⑴ python基础数据结构：序列、映射、集合
参考资料：http://www.cnblogs.com/jeffwongishandsome/archive/2012/08/05/2623660.html
Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。
一、序列（列表、元组和字符串）
序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。
1、列表
列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
（1）、创建
通过下面的方式即可创建一个列表：
输出：
['hello', 'world']
[1, 2, 3]
可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。
（2）、list函数
通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：
输出：
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
2、元组
元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。
（1） 、创建
输出：
(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)
从上面我们可以分析得出：
a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；
b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；
c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；
d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；
（2）、tuple函数
tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：
输出：
(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、字符串
（1）创建
输出：
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’) )
#对于浮点数“0.333”保留小数点后三位
print(‘{0 : .3f}’.format(1.0/3) )
结果：0.333
#使用下划线填充文本，并保持文字处于中间位置
#使用^定义‘_____hello_____’字符串长度为11
print(‘{0 : ^_11}’.format(‘hello’) )
结果：_____hello_____
% :
格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。
输出：
Hello,world
Hello,World
注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：
输出：
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
如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：
输出：100%
对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：
输出：
3.14
3.141593
3.14
字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。
4、通用序列操作（方法）
从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想象中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。
（1）索引
输出
H
2
345
索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：
输出：
o
3
123
（2）分片
分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：
输出：
[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]
不同的步长，有不同的输出：
输出：
[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
输出：
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
输出：
[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）成员资格
in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：
输出：
False
True
True
（6）长度、最大最小值
通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。
输出：
5
o
H
5
123
1
二、映射（字典）
映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。
1、键类型
字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。
输出：
{1: 1}
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 6, in
d[list1]="Hello world."
TypeError: unhashable type: 'list'
2、自动添加
即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。
3、成员资格
表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。
三、集合
集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：
strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])
nums=set(range(10))
看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：
1、副本是被忽略的
集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。
输出如下：
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
2、集合元素的顺序是随意的
这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。
输出如下：
set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])
3、集合常用方法
a、并集union
输出：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([1, 2, 3, 4])
union操作返回两个集合的并集，不改变原有集合。使用按位与（OR）运算符“|”可以得到一样的结果：
输出和上面union操作一模一样的结果。
其他常见操作包括&（交集）,<=,>=,-,()等等，这里不再列举。
输出如下：
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类似，可参考官方文档：
输出：
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) #移除不存在的项
KeyError: 29
4、frozenset
集合是可变的，所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值，所以也就不能包含其他集合：
输出如下：
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类型用于代表不可变（可散列）的集合：
输出：
set([1, frozenset([2])])
⑵ python中时间序列数据的一些处理方式
datetime.timedelta对象代表两个时间之间的时间差，两个date或datetime对象相减就可以返回一个timedelta对象。
利用以下数据进行说明：
如果我们发现时间相关内容的变量为int,float,str等类型，不方便后面的分析，就需要使用该函数转化为常用的时间变量格式：pandas.to_datetime
转换得到的时间单位如下：
如果时间序列格式不统一，pd.to_datetime()的处理方式：
当然，正确的转换是这样的：
第一步：to_datetime()
第二步：astype(datetime64[D]),astype(datetime64[M])
本例中：
order_dt_diff必须是Timedelta(Ɔ days 00:00:00')格式，可能是序列使用了diff()
或者pct_change()。
前者往往要通过'/np.timedelta'去掉单位days。后者其实没有单位。
假如我们要统计某共享单车一天内不同时间点的用户使用数据，例如
还有其他维度的提取，年、月、日、周，参见：
Datetime properties
注意 ：.dt的对象必须为pandas.Series,而不可以是Series中的单个元素
⑶ python时间序列(2)
时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所 表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及表11-4中 的频率:
这里，这个Period对象表示的是从2007年1月1日到2007年12月31日之间的整段时间。
只需对Period对象加上或减去一个整数即可达到根据其频率进行位移的效果：
如果两个Period对象拥有相同的频率，则它们的差就是它们之间的单位数量：
period_range函数可用于创建规则的时期范围：
PeriodIndex类保存了一组Period，它可以在任何pandas数据结构中被用作轴索引：
如果你有一个字符串数组，你也可以使用PeriodIndex类：
Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有 一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期。该任务非常简 单：
你可以将Period('2007','A-DEC')看做一个被划分为多个月度时期的时间段中的游 标。图11-1对此进行了说明。
对于一个不以12月结束的财政年度，月度子时期的归属情况就不一样了：
在将高频率转换为低频率时，超时期（superperiod）是由子时期（subperiod）所 属的位置决定的。例如，在A-JUN频率中，月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的：
完整的PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式也是如此：
这里，根据年度时期的第一个月，每年的时期被取代为每月的时期。
如果我们想要 每年的最后一个工作日，我们可以使用“B”频率，并指明想要该时期的末尾：
未完待续。。。
⑷ python中什么是序列，列表，元组，字符串，索引，区别是什么
序列包括：列表、元组、字符串
列表：是最常用的数组，可以进行嵌套；
元组：相当于Enum，一旦创建，元组的值是不允许修改的；
字符串：顾名思义就是中英文字符以及标点符号等。
索引：序列中的每个元素被分配一个序号。注意索引默认从0开始。
⑸ python常用序列结构
序列是python的基本数据结构，序列中的每个元素被分配一个序号即索引，索引从0开始。
序列的两种常用类型：列表和元组。
列表与元组的区别：列表可修改，元组不能修改。
通用序列操作
1、索引：索引0指向第一个元素，索引-1指向最后一个元素。
2、程序：输入年，月(1-12)，日(1-31)，然后打印出相应的日期的月份名称。
代码详解：months=[]：定义一个months序列。
endings=['st','nd','rd']+17*['th']\
+['st','nd','rd']+7*['th']\
+['st']：定义一个endings序列，用来表示1-31的英文缩写，1st，2nd，3rd，4-20th，21st，22nd，23rd，24-30th，31st。
代码运行输出结果：
3、分片：提取序列中的某个范围内的元素。
分片tag[9:30]：第一个索引号9是包含在分片内的，第二个索引号30则不包含在分片内。
4、如果要去序列中最后一个最后一个元素怎么办？
可以通过置空，最后一个一个索引来获取最后的元素。可以通过置空最前的索引来获取第一个元素。可以两边都置空来获取整个元素。
5、步长：
正数步长：从序列的头部开始向右提取元素，直到最后一个元素。
负数步长：从序列的尾部开始向左提取元素，直到第一个元素。
6、序列运算
序列相加：对序列进行连接操作，列表与字符串是无法连接在一起的。
序列相乘：数字x乘以一个序列会生成新的序列，即原来的序列被重复x次。
None，空列表和初始化：初始化一个长度为10的列表。
代码分析：在屏幕上打印一个由字符组成的盒子，这个盒子在屏幕上居中，而且根据用户输入的句子自动调整大小。
成员资格：in运算符，输入布尔运算符，当条件为真时返回true，为假则返回false。
以上代码在UNIX系统中，可以检查文件可写和可执行权限的脚本。
以上代码可以检查输入的用户名是否存在于用户列表中。
以上代码可以作为过滤垃圾邮件的一部分。
代码分析：查看用户输入的用户名，密码是否存在于数据库中，如果存在则打印'Access granted'
程序运行结果：
内建函数：len：返回序列中包含元素的数量，min：返回序列中最小的元素，max：返回序列中最大的元素。
⑹ 彻底搞懂python序列的切片操作
切片是python极其有用且强大的功能。它使我们能够使用简单明了的语法来操作序列，包括字符串、列表、元组。切片简单来说就是从序列中切取咱们需要的值，并生成一个新的序列，理论上来说，只要表达式正确，我们可以通过切片切取序列中的任意值。
如果没有缺省的话，表达式应该包含三个参数以及两个冒号，三个参数的意义分别如下：
1、start_index：切片的起始位置（ 包括该位置 ），0表示从第一个开始，1表示从第二个开始，以此类推。-1表示从倒数第一个开始，-2表示从倒数第二个开始，以此类推。 缺省时取0或-1（即step为正数取0，负数取-1）
2、end_index：切片的结束位置( ！！！且不包括该位置 )，0表示第一个为终点，1表示第二个为终点，以此类推。-1表示倒数第一个为终点，-2表示倒数第二个为终点，以此类推。 缺省时默认为序列长度（step为正数取正，step负数取负）
3、step，表示步长。可取正负数，正数表示从左往右，负数表示从右往左。 缺省时取1
组合使用
只有一个冒号时默认step为1。当start_index的位置在end_index的左边时，表示从左往右取值；当start_index的位置在end_index的右边时，表示从右往左取值
特殊情况
连续切片操作
按照顺序进行切片即可
其他序列的切片
python常用切片操作
start：表示切片的开始索引位置（包括该位置），此参数也可以不指定，会默认为 0，也就是从序列的开头进行切片；
end：表示切片的结束索引位置（不包括该位置），如果不指定，则默认为序列的长度；
step：表示在切片过程中，隔几个存储位置（包含当前位置）取一次元素，也就是说，如果 step 的值大于1则在进行切片去序列元素时，会“跳跃式”的取元素。如果省略设置 step 的值，则最后一个冒号就可以省略。