Python数据分析——基础

Python数据分析——基础

数据类型

• Python中的对象引用不包含附属类型。

a = 5
type(a) 
# int

a = 'foo'
type(a) 
# str

• Python是强类型语言，每个对象都有明确的类型（或类）。类型转换只会发生在特定的情况下。

'5'+ 5
# 会出现错误，字符类型不能和数值类型相加。

a = 4
b = 2.5
print('a is {0}, b is {1}'.format(type(a), type(b)))
# a is <class 'int'>, b is <class 'float'>

• isinstance()函数检查对象是否是某个类型的实例。

a = 1; b = 1.2
isinstance(a, int)
#True
isinstance(b, float)
#True
isinstance(a, bool)
#False

属性和方法

Python的对象通常都有属性（其他存储在对象内部的Python对象）和方法（对象的附属函数可以访问对象的内部数据）。

• obj.attribute_name访问属性和方法

a = 'str'
dir(a)
# 查看a对象的属性和方法

• getattr()通过名字访问属性和方法。

getattr(a, 'format')
# <function str.format>

访问对象的名字通常称作反射。

鸭子类型

不关心对象的类型，只关心对象是否有过某些方法或用途。通常被称为鸭子类型。

走起路来像鸭子，叫起来像鸭子，那么它就是鸭子。

检验对象是否是列表（或是numpy数组），如果不是的话，将其转变成列表

def isiterable(obj):
  try:
    iter(obj)
    return True
  except TypeError:
    return False
if not isinstance(x, list) and isiterable(x):
  x = list(x)

运算符

• 判断两个引用是否指向同一个对象，可以使用is 方法，is not可以判断两个对象是不同的。
• is和is not可以判断一个变量是否为None

a = [1,2,3]
b = a  
c = list(a) # 新创建一个list

a is b
# True
a is not c
# True
a == c
# True

d = None
d is None
# True

可变与不可变对象

• Python中列表、字典、numpy数组和用户定义的类型（类），都是可变的。这些对象或包含的值是可以被修改的。
• Python中的字符串和元组是不可以变的。