Python数据分析的起手式(1)Python 基础

本文内容整理自DataCamp课程之 Intro to Python for Data Science.

本系列将包括以下内容:

访问 我的github 可下载本文对应的notebook以及练习答案,便于亲手实践。


注意:本文代码基于Python3版本。如果要在python2中执行,需要先导入_future_模块。

#仅在Python2中使用
#from __future__ import division
#from __future__ import print_function

1. 计算器

可以把Python当做一款非常好用的计算器来使用,做个加减乘除都不在话下。比如:

print(5 / 8)

0.625

print(7 + 10)

17

随手我们对代码加个注释吧,用符号#加上用途说明,以方便他人或今后的自己来阅读。

#我只是想做个除法而已
print(5 / 8)

0.625

练习1-1:

运行以下代码,看一看它们分别都执行了哪些计算。(选中代码框,按 shift+enter 执行。)

# 加和减
print(5 + 5)
print(5 - 5)
# 乘和除
print(3 * 5)
print(10 / 2)
# 指数运算
print(4 ** 2)
# 取余数
print(18 % 7)
# 复利计算
print (100 * 1.1**7)

2. 变量

当我们给变量命名时,最好采用有意义的名字,做到看见变量名就能明白其代表的含义,而应该避免使用像ax这类名称。另外注意,Python中的变量名是区分大小写的。

在Python中,使用 = 给变量赋值。如果要输出变量的值,使用 print() 函数。

我们举个例子:如果一个人身高1.79m,体重68.7kg,那么他是胖是瘦呢?可以计算他的BMI指数

height = 1.79
weight = 68.7
bmi = weight / height ** 2
print(bmi)

21.44127836209856

BMI在18.50-24.99之间都是标准身材。那么如果他体重80kg呢?你不妨试着修改上面的代码来看一看。由此可见,程序相比于计算器,具有可重复的优点。

练习1-2:

还记得小学的复利计算应用题吗?如果你将1万元存入银行,每年的利息是3%,那么7年后一共能拿到多少钱呢?请按照下面的提示完成计算。

# 创建名为savings变量,存入初始本金
savings = 100

# 创建利息变量 factor


# 计算7年后的本金利息总和 result


# 输出计算结果 result

3. 数据类型

在上一小节中,我们计算得到的 bmi 是什么类型的数据呢?可以使用 type() 函数来查看。

type(bmi)

float

这是一个浮点型(float)数据。

如果我们将整数赋给变量,就得到一个整型(int)数据。

day_of_week = 5
type(day_of_week)

int

用于逻辑判断的真(True)和假(False),则是布尔型(bool)数据。

flag = True
type(flag)

bool

用单引号或双引号括起来的字符,称为字符串(str)。

string = "body mass index"
type(string)

str

那么,现在问题来了,请问 '123' 是什么类型呢?不妨自己动手试试。

type('123')

str

可见 123 是字符串,那么如何将它转化成整形呢?

int('123')

123

不妨再深入思考下,'12'+'34' 得到什么呢?

12 + 34

46

'12' + '34'

'1234'

可见同是加号,对不同类型的数据,效果也是不一样的。

练习1-3:

不同的数据类型有着不同的行为。根据提示,尝试以下练习吧!

# 首先给出练习所用到的变量
savings = 100
factor = 1.1
desc = "compound interest"
pi_string = "3.1415926"

# 计算savings和factor的乘积,并复制给变量year1


# 输出以下内容
print("I started with $" + str(savings) + " and now have $" + str(year1) + ". Awesome!")

# 输出year1的数据类型


# 计算 desc + desc,并赋值给doubledesc


# 输出doubledesc


# 将字符串 pi_string 转化为浮点型 pi_float, 并输出



补充:

关于 我的github 中文件下载的方式:

  • 如果下载单个文件,点击所要下载的文件,在新打开的页面中找到右上方的 raw 按钮,右击另存为即可。另外文件名需要删除后缀 .txt,而保留原始格式后缀,如 .ipynb 。

  • 如果打包下载,回到github库的根目录中,点击右上方绿色的 Clone and download 按钮,选择 Download ZIP 即可。

本文使用Jupyter notebook 编写,关于它的说明和安装方法,可以参考我之前的两篇文章。

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