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《利用Python进行数据分析·第3版》学习笔记2·Python语法基础_百度...
1、Python是动态类型语言，对象类型通过引用而非固有类型来定义。isinstance函数用于检查对象是否为特定类型的实例。使用is和is not关键字判断对象是否相同，或与None比较。is关键字与==运算符不同，后者比较对象值。列表和元组是不可变对象，而列表、字典、NumPy数组等是可变对象。
2、python书籍推荐python书籍推荐有：《Python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython（2ndedition）》《“笨方法”学Python》《Python程序设计（第3版）》《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》。
3、对于数据分析领域，「利用Python进行数据分析·第2版」是一本不可多得的书籍，它详细介绍了 Python 数据分析的重要库（如 Jupyter notebook、Numpy 和 Pandas）以及数据分析流程中的操作和函数，非常推荐。
《利用Python进行数据分析》学习笔记(3)——pandas入门
1、pandas的索引对象负责管理轴标签和其它元数据。构建Series或DataFrame时的任何标签都会被转化成一个Index。Index对象不可变，不能进行修改。Index的功能类似于一个固定大小的集合，但可以包含重复的标签。Index的方法和属性。
2、pandas是基于NumPy的一个Python数据处理库，主要用于数据分析。它包含两个核心数据结构：Series与DataFrame。Series是类似于NumPy的一维数组，具有数据与索引，便于数据处理。将Python数组转换为Series：只需使用pandas.Series（）函数，传入数组参数即可。
3、Python pandas 使用技巧大全Pandas是数据分析的强大工具，其特点深受开发者Wes McKinney在《利用Python进行数据分析》一书中的阐述。本文将带你深入理解并掌握Pandas的常用技巧，从数据导入导出到高级操作。数据处理基础首先，熟悉Jupyter环境，通过优化运算加速Pandas的处理。
4、删除表中的某一行或某一列时，使用Pandas的drop函数较为明智，它不会改变原df数据，而是返回一个新的dataframe，其中包含删除后的数据。《利用python进行数据分析》是本文的主要来源。 清理无效数据，可使用print data.dropna（） 和 print data[data.notnull（）]，它们的结果相同。
流畅的python-学习笔记
分类方法一 序列的分类方法之一在于它们是否可变。可变序列具备添加、删除元素的能力，而不可变序列则不能。 分类方法二 另一种分类方式侧重于序列的数据类型，如列表、元组、字符串等。列表是动态的可变序列，元组是静态的可变序列，字符串则是不可变序列。
使用名称标识的切片操作可以实现统一的切片定义，方便在不同序列上应用相同的切片操作。 Numpy库提供了额外的多维切片支持，并使用省略符号表示不需要额外指定的参数。 Python内置的序列支持加号（+）和乘号（*）操作，无论是可变序列还是不可变序列都适用。
Python内置装饰器用于实现特定功能，如functools.lru_cache缓存计算结果，以减少重复计算。lru_cache实现简单，使用有限dict存储结果，适用于递归计算优化。装饰器叠放顺序不关键，每个装饰器提供不同功能。单分派泛型函数利用functools.singledispatch装饰器实现根据输入类型选择不同处理函数。
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