⑴ python基礎數據結構：序列、映射、集合
參考資料：http://www.cnblogs.com/jeffwongishandsome/archive/2012/08/05/2623660.html
Python中常見的數據結構可以統稱為容器（container）。序列（如列表和元組）、映射（如字典）以及集合（set）是三類主要的容器。
一、序列（列表、元組和字元串）
序列中的每個元素都有自己的編號。Python中有6種內建的序列。其中列表和元組是最常見的類型。其他包括字元串、Unicode字元串、buffer對象和xrange對象。下面重點介紹下列表、元組和字元串。
1、列表
列表是可變的，這是它區別於字元串和元組的最重要的特點，一句話概括即：列表可以修改，而字元串和元組不能。
（1）、創建
通過下面的方式即可創建一個列表：
輸出：
['hello', 'world']
[1, 2, 3]
可以看到，這中創建方式非常類似於javascript中的數組。
（2）、list函數
通過list函數（其實list是一種類型而不是函數）對字元串創建列表非常有效：
輸出：
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
2、元組
元組與列表一樣，也是一種序列，唯一不同的是元組不能被修改（字元串其實也有這種特點）。
（1） 、創建
輸出：
(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)
從上面我們可以分析得出：
a、逗號分隔一些值，元組自動創建完成；
b、元組大部分時候是通過圓括弧括起來的；
c、空元組可以用沒有包含內容的圓括弧來表示；
d、只含一個值的元組，必須加個逗號（,）；
（2）、tuple函數
tuple函數和序列的list函數幾乎一樣：以一個序列（注意是序列）作為參數並把它轉換為元組。如果參數就算元組，那麼該參數就會原樣返回：
輸出：
(1, 2, 3)
('j', 'e', 'f', 'f')
(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 7, in
t4=tuple(123)
TypeError: 'int' object is not iterable
3、字元串
（1）創建
輸出：
Hello world
H
H
e
l
l
o
w
o
r
l
d
（2）、格式化
format（）：
print(『{0} was {1} years old when he wrote this book』. format(name,age) )
print(『{} was {} years old when he wrote this book』. format(name,age) )
print(『{name} was {age} years old when he wrote this book』. format(name=』Lily』,age=』22』) )
#對於浮點數「0.333」保留小數點後三位
print(『{0 : .3f}』.format(1.0/3) )
結果：0.333
#使用下劃線填充文本，並保持文字處於中間位置
#使用^定義『_____hello_____』字元串長度為11
print(『{0 : ^_11}』.format(『hello』) )
結果：_____hello_____
% :
格式化操作符的右操作數可以是任何東西，如果是元組或者映射類型（如字典），那麼字元串格式化將會有所不同。
輸出：
Hello,world
Hello,World
注意：如果需要轉換的元組作為轉換表達式的一部分存在，那麼必須將它用圓括弧括起來：
輸出：
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 2, in
str1='%s,%s' % 'Hello','world'
TypeError: not enough arguments for format string
如果需要輸出%這個特殊字元，毫無疑問，我們會想到轉義，但是Python中正確的處理方式如下：
輸出：100%
對數字進行格式化處理，通常需要控制輸出的寬度和精度：
輸出：
3.14
3.141593
3.14
字元串格式化還包含很多其他豐富的轉換類型，可參考官方文檔。
4、通用序列操作（方法）
從列表、元組以及字元串可以「抽象」出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），這些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及檢查某個元素是否屬於序列的成員。除此之外，還有計算序列長度、最大最小元素等內置函數。
（1）索引
輸出
H
2
345
索引從0（從左向右）開始，所有序列可通過這種方式進行索引。神奇的是，索引可以從最後一個位置（從右向左）開始，編號是-1：
輸出：
o
3
123
（2）分片
分片操作用來訪問一定范圍內的元素。分片通過冒號相隔的兩個索引來實現：
輸出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4]
[6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[7, 8]
[7, 8, 9]
不同的步長，有不同的輸出：
輸出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 2, 4, 6, 8]
[0, 3, 6, 9]
[]
（3）序列相加
輸出：
Hello world
[1, 2, 3, 2, 3, 4]
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 7, in
print str1+num1
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'list' objects
（4）乘法
輸出：
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
HelloHello
[1, 2, 1, 2]
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 5, in
print str1*num1
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'
（5）成員資格
in運算符會用來檢查一個對象是否為某個序列（或者其他類型）的成員（即元素）：
輸出：
False
True
True
（6）長度、最大最小值
通過內建函數len、max和min可以返回序列中所包含元素的數量、最大和最小元素。
輸出：
5
o
H
5
123
1
二、映射（字典）
映射中的每個元素都有一個名字，如你所知，這個名字專業的名稱叫鍵。字典（也叫散列表）是Python中唯一內建的映射類型。
1、鍵類型
字典的鍵可以是數字、字元串或者是元組，鍵必須唯一。在Python中，數字、字元串和元組都被設計成不可變類型，而常見的列表以及集合（set）都是可變的，所以列表和集合不能作為字典的鍵。鍵可以為任何不可變類型，這正是Python中的字典最強大的地方。
輸出：
{1: 1}
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 6, in
d[list1]="Hello world."
TypeError: unhashable type: 'list'
2、自動添加
即使鍵在字典中並不存在，也可以為它分配一個值，這樣字典就會建立新的項。
3、成員資格
表達式item in d（d為字典）查找的是鍵（containskey），而不是值（containsvalue）。
三、集合
集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用較新版Python可直接創建，如下所示：
strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])
nums=set(range(10))
看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的對象）構建的。集合的幾個重要特點和方法如下：
1、副本是被忽略的
集合主要用於檢查成員資格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,輸出的集合內容是一樣的。
輸出如下：
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
2、集合元素的順序是隨意的
這一點和字典非常像，可以簡單理解集合為沒有value的字典。
輸出如下：
set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])
3、集合常用方法
a、並集union
輸出：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([1, 2, 3, 4])
union操作返回兩個集合的並集，不改變原有集合。使用按位與（OR）運算符「|」可以得到一樣的結果：
輸出和上面union操作一模一樣的結果。
其他常見操作包括&（交集）,<=,>=,-,()等等，這里不再列舉。
輸出如下：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([2, 3])
True
set([1, 2, 3])
False
b、add和remove
和序列添加和移除的方法非常類似，可參考官方文檔：
輸出：
set([1])
set([1, 2])
set([1])
set([1])
False
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 9, in
set1.remove(29) #移除不存在的項
KeyError: 29
4、frozenset
集合是可變的，所以不能用做字典的鍵。集合本身只能包含不可變值，所以也就不能包含其他集合：
輸出如下：
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 3, in
set1.add(set2)
TypeError: unhashable type: 'set'
可以使用frozenset類型用於代表不可變（可散列）的集合：
輸出：
set([1, frozenset([2])])
⑵ python中時間序列數據的一些處理方式
datetime.timedelta對象代表兩個時間之間的時間差，兩個date或datetime對象相減就可以返回一個timedelta對象。
利用以下數據進行說明：
如果我們發現時間相關內容的變數為int,float,str等類型，不方便後面的分析，就需要使用該函數轉化為常用的時間變數格式：pandas.to_datetime
轉換得到的時間單位如下：
如果時間序列格式不統一，pd.to_datetime()的處理方式：
當然，正確的轉換是這樣的：
第一步：to_datetime()
第二步：astype(datetime64[D]),astype(datetime64[M])
本例中：
order_dt_diff必須是Timedelta(Ɔ days 00:00:00')格式，可能是序列使用了diff()
或者pct_change()。
前者往往要通過'/np.timedelta'去掉單位days。後者其實沒有單位。
假如我們要統計某共享單車一天內不同時間點的用戶使用數據，例如
還有其他維度的提取，年、月、日、周，參見：
Datetime properties
注意 ：.dt的對象必須為pandas.Series,而不可以是Series中的單個元素
⑶ python時間序列(2)
時期（period）表示的是時間區間，比如數日、數月、數季、數年等。Period類所 表示的就是這種數據類型，其構造函數需要用到一個字元串或整數，以及表11-4中 的頻率:
這里，這個Period對象表示的是從2007年1月1日到2007年12月31日之間的整段時間。
只需對Period對象加上或減去一個整數即可達到根據其頻率進行位移的效果：
如果兩個Period對象擁有相同的頻率，則它們的差就是它們之間的單位數量：
period_range函數可用於創建規則的時期范圍：
PeriodIndex類保存了一組Period，它可以在任何pandas數據結構中被用作軸索引：
如果你有一個字元串數組，你也可以使用PeriodIndex類：
Period和PeriodIndex對象都可以通過其asfreq方法被轉換成別的頻率。假設我們有 一個年度時期，希望將其轉換為當年年初或年末的一個月度時期。該任務非常簡 單：
你可以將Period('2007','A-DEC')看做一個被劃分為多個月度時期的時間段中的游 標。圖11-1對此進行了說明。
對於一個不以12月結束的財政年度，月度子時期的歸屬情況就不一樣了：
在將高頻率轉換為低頻率時，超時期（superperiod）是由子時期（subperiod）所 屬的位置決定的。例如，在A-JUN頻率中，月份「2007年8月」實際上是屬於周期「2008年」的：
完整的PeriodIndex或TimeSeries的頻率轉換方式也是如此：
這里，根據年度時期的第一個月，每年的時期被取代為每月的時期。
如果我們想要 每年的最後一個工作日，我們可以使用「B」頻率，並指明想要該時期的末尾：
未完待續。。。
⑷ python中什麼是序列，列表，元組，字元串，索引，區別是什麼
序列包括：列表、元組、字元串
列表：是最常用的數組，可以進行嵌套；
元組：相當於Enum，一旦創建，元組的值是不允許修改的；
字元串：顧名思義就是中英文字元以及標點符號等。
索引：序列中的每個元素被分配一個序號。注意索引默認從0開始。
⑸ python常用序列結構
序列是python的基本數據結構，序列中的每個元素被分配一個序號即索引，索引從0開始。
序列的兩種常用類型：列表和元組。
列表與元組的區別：列表可修改，元組不能修改。
通用序列操作
1、索引：索引0指向第一個元素，索引-1指向最後一個元素。
2、程序：輸入年，月(1-12)，日(1-31)，然後列印出相應的日期的月份名稱。
代碼詳解：months=[]：定義一個months序列。
endings=['st','nd','rd']+17*['th']\
+['st','nd','rd']+7*['th']\
+['st']：定義一個endings序列，用來表示1-31的英文縮寫，1st，2nd，3rd，4-20th，21st，22nd，23rd，24-30th，31st。
代碼運行輸出結果：
3、分片：提取序列中的某個范圍內的元素。
分片tag[9:30]：第一個索引號9是包含在分片內的，第二個索引號30則不包含在分片內。
4、如果要去序列中最後一個最後一個元素怎麼辦？
可以通過置空，最後一個一個索引來獲取最後的元素。可以通過置空最前的索引來獲取第一個元素。可以兩邊都置空來獲取整個元素。
5、步長：
正數步長：從序列的頭部開始向右提取元素，直到最後一個元素。
負數步長：從序列的尾部開始向左提取元素，直到第一個元素。
6、序列運算
序列相加：對序列進行連接操作，列表與字元串是無法連接在一起的。
序列相乘：數字x乘以一個序列會生成新的序列，即原來的序列被重復x次。
None，空列表和初始化：初始化一個長度為10的列表。
代碼分析：在屏幕上列印一個由字元組成的盒子，這個盒子在屏幕上居中，而且根據用戶輸入的句子自動調整大小。
成員資格：in運算符，輸入布爾運算符，當條件為真時返回true，為假則返回false。
以上代碼在UNIX系統中，可以檢查文件可寫和可執行許可權的腳本。
以上代碼可以檢查輸入的用戶名是否存在於用戶列表中。
以上代碼可以作為過濾垃圾郵件的一部分。
代碼分析：查看用戶輸入的用戶名，密碼是否存在於資料庫中，如果存在則列印'Access granted'
程序運行結果：
內建函數：len：返回序列中包含元素的數量，min：返回序列中最小的元素，max：返回序列中最大的元素。
⑹ 徹底搞懂python序列的切片操作
切片是python極其有用且強大的功能。它使我們能夠使用簡單明了的語法來操作序列，包括字元串、列表、元組。切片簡單來說就是從序列中切取咱們需要的值，並生成一個新的序列，理論上來說，只要表達式正確，我們可以通過切片切取序列中的任意值。
如果沒有預設的話，表達式應該包含三個參數以及兩個冒號，三個參數的意義分別如下：
1、start_index：切片的起始位置（ 包括該位置 ），0表示從第一個開始，1表示從第二個開始，以此類推。-1表示從倒數第一個開始，-2表示從倒數第二個開始，以此類推。 預設時取0或-1（即step為正數取0，負數取-1）
2、end_index：切片的結束位置( ！！！且不包括該位置 )，0表示第一個為終點，1表示第二個為終點，以此類推。-1表示倒數第一個為終點，-2表示倒數第二個為終點，以此類推。 預設時默認為序列長度（step為正數取正，step負數取負）
3、step，表示步長。可取正負數，正數表示從左往右，負數表示從右往左。 預設時取1
組合使用
只有一個冒號時默認step為1。當start_index的位置在end_index的左邊時，表示從左往右取值；當start_index的位置在end_index的右邊時，表示從右往左取值
特殊情況
連續切片操作
按照順序進行切片即可
其他序列的切片
python常用切片操作
start：表示切片的開始索引位置（包括該位置），此參數也可以不指定，會默認為 0，也就是從序列的開頭進行切片；
end：表示切片的結束索引位置（不包括該位置），如果不指定，則默認為序列的長度；
step：表示在切片過程中，隔幾個存儲位置（包含當前位置）取一次元素，也就是說，如果 step 的值大於1則在進行切片去序列元素時，會「跳躍式」的取元素。如果省略設置 step 的值，則最後一個冒號就可以省略。