引,通过index来指定行索引
 #      班级  姓名
 # 优秀   1班  张三
 # 合格   2班  李四
 # 不合格  3班  王五
 # 以下方法需要注意的是_class和name的长度要保持一致
 d = ps.DataFrame(index=['优秀','合格','不合格'])
 _class = ['1班','2班','3班']
 name = ['张三','李四','王五']
 d['班级'] = _class
 d['姓名'] = name
 print(d)

通过字典也可以创建DataFrame,默认以字典的键作为列索引

 e=ps.DataFrame({'班级':['1班','2班','3班'],'姓名':['张三','李四','王五']},index=['优秀','合格','不合格'])
 print(e)
 f=ps.DataFrame.from_dict({'班级':['1班','2班','3班'],'姓名':['张三','李四','王五']},orient='index',columns=['优秀','合格','不合格'])
 print(f) # 可以通过from_dict和orient='index'将字典键转换为行索引,如果orient='columns',则为列索引
 #     优秀  合格 不合格
 # 班级  1班  2班  3班
 # 姓名  张三  李四  王五
最后修改:2021-08-31 23:33:47 © 著作权归作者所有
上一篇

评论列表

还没有人评论哦~赶快抢占沙发吧~

博客信息

  • 文章数目 12
  • 标签数目 7
  • 运行天数
  • 最后活动

广告

文章目录