python中row字符有什么用

1、python中Row binary I/O通常提供对底层操作系统设备或者API的低级访问；

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2、Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言；

3、Python最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

扩展资料：

在开始之前，计算机将需要Python，但可能不需要下载。首先检查有没有安装Python。看到了一个Python解释器的响应，那么就能在显示窗口中得到一个版本号，通常的版本都可以做到Python的向前兼容。

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。其设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

参考资料来源：百度百科-Python

数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的?

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：

数据导入

导入本地的或者web端的CSV文件；

数据变换；

数据统计描述；

假设检验

单样本t检验；

可视化；

创建自定义函数。

数据导入

1

这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：

import pandas as pd

# Reading data locally

df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

# Reading data from web

data_url = ""

df = pd.read_csv(data_url)

为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。

END

数据变换

1

既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图）

对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理

请点击输入图片描述

2

在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。在Python中，我们则使用columns和index属性来提取，如下：

# Extracting column names

print df.columns

# OUTPUT

Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')

# Extracting row names or the index

print df.index

# OUTPUT

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78], dtype='int64')

3

数据转置使用T方法，

# Transpose data

print df.T

# OUTPUT

0      1     2      3     4      5     6      7     8      9

Abra      1243   4158  1787  17152  1266   5576   927  21540  1039   5424

Apayao    2934   9235  1922  14501  2385   7452  1099  17038  1382  10588

Benguet    148   4287  1955   3536  2530    771  2796   2463  2592   1064

Ifugao    3300   8063  1074  19607  3315  13134  5134  14226  6842  13828

Kalinga  10553  35257  4544  31687  8520  28252  3106  36238  4973  40140

...       69     70     71     72     73     74     75     76     77

Abra     ...    12763   2470  59094   6209  13316   2505  60303   6311  13345

Apayao   ...    37625  19532  35126   6335  38613  20878  40065   6756  38902

Benguet  ...     2354   4045   5987   3530   2585   3519   7062   3561   2583

Ifugao   ...     9838  17125  18940  15560   7746  19737  19422  15910  11096

Kalinga  ...    65782  15279  52437  24385  66148  16513  61808  23349  68663

78

Abra      2623

Apayao   18264

Benguet   3745

Ifugao   16787

Kalinga  16900

Other transformations such as sort can be done using codesort/code attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either codeiloc/code or codeix/code attributes, but codeix/code is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have

4

其他变换，例如排序就是用sort属性。现在我们提取特定的某列数据。Python中，可以使用iloc或者ix属性。但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些。假设我们需数据第一列的前5行，我们有：

print df.ix[:, 0].head()

# OUTPUT 0     1243 1     4158 2     1787 3    17152 4     1266 Name: Abra, dtype: int64

5

顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1。为了取出从11到20行的前3列数据，我们有

print df.ix[10:20, 0:3]

# OUTPUT

Abra  Apayao  Benguet

10    981    1311     2560

11  27366   15093     3039

12   1100    1701     2382

13   7212   11001     1088

14   1048    1427     2847

15  25679   15661     2942

16   1055    2191     2119

17   5437    6461      734

18   1029    1183     2302

19  23710   12222     2598

20   1091    2343     2654

上述命令相当于df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。

6

为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop属性，如下：

print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()

# OUTPUT

Abra  Ifugao  Kalinga

0   1243    3300    10553

1   4158    8063    35257

2   1787    1074     4544

3  17152   19607    31687

4   1266    3315     8520

axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。如果axis等于0，那么就舍弃行。

END

统计描述

1

下一步就是通过describe属性，对数据的统计特性进行描述：

print df.describe()

# OUTPUT

Abra        Apayao      Benguet        Ifugao       Kalinga

count     79.000000     79.000000    79.000000     79.000000     79.000000

mean   12874.379747  16860.645570  3237.392405  12414.620253  30446.417722

std    16746.466945  15448.153794  1588.536429   5034.282019  22245.707692

min      927.000000    401.000000   148.000000   1074.000000   2346.000000

25%     1524.000000   3435.500000  2328.000000   8205.000000   8601.500000

50%     5790.000000  10588.000000  3202.000000  13044.000000  24494.000000

75%    13330.500000  33289.000000  3918.500000  16099.500000  52510.500000

max    60303.000000  54625.000000  8813.000000  21031.000000  68663.000000

END

假设检验

1

Python有一个很好的统计推断包。那就是scipy里面的stats。ttest_1samp实现了单样本t检验。因此，如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值，通过零假设，这里我们假定总体稻谷产量均值为15000，我们有：

from scipy import stats as ss

# Perform one sample t-test using 1500 as the true mean

print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)

# OUTPUT

(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)

返回下述值组成的元祖：

t : 浮点或数组类型t统计量

prob : 浮点或数组类型two-tailed p-value 双侧概率值

2

通过上面的输出，看到p值是0.267远大于α等于0.05，因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000。将这个检验应用到所有的变量，同样假设均值为15000，我们有：

print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)

# OUTPUT

(array([ -1.12817385,   1.07053437, -65.81425599,  -4.564575  ,   6.17156198]),

array([  2.62704721e-01,   2.87680340e-01,   4.15643528e-70,

1.83764399e-05,   2.82461897e-08]))

第一个数组是t统计量，第二个数组则是相应的p值

END

可视化

1

Python中有许多可视化模块，最流行的当属matpalotlib库。稍加提及，我们也可选择bokeh和seaborn模块。之前的博文中，我已经说明了matplotlib库中的盒须图模块功能。

请点击输入图片描述

2

# Import the module for plotting

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show(df.plot(kind = 'box'))

现在，我们可以用pandas模块中集成R的ggplot主题来美化图表。要使用ggplot，我们只需要在上述代码中多加一行，

import matplotlib.pyplot as plt

pd.options.display.mpl_style = 'default' # Sets the plotting display theme to ggplot2

df.plot(kind = 'box')

3

这样我们就得到如下图表：

请点击输入图片描述

4

比matplotlib.pyplot主题简洁太多。但是在本文中，我更愿意引入seaborn模块，该模块是一个统计数据可视化库。因此我们有：

# Import the seaborn library

import seaborn as sns

# Do the boxplot

plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

请点击输入图片描述

5

多性感的盒式图，继续往下看。

请点击输入图片描述

6

plt.show(sns.violinplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

请点击输入图片描述

7

plt.show(sns.distplot(df.ix[:,2], rug = True, bins = 15))

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8

with sns.axes_style("white"):

plt.show(sns.jointplot(df.ix[:,1], df.ix[:,2], kind = "kde"))

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9

plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

END

创建自定义函数

在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数。例如，如果我们要定义一个两数相加的函数，如下即可：

def add_2int(x, y):

return x + y

print add_2int(2, 2)

# OUTPUT

4

顺便说一下，Python中的缩进是很重要的。通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子：

产生10个正态分布样本，其中和

基于95%的置信度，计算和 ;

重复100次; 然后

计算出置信区间包含真实均值的百分比

Python中，程序如下：

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

m = np.zeros((rep, 4))

for i in range(rep):

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

xbar = np.mean(norm)

low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

if (mu low) (mu up):

rem = 1

else:

rem = 0

m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

上述代码读起来很简单，但是循环的时候就很慢了。下面针对上述代码进行了改进，这多亏了 Python专家

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

xbar = norm.mean(1)

low = xbar - scaled_crit

up = xbar + scaled_crit

rem = (mu low) (mu up)

m = np.c_[xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

如何用python实现对数据库的整理

先花点时间来说说一个程序怎么和数据库进行交互

1.和数据库建立连接

2.执行sql语句,接收返回值

3.关闭数据库连接

使用MySQLdb也要遵循上面的几步.让我们一步步的进行.

1、MySQL数据库要用MySQLdb模块,但Python用来链接MySQL的第三方库MySQLdb不支持Python3.x

特别说明：我在我的电脑上实验时，我的python是2.7.2版本，安装对应版本的MySQLdb之后直接可以运行，并与数据库连接成功，所以如果大家

也像我一样顺利的话，下面的就不需要看了，直接跳过，看第2点如何执行sql语句即可！如果安装之后出现异常，可以参考一下下面的解决办法。

连接的关键是安装MySQLdb模块要下载与Python相对应的版本：

下载好后安装，它会自动检测到计算机Python的安装路径，并自动填写模块解压路径（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\）。

但解压完成后并不能使用，还要修改MySQLdb模块下的一些文件：

①.在MySQLdb目录下（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\MySQLdb）找到__init__.py：

注释第34、35行的from setsimport ImmutableSet、class DBAPISet(ImmutableSet):，在后面添加class DBAPISet(frozenset):

# from sets import ImmutableSet

# class DBAPISet(ImmutableSet):

class DBAPISet(frozenset):

②.打开converters.py：

注释第37行的from sets import BaseSet, Set，将第45行的return Set([ i for i in

s.split(',') ifi ])中的Set改为set；同样将第129行的Set:

Set2Str,中的Set改为set（不要修改Set2Str），到这里就修改完毕了

2.建立数据库连接

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable")

比较常用的参数包括

host: 连接的数据库服务器主机名，默认为本地主机(localhost)。

user:数据库登陆名.默认是当前用户.

passwd:数据库登陆的秘密.默认为空.

db:要使用的数据库名.没有默认值.

port:MySQL服务使用的TCP端口.默认是3306.

conn连接有两个重要的方法commit【提交新增和修改】,rollback【撤销新增或修改】

3、执行数据库操作

n=cursor.execute(sql,param)

我们要使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作.

这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值

cursor用来执行命令的方法:

　 callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数

　 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数

　 executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数

　 nextset(self):移动到下一个结果集

　 cursor用来接收返回值的方法:

　 fetchall(self):接收全部的返回结果行.

　 fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.

　 fetchone(self):返回一条结果行.

　 scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.

下面的代码是一个完整的例子.

#使用sql语句,这里要接收的参数都用%s占位符.要注意的是,无论你要插入的数据是什么类型,占位符永远都要用%s

sql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)"

#param应该为tuple或者list

param=(title,singer,imgurl,url,alpha)

#执行,如果成功,n的值为1

n=cursor.execute(sql,param)

#再来执行一个查询的操作

cursor.execute("select * from cdinfo")

#我们使用了fetchall这个方法.这样,cds里保存的将会是查询返回的全部结果.每条结果都是一个tuple类型的数据,这些tuple组成了一个tuple

cds=cursor.fetchall()

#因为是tuple,所以可以这样使用结果集

print cds[0][3]

#或者直接显示出来,看看结果集的真实样子

print cds

#如果需要批量的插入数据,就这样做

sql="insert into cdinfo values(0,%s,%s,%s,%s,%s)"

#每个值的集合为一个tuple,整个参数集组成一个tuple,或者list

param=((title,singer,imgurl,url,alpha),(title2,singer2,imgurl2,url2,alpha2))

#使用executemany方法来批量的插入数据.这真是一个很酷的方法!

n=cursor.executemany(sql,param)

需要注意的是(或者说是我感到奇怪的是),在执行完插入或删除或修改操作后,需要调用一下

conn.commit()方法进行提交.这样,数据才会真正保存在数据库中.我不清楚是否是我的mysql设置问题,总之,今天我在一开始使用的时候,

如果不用commit,那数据就不会保留在数据库中,但是,数据确实在数据库呆过.因为自动编号进行了累积,而且返回的受影响的行数并不为0.

4、关闭数据库连接

需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法

cursor.close()

conn.close()

5、

5 编码（防止乱码）

需要注意的点：

1 Python文件设置编码 utf-8 （文件前面加上 #encoding=utf-8)

2 MySQL数据库charset=utf-8

3 Python连接MySQL是加上参数 charset=utf8

4 设置Python的默认编码为 utf-8 (sys.setdefaultencoding(utf-8)

#encoding=utf-8 import sys import MySQLdb reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') db=MySQLdb.connect(user='root',charset='utf8')

注：MySQL的配置文件设置也必须配置成utf8

6.模块功能演示

#!/usr/bin/python

import MySQLdb

Con= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='abc')

cursor =con.cursor()

sql ="select * from myt"

cursor.execute(sql)

row=cursor.fetchone()

print row

cursor.close()

con.close()

执行以下SQL语句获取返回值：

//获取连接的游标

cursor=conn.cursor()

//查询

sql = "select * from 【table】"

//新增

sql = "insert into 【table】(字段,字段) values(值，值)"

//修改

sql = "update 【table】 set 字段 =‘值’where 条件 "

//删除

sql = "delete from 【table】where 条件"

cursor.execute(sql)

返回值

cur.execute('select * from tables')

其返回值为SQL语句得到的行数，如：2L，表示2行。

然后，可以从该对象的fetchone或fetchall方法得到行信息。

获取行信息

指针对象的fetchone()方法，是每次得到一行的tuple返回值：

引用

row=cur.fetchone()

print row

('user1', '52c69e3a57331081823331c4e69d3f2e', 1000L, 1000L, '/home/FTP/user1','')

指针对象的fetchall()方法，可取出指针结果集中的所有行，返回的结果集一个元组(tuples)：

引用

cur.scroll(0,'absolute')

row=cur.fetchall()

print row

(('user1', '52c69e3a57331081823331c4e69d3f2e', 1000L, 1000L,

'/home/FTP/user1',''), ('user2', '7e58d63b60197ceb55a1c487989a3720',

1000L, 1000L,'/home/FTP/user2', None))

移动指针

当使用fetchone()方法是，指针是会发生移动的。所以，若不重置指针，那么使用fetchall的信息将只会包含指针后面的行内容。

手动移动指针使用：

cur.scroll(int,parm)

含义为：

引用

int：移动的行数，整数；在相对模式下，正数向下移动，负值表示向上移动。

parm：移动的模式，默认是relative，相对模式；可接受absoulte，绝对模式。

修改数据

修改数据，包括插入、更新、删除。它们都是使用指针对象的execute()方法执行：

cur.execute("insert into table (row1, row2) values ('111', '222')")

cur.execute("update table set row1 = 'test' where row2 = 'row2' ")

cur.execute("delete from table where row1 = 'row1' ")

因单引号“'”用于SQL语句中的标识，所以，python中的字符串需使用双引号括住。

此外，也可以使用python的“格式化字符串”写法，简化命令，例如：

cur.execute("update table set row1 = '%s' where row2 = '%s' "%('value1','value2'))

※请注意，'%s'的单引号是SQL语句的间隔符，'value1'的单引号是python的字符串间隔符，其含义是不同的。是否需要间隔符，以及使用双引号还是单引号作为间隔，需根据其含义决定。例如，还有：

cur.execute("update FTPUSERS set passwd=%s where userid='%s' "%("md5('123')",'user2'))

这里，paswd=%s是因SQL的md5()函数是不需要单引号间隔的；"md5('123')"是python的字符串中含有单引号，所以用双引号括住。

提交修改

一般情况下，MySQLdb模块会自动提交修改。但我们在更新数据后，手动运行一次：

conn.commit()

关闭数据库连接

需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法

cursor.close()

conn.close()

Python里面row = int(row)意思？

python是弱类型语言，在变量定义时，并不需要明确的给出数据的类型。所以row有可能是字符串、整型或是浮点型，这里使用int（）函数，是为了将row转换为整型，最后重新赋值给row

python 怎么把csv中的数据写入列表？

使用pandas读取的方法是

pandas.to_csv()

得到的结果是dataframe格式，再用numpy库转一下

具体代码:

import pandas as pd

import numpy as np

file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夹\result123.csv')

row = np.array(file_content)

lx = row.tolist()

python语法问题？

这个是python的提示符！不是编辑器！不是编辑器！！不是编辑器！！！

Ctrl +N，或者从File 菜单，new一个，如图：

这才是编辑器！这才是编辑器！！这才是编辑器！！！

要运行点F5就行。