如何使python不自動(dòng)回車(chē)？#python2.x中不回車(chē)符，輸出為：love,lovepythonprintlove的,printpython#python3.x中不自動(dòng)換行，輸出為：lovepyt

如何使python不自動(dòng)回車(chē)？

#python2.x中不回車(chē)符，輸出為：love,lovepythonprintlove的,printpython#python3.x中不自動(dòng)換行，輸出為：lovepythonprint(marry,end)print(python)

python中如何輸出引號(hào)？

像換行這些要轉(zhuǎn)義的符號(hào)，必須在前面去添加轉(zhuǎn)義符，比如print

Python中代表的含義是什么意思？

在Python的字符串中是轉(zhuǎn)義符的或

是換行是退格就表示自己

python換行三種方法？

python換行的三種方法:。

第一，CtrlEnter鍵。

第二，ctrl那用shift都能夠?qū)⒐鈽?biāo)移動(dòng)聯(lián)通到下一行首處。

第三，真接回車(chē)鍵。

win7命令提示符怎么換行？

命令行是肯定不能換行的，回車(chē)就負(fù)責(zé)執(zhí)行了。只能在批處理里面才也可以換行。你發(fā)的是兩個(gè)命令，分幾次先執(zhí)行就可以了。

不使用winr鍵,剛剛進(jìn)入windows的命令行模式。

2.

或是通過(guò)win10自帶的搜索功能進(jìn)入。

3.

在配置好Python運(yùn)行環(huán)境的命令行模式下。

4.

輸入輸入Python之后,剛剛進(jìn)入之后Python命令提示符。

如何使用Python Pandas模塊讀取各類(lèi)型文件？

Python的pandas庫(kù)是使Python成為主要是用于數(shù)據(jù)分析的出眾編程語(yǔ)言的一件事。Pandas使導(dǎo)入，分析和可視化數(shù)據(jù)變得更加極其不容易。它組建在NumPy和matplotlib之類(lèi)的軟件包的基礎(chǔ)上，使您是可以方便啊地通過(guò)大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析和可視化工作。

在此Python數(shù)據(jù)科學(xué)教程中，我們將使用EricGrinstein抓取的數(shù)據(jù)，使用Pandas總結(jié)充斥流行的視頻游戲評(píng)論網(wǎng)站IGN的視頻游戲評(píng)論。哪個(gè)主機(jī)贏得漂亮了“控制臺(tái)大戰(zhàn)”(就游戲的審查而言)?該數(shù)據(jù)集將幫我們找出答案。

當(dāng)我們結(jié)論視頻游戲評(píng)論時(shí)，我們將所了解最重要的的Pandas概念，比如索引。您也可以一直進(jìn)行出去，并在我們的許多其他Python教程之一中或注冊(cè)一PythonPandas課程來(lái)打聽(tīng)一下或者Python和Pandas的更多信息。我們的許多其他數(shù)據(jù)科學(xué)課程也都可以使用Pandas。

謹(jǐn)記在心下，本教程不使用Python3.5編譯程序，并可以使用JupyterNotebook構(gòu)建。您很有可能建議使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但結(jié)果應(yīng)該是基本上相同。

用Pandas導(dǎo)入數(shù)據(jù)

要是您也在可以使用本教程，則必須直接下載數(shù)據(jù)集，您也可以在此處進(jìn)行能操作。

我們將采取的第一步是讀取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以逗號(hào)連成一體的值或csv文件存儲(chǔ)，其中3行用換行分隔，每列用逗號(hào)(,)分隔。這是ign.csv文件的前幾行：

如您在上方看到的，文件中的每一行代表一個(gè)游戲，該游戲巳經(jīng)過(guò)IGN審查。這些列中有或是該游戲的信息：

1)score_phrase—IGN如何能用一個(gè)詞用來(lái)形容游戲。這鏈接到它收到消息的分?jǐn)?shù)。

2)title-游戲名稱(chēng)。

3)url—您是可以在其中查看求下載評(píng)論的URL。

4)platform-審查游戲的平臺(tái)(PC，PS4等)。

5)score—游戲的得分，從1.0到10.0。

6)genre—游戲類(lèi)型。

7)editors_choice-N假如游戲并非編輯選擇的Y話(huà)，這樣是。這與得分很大關(guān)系。

8)release_year-游戲查找的年份。

9)release_month-游戲公告的月份。

10)release_day-游戲查找的那天。

也有一個(gè)前導(dǎo)列，其中包含行索引值。我們是可以放心好了地忽視此列，但稍候?qū)⑸钊虢涣髂男┧饕怠?/p>

就是為了在Python和pandas中快速有效地處理數(shù)據(jù)，我們要將csv文件讀取到PandasDataFrame中。DataFrame是表示和一次性處理表格數(shù)據(jù)的一種，表格數(shù)據(jù)是表格形式的數(shù)據(jù)，.例如電子表格。表格數(shù)據(jù)本身行和列的格式，那像我們的csv文件完全不一樣，只不過(guò)要是我們也可以將其充當(dāng)表格查看，則來(lái)說(shuō)更也易閱讀和排序。

替輸入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，我們不需要建議使用_csv函數(shù)。此函數(shù)將可以接收一個(gè)csv文件并前往一個(gè)DataFrame。200以?xún)?nèi)代碼將：

a.導(dǎo)入到pandas庫(kù)。我們將其重命名為，pd以便慢了地輸入輸入。這是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)約定，您經(jīng)常會(huì)會(huì)看到導(dǎo)入的Pandas得象pd其他人的代碼一般。

b.讀ign.csv入一個(gè)DataFrame，并將結(jié)果分區(qū)分配給一個(gè)名為的新變量，reviews以便于我們是可以reviews用處語(yǔ)句我們的數(shù)據(jù)。

繼續(xù)讀DataFrame后，以更很直觀(guān)的去看看我們所完成任務(wù)的內(nèi)容將很有幫助。Pandas方便啊地為我們可以提供了兩種方法，可以飛快地將數(shù)據(jù)打印到表中。這些功能是：

1)DataFrame.head()—再打印DataFrame的前N行，其中N是您以及參數(shù)傳遞給函數(shù)的數(shù)字，即DataFrame.head(7)。要是不訊息傳遞任何參數(shù)，則默認(rèn)設(shè)置為5。

2)DataFrame.tail()—再打印DataFrame的最后N行。則是，默認(rèn)值為5。

我們將在用該head方法欄里點(diǎn)其中的內(nèi)容reviews：

我們還這個(gè)可以ftp連接屬性，以一欄以下行reviews：

如我們所見(jiàn)，所有內(nèi)容均已真確讀取-我們有18,625行和11列。

與的的的NumPy這樣的Python軟件包相比較，建議使用Pandas的一大優(yōu)勢(shì)是Pandas愿意我們手中掌握具高不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的列。在我們的數(shù)據(jù)集中在一起，reviews我們有存儲(chǔ)浮點(diǎn)值(如)score，字符串值(如score_phrase)和整數(shù)(如)的列release_year，并且在此處在用NumPy會(huì)很困難，但Pandas和Python這個(gè)可以挺好的地一次性處理它。

現(xiàn)在我們已經(jīng)正確的地加載了數(shù)據(jù)，讓我們開(kāi)始確立索引reviews以資源所需的行和列。

用Pandas索引DataFrames

之前，我們不使用了該head方法來(lái)不打印的第一5行reviews。我們可以不使用方法能完成雖然的事情。該iloc方法允許我們按位置檢索到行和列。為此，我們需要重新指定所需行的位置包括所需列的位置。下面的代碼將reviews.head()實(shí)際選擇類(lèi)型行0到5，和數(shù)據(jù)集中的所有列來(lái)不能復(fù)制我們的結(jié)果：

讓我們更進(jìn)入到地想研究我們的代碼：我們重新指定了是想的rows0:5。這意味著我們想要從position0到(但不和)position的行5。

第一行被其實(shí)是在位置0，所以我你選擇行0:5給了我們行的位置0，1，2，3，和4。我們也必須所有列，另外在用快捷來(lái)選擇它們。它的工作是這樣的：如果不是我們不不喜歡第一個(gè)位置值，或者:5，那是打比方我們的意思0。如果不是我們遺漏掉了那個(gè)位置值(如)0:，則假定我們是指DataFrame中的最后一行或到最后一列。我們必須所有列，并且只委托了一個(gè)冒號(hào)(:)，沒(méi)有任何位置。這使我們的列從0到結(jié)果一列。以下是一些索引示例以及結(jié)果：

1)[:5,:]—第一5行，和這些行的所有列。

2)[:,:]—整個(gè)DataFrame。

3)[5:,5:]—從位置5就開(kāi)始的行，從位置結(jié)束的列5。

4)[:,0]—第一列，和該列的所有行。

5)[9,:]—第十行，以及瀘州銀行的所有列。

按位置索引與NumPy索引相當(dāng)幾乎一樣。如果不是您想所了解更大信息，這個(gè)可以泛讀我們的NumPy教程。現(xiàn)在我們很清楚了該如何按位置索引，讓我們刪掉第一列，該列沒(méi)有任何用處的信息：

在Pandas中不使用標(biāo)簽在Python中確立索引

要是我們明白了該如何按位置檢索到行和列，這樣的話(huà)值得想研究使用DataFrames的另一種通常方法，即按標(biāo)簽檢索行和列。與NumPy兩者相比，Pandas的主要注意優(yōu)勢(shì)在于，每一列和每一行也有一個(gè)標(biāo)簽。是可以全面處理列的位置，不過(guò)不是那么容易潛進(jìn)來(lái)哪個(gè)數(shù)字按于哪個(gè)列。

我們是可以使用方法處理標(biāo)簽，該方法不允許我們使用標(biāo)簽而不是位置并且索引。我們可以reviews使用100元以?xún)?nèi)loc方法沒(méi)顯示前五行：

上面的內(nèi)容只不過(guò)與完全沒(méi)有太大的不同[0:5,:]。這是只不過(guò)事實(shí)上行標(biāo)簽可以不采用任何值，但我們的行標(biāo)簽與位置匹配時(shí)。您這個(gè)可以在上方表格的最左側(cè)見(jiàn)到行標(biāo)簽(它們以粗體會(huì)顯示)。您還可以是從ftp連接DataFrame的index屬性來(lái)一欄它們。我們將顯示的行索引reviews：

Int64Index([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99,...],dtypeint64)

當(dāng)然了，索引不肯定會(huì)總是會(huì)與位置匹配。在下面的代碼單元中，我們將：

a.獲取行10至行20的reviews，并分配結(jié)果some_reviews。

b.沒(méi)顯示的第一5行some_reviews。

舊唐書(shū)·憲宗本紀(jì)所示，在中some_reviews，行索引始于，10結(jié)束后于20。而，試圖loc使用大于010或小于的數(shù)字20將導(dǎo)致錯(cuò)誤：

some_reviews.loc[9:21,:]

具體而言，在建議使用數(shù)據(jù)時(shí)，列標(biāo)簽可以不使工作變的越來(lái)越隨意。我們是可以在loc方法中重新指定列標(biāo)簽，以按標(biāo)簽而不是什么按位置檢索到列。

我們還可以是從傳入列表來(lái)兩次指定多個(gè)列：

Pandas系列對(duì)象

我們是可以通過(guò)幾種不同的在Pandas中數(shù)據(jù)庫(kù)檢索單個(gè)列。到目前為止，我們已經(jīng)看見(jiàn)了了兩種語(yǔ)法：

1)[:,1]—將檢索到第二列。

2)reviews.loc[:,score_phrase]—還將檢索數(shù)據(jù)庫(kù)第二列。

還有第三種甚至更太容易的方法來(lái)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)整列。我們也可以在方括號(hào)中重新指定列名稱(chēng)，比如在用字典：

我們還是可以是從以下方法可以使用列列表：

當(dāng)我們檢索數(shù)據(jù)庫(kù)單個(gè)列時(shí)，但是是在檢索Pandas Series對(duì)象。DataFrame存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)，而Series存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的單列或單行。

我們是可以驗(yàn)正單個(gè)列是否需要為系列：

我們這個(gè)可以手動(dòng)啟動(dòng)創(chuàng)建家族系列以好些地知道一點(diǎn)其工作原理。要?jiǎng)?chuàng)建角色一個(gè)Series，我們?cè)跇?gòu)造函數(shù)它時(shí)將一個(gè)列表或NumPy數(shù)組傳信給Series對(duì)象：

系列可以不中有任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)，除了調(diào)和類(lèi)型。在這里，我們創(chuàng)建角色一個(gè)真包含字符串對(duì)象的系列：

在Pandas中創(chuàng)建角色一個(gè)DataFrame

我們可以實(shí)際將多個(gè)Series傳信到DataFrame類(lèi)中來(lái)創(chuàng)建家族DataFrame。在這里，我們傳出剛剛修改的兩個(gè)Series對(duì)象，

s1作為第一行，s2作為第二行：

我們還也可以建議使用列表列表結(jié)束同時(shí)的事情。每個(gè)內(nèi)部列表在結(jié)果DataFrame中被視為一行：

我們也可以在創(chuàng)建家族DataFrame時(shí)指定你列標(biāo)簽：

以及行標(biāo)簽(索引)：

還請(qǐng)?zhí)貏e注意，不要窩進(jìn)和另的行。我們?cè)缫赃@種語(yǔ)言設(shè)計(jì)了代碼，以使其更很易解析，可是您經(jīng)常會(huì)會(huì)遇到將它們完全改寫(xiě)成一行的情況。.例如，以下代碼將再產(chǎn)生與我們?cè)诒径紊戏降谋碇锌匆?jiàn)的結(jié)果完全相同的結(jié)果：

無(wú)論如何，直接添加標(biāo)簽后，便是可以使用它們對(duì)DataFrame接受索引：

columns假如將字典訊息傳遞給DataFrame構(gòu)造函數(shù)，則是可以蹦指定關(guān)鍵字參數(shù)的操作。這將手動(dòng)設(shè)置列名稱(chēng)：

PandasDataFrame方法

如前所述，scikit-learnDataFrame中的每一列全是Series對(duì)象：

我們這個(gè)可以在Series對(duì)象上全局函數(shù)與在DataFrame上這個(gè)可以動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的大多數(shù)同一的方法，包括head：

PandasSeries和DataFrames還本身其他使計(jì)算更簡(jiǎn)單的方法。比如，我們可以不使用方法來(lái)里查Series的均值：

我們還可以不調(diào)用相似的方法，該方法設(shè)置為情況下將直接輸入DataFrame中每個(gè)數(shù)字列的平均值：

我們是可以可以修改axis關(guān)鍵字參數(shù)以mean計(jì)算每行或每列的平均值。默認(rèn)情況下，axis等于零0，并將換算每列的平均值。我們還可以不將其設(shè)置里1為計(jì)算每行的平均值。請(qǐng)盡量，這只會(huì)計(jì)算4行中數(shù)值的平均值：

(axis1)

0510.500

1510.500

2510.375

3510.125

4510.125

5509.750

6508.750

7510.250

8508.750

9509.750

10509.875

11509.875

12509.500

13509.250

14509.250

...

18610510.250

18611508.700

18612509.200

18613508.000

18614515.050

18615515.050

18616508.375

18617508.600

18618515.025

18619514.725

18620514.650

18621515.000

18622513.950

18623515.000

18624515.000

Length:18625,dtype:float64

Series和DataFrames上有很多帶有的方法obviously。這里有一些方便的東西：

1)—中搜索DataFrame中各列之間的相關(guān)性。

2)—算出每個(gè)DataFrame列中非空值的數(shù)量。

3)—在每一列中不能找到比較大值。

4)—查看每一列中的最小值。

5)—查看每列的中位數(shù)。

6)—直接輸入每列的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

的或，我們可以不不使用該corr方法查找是否是有任何列與關(guān)聯(lián)score。這也可以告知我們最近先發(fā)布的游戲獲得了更高的評(píng)價(jià)(release_year)，還是在年底之前公告的游戲我得到了更好的評(píng)分(release_month)：

正如我們?cè)谏厦婵匆?jiàn)了的現(xiàn)在這樣，我們的數(shù)字列都是沒(méi)有與關(guān)聯(lián)score，但我們明白了發(fā)布時(shí)間與評(píng)論評(píng)分并不線(xiàn)性相關(guān)性。

DataFrameMath與Pandas

我們還可以不使用pandas在Python中的Series或DataFrame對(duì)象上先執(zhí)行數(shù)算。例如，我們可以將score列中的每個(gè)值除以2以將刻度從0–切換到10到0–5：

reviews[score]/2

04.50

14.50

24.25

34.25

44.25

53.50

61.50

74.50

81.50

93.50

103.75

113.75

123.50

134.50

144.50

...

186103.00

186112.90

186123.90

186134.00

186144.60

186154.60

186163.75

186174.20

186184.55

186193.95

186203.80

186214.50

186222.90

186235.00

186245.00

Name:score,Length:18625,dtype:float64

所有常用的數(shù)算符在Python的工作，如，-，*，/，和^將在系列或DataFrames大Pandas的工作，但是將可以參照于每一個(gè)元素在一個(gè)數(shù)據(jù)幀或一個(gè)系列。

Pandas中的布爾索引

現(xiàn)在我們已經(jīng)清楚了一些Pandas的基礎(chǔ)知識(shí)，讓我們?cè)賲⑴c分析。我們前面注意到的，來(lái)算都在值的score列reviews左右7。假如我們想找不到所有單打得分都高于平均水平的游戲怎么辦?

我們也可以先參與都很。比較比較會(huì)將“系列”中的每個(gè)值與指定你值通過(guò)比較好，后再生成沉淀一個(gè)“系列”，其中中有來(lái)表示都很狀態(tài)的布爾值。使用Python Pandas總結(jié)視頻游戲數(shù)據(jù)比如，發(fā)現(xiàn)哪些行的score值大于7：

score_filterreviews[score]dstrok7

score_filter

0True

1True

2True

3True

4True

5False

6False

7True

8False

9False

10True

11True

12False

13True

14True...

18610False

18611False

18612True

18613True

18614True

18615True

18616True

18617True

18618True

18619True

18620True

18621True

18622False

18623True

18624True

Name:score,Length:18625,dtype:bool

有了布爾系列后，我們是可以在用它來(lái)你選DataFrame中該系列中有value的行True。所以我，我們不能你選擇行reviews，其中score大于7：

可以不建議使用多個(gè)條件并且過(guò)濾。題中我們要直接輸入因?yàn)榘l(fā)行時(shí)Xbox One的得分最多的游戲7。在下面的代碼中，我們：

a.可以設(shè)置兩個(gè)條件的過(guò)濾器：

1)檢查是否score為07。

2)檢查是否需要platform之和Xbox One

b.應(yīng)用過(guò)濾器以reviews僅某些所需的行。

c.可以使用head方法不打印的第一5行filtered_reviews。

在不使用多個(gè)條件進(jìn)行過(guò)濾時(shí)，將每個(gè)條件放在旁邊括號(hào)中鐵鉤一個(gè)amp符號(hào)(amp)分隔開(kāi)來(lái)是很重要的。

Pandas圖

現(xiàn)在我們明白了要如何過(guò)濾，我們可以創(chuàng)建圖以觀(guān)察的再次回顧分布Xbox One與的重新回顧其分布PlayStation 4。這將好處我們確認(rèn)哪個(gè)控制臺(tái)具備更好的游戲。

我們也可以按照直方圖來(lái)可以做到這一點(diǎn)，該直方圖將繪制圖有所不同得分范圍內(nèi)的頻率。我們是可以使用方法為每個(gè)控制臺(tái)自己制作一個(gè)直方圖。該方法憑借幕后的流行Python繪圖庫(kù)matplotlib生成美觀(guān)的繪圖。

該plot方法設(shè)置成為繪制圖折線(xiàn)圖。我們不需要傳出關(guān)鍵字參數(shù)kindhist來(lái)繪制直方圖。在下面的代碼中，我們：

a.直接打%matplotlibinline以在Jupyter筆記本中設(shè)置中繪圖。

b.過(guò)濾reviews以?xún)H中有有關(guān)的數(shù)據(jù)Xbox One。

c.繪制的score列。

我們也這個(gè)可以對(duì)PS4：

從我們的直方圖中可以猜想，與而言，PlayStation 4具備更高評(píng)級(jí)的游戲Xbox One。

想來(lái)，這僅僅冰山一角，涉及到我們是可以為了結(jié)論該數(shù)據(jù)集的潛在因素方向，但我們?cè)缬辛艘粋€(gè)很好的開(kāi)端：我們?cè)缈梢允褂肞ython和pandas導(dǎo)入了數(shù)據(jù)集，并學(xué)會(huì)什么了在用各種差別的索引方法選擇我們想要的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并通過(guò)了一些迅速的探索性數(shù)據(jù)分析，以能回答我們正在時(shí)遇到的問(wèn)題。