python常见数据格式及相互转化

1. python 常见的数据结构及增删查改：

    a. 列表：

              创建： list =['hello','world']

              新增：list.append('c') ， insert函数可在固定的位置添加值

              删除：list.remove('c')

              查询： list[3] , list[0:2]

              

    b. 元组：  与列表的差异仅仅在于元组不能修改

              创建： tup = ('c','b')

              查询： L[-2]

   c. 字典：  

              创建：d = {'a': 1, 'b': 2, 'b': '3'}

              新增： d['e'] = 5

              查询： d['a']

              删除：del  d['e']    ,del d  可删除整个字典

    d.  numpy.array[ ]：

             创建：a = np.array([2,3,4])  b = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])

             新增：>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
                        >>> b = np.array([[10,20],[30,40],[50,60]])
                        >>> np.vstack((a,b))
                              array([[ 1,  2],
                                         [ 3,  4],
                                         [ 5,  6],
                                         [10, 20],
                                         [30, 40],
                                         [50, 60]])
                        >>> np.hstack((a,b))
                               array([[ 1,  2, 10, 20],
                                          [ 3,  4, 30, 40],
                                         [ 5,  6, 50, 60]])

               查询：  a[2][2]
               删除： a = a[1]    删除除第二个值的其他元素

    e.  pandas.series  ---见pandas包的常见应用

    f.  pandas.dataframe  ---见pandas包的常见应用

python 常见的数据结构之间的转换：

     list   <--> np.array :     np.array(a)      a.tolist()

     list   <-->   pd.series        series = pd.Series(list)            list = series.tolist()

     list <-->  DataFrame      dataframe = pd.DataFrame(list)     list = dataframe.values.tolist()

     dict  -->   list    list= dict.values()    list* = dict.keys()    

     dict <--> Series    series = pd.Series(dict)        dict = series.to_dict()  

     dict  <-->  DataFrame     dataframe = pd.DataFrame(dict)    dict = dataframe.to_dict()

    np.array <--> Series  series = pd.Series(np.array)    np.array = series.values

    np.array <--> dataframe   dataframe= pd.Dataframe(np.array)    np.array = dataframe.values

     Series <--> DataFrame   dataframe =pd.Dataframe(series)   series  = dataframe[0]