学习Python，你都遇到了哪些坑？

和很多同学接触过程中，我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周，以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。

于是，小编总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学习效率。 首先详细说明一下做Python数据分析必知的语法

必须知道的两组Python基础术语

A.变量和赋值

Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a = 4时，Python解释器干了两件事情：

在内存中创建了一个值为4的整型数据

在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向4

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点：

例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:

a=4#整型数据

b=2#整型数据

c=“4”#字符串数据

d=“2”#字符串数据

print(“a+b结果为”，a+b)#两个整数相加，结果是6

print(“c+d结果为”，c+d)#两个文本合并，结果是文本“42”

#以下为运行结果

>>>a+b结果为 6

>>>c+d结果为 42

请阅读代码块里的代码和注释，你会发现Python是及其易读易懂的。

B.数据类型

在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的：

列表list（Python内置）

字典dict（Python内置）

DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import pandas才能调用）

它们分别是这么写的：

列表（list）：

#列表

liebiao=[1,2.223,-3,'刘强东','章泽天','周杰伦','昆凌',['微博','B站','抖音']]

list是一种有序的集合，里面的元素可以是之前提到的任何一种数据格式和数据类型（整型、浮点、列表……），并可以随时指定顺序添加其中的元素，其形式是：

#ist是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

liebiao.append('瘦')

print(liebiao)

#结果1

>>>[1,2.223, -3,'刘强东','章泽天','周杰伦','昆凌', ['微博','B站','抖音'],'瘦']

#也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为5的位置,插入“胖”这个元素：

liebiao.insert(5,'胖')

print(liebiao)

#结果2

>>>[1,2.223, -3,'刘强东','章泽天','胖','周杰伦','昆凌', ['微博','B站','抖音'],'瘦']

字典（dict）：

#字典

zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'}

字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写：

zidian['周杰伦']

>>>'40'

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。

DataFrame：

DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的：

importpandasaspd

df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写

df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名

和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。

以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。