学习Python 你都遇到了哪些坑

和很多同学接触过程中，我发现自学Python资料分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周，以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。

于是，小编总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学习效率。 首先详细说明一下做Python资料分析必知的语法

必须知道的两组Python基础术语

A.变数和赋值

Python可以直接定义变数名字并进行赋值的，例如我们写出a = 4时，Python直译器干了两件事情：

在内存中建立了一个值为4的整型资料

在内存中建立了一个名为a的变数，并把它指向4

用一张示意图表示Python变数和赋值的重点：

例如下图程式码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别资料型别:

a=4 #整型资料

b=2 #整型资料

c=“4” #字串资料

d=“2” #字串资料

print(“a+b结果为”，a+b)#两个整数相加，结果是6

print(“c+d结果为”，c+d)#两个文字合并，结果是文字“42”

#以下为执行结果

>>>a+b结果为 6

>>>c+d结果为 42

请阅读程式码块里的程式码和注释，你会发现Python是及其易读易懂的。

B.资料型别

在初级的资料分析过程中，有三种资料型别是很常见的：

列表list（Python内建）

字典dict（Python内建）

DataFrame（工具包pandas下的资料型别，需要import pandas才能呼叫）

它们分别是这么写的：

列表（list）：

#列表

liebiao=[1,2.223,-3,\刘强东\,\章泽天\,\周杰伦\,\昆凌\,[\微博\,\B站\,\抖音\]]

list是一种有序的集合，里面的元素可以是之前提到的任何一种资料格式和资料型别（整型、浮点、列表……），并可以随时指定顺序新增其中的元素，其形式是：

#ist是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

liebiao.append(\瘦\)

print(liebiao)

#结果1

>>>[1, 2.223, -3, \刘强东\, \章泽天\, \周杰伦\, \昆凌\, [\微博\, \B站\, \抖音\], \瘦\]

#也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为5的位置,插入“胖”这个元素：

liebiao.insert(5, \胖\)

print(liebiao)

#结果2

>>>[1, 2.223, -3, \刘强东\, \章泽天\, \胖\, \周杰伦\, \昆凌\, [\微博\, \B站\, \抖音\], \瘦\]

字典（dict）：

#字典

zidian={\刘强东\:\46\,\章泽天\:\36\,\周杰伦\:\40\,\昆凌\:\26\}

字典使用键-值（key-value）储存，无序，具有极快的查询速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写：

zidian[\周杰伦\]

>>>\40\

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，章泽天并非是在刘强东的后面。

DataFrame：

DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。汇入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient=\index\,columns=[\age\])#注意DataFrame的D和F是大写

df=df.reset_index.rename(columns={\index\:\name\})#给姓名加上字段名

和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。

以上三种资料型别是python资料分析中用的最多的型别，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函式计算资料了。