在写python程序时，常能用到一些函数和方法，总结一下，保存起来，方便查询。
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一、内置函数
# abs()获取数字绝对值
# chr(i)数字转换为字符类型
# divmod() 获取两个数值的商和余数
# enumerate() 将可遍历序列组合为索引序列
# float()转换为浮点数
# format() 格式化字符串
# int()转换为整数
# input() 接受用户输入内容
# len() 计算元素个数
# max() 返回最大值
# min() 返回最小值
# math.ceil() 返回指定数值的上舍整数
# open()打开文件并返回文件对象
# pow() 幂运算
# print()打印输出
# range() 生成器
# reversed()反转所有元素
# round()四舍五入求值
# sorted()对可迭代对象进行排序
# str() 转换为字符串
# sum() 求和
# set() 创建集合
# tuple() 将序列转换为元组
# zip()将可迭代对象打包成元组
二、方法
# append() 添加列表元素
# capitalize()首字母转换为大写
# count()字符出现次数
# close() 关闭文件
# decode() 解码字符串
# dict.keys() 获取字典所有的键
# find()字符串首次出现的索引
# f.read() 读取文件内容
# dict.update()更新字典
# dict.items() 获取字典键/值对
# dict.get() 返回指定键的值
# encode() 编码字符串
# list.sort() 排序列表元素
# index() 元素首次出现的索引
# isdigit() 判断字符串是否只由数字组成
# isupper() 是否所有字母都为大写
# isnum() 判断字符串是否由字母和数字组成
# islower() 是否所有字母都为小写
# isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制字符
# isalpha() 检测字符串是否为纯字母
# random.shuffle()随机排序
# random.sample()返回无重复随机数列表
# random.choice() 返回一个随机元素
# random.randint() 生成指定范围的随机整数
# random.randrange() 生成指定范围的指定递增基数随机整数
# pop() 删除列表中的元素
# remove()删除列表中的指定元素
# strip()去除空格
# lstrip()去除左侧空格
# rstrip() 去除右侧空格
# readline() 读取单行内容
# root.after() Tkinter中等待一段时间后再执行命令
# str.isnumeric() 验证字符串是否为数字（适用于Unicode）
# split()分割字符串
# ord() 将字符转换为整数
# replace() 字符串替换
# ljust() 左对齐填充
# rjust() 左对齐填充
# readlines() 读取所有行内容
# datetime.datetime.now() 返回指定时区的本地日期时间
# datetime.datetime.today() 获取当前本地日期的date对象
# datetime.utcnow() 返回当前UTC时间的datetime对象
# time.strptime()把时间字符串解析为元组
# time.time()返回当前时间的时间戳
# time.sleep()暂停指定秒数
# time.strftime() 返回指定格式的日期字符串
# time.mktime() 接收时间元组并返回时间戳
# os.getcwd() 获取当前工作目录
# os.listdir() 获取指定路径下的目录和文件列表
# os.makedirs() 递归创建目录
# os.rename() 重命名目录或文件
# os.path.exists() 判断路径是否存在
# upper() 全部转换为大写字母
# lower() 全部转换为小写字母
# sys.stdout.write() 标准输出打印
# sys.stdout.flush()刷新输出
# shutil.copy() 复制单个文件到另一文件或目录
# write() 写入文件内容
# winsound.Beep() 打开电脑扬声器
# zfill() 在字符串前面填充0
三、循环语句
# break终止当前循环
# continue 终止本循环进入下一次循环
# with open() as file 以with语句打开文件（数据保存）
四、转义字符
\ 行尾续行符
\' 单引号
\'' 双引号
\a 响铃
\e 转义
\n 换行
\t 横向制表符
\f 换页
\xyy 十六进制yy代表的字符
\\反斜杠符号
\b 退格
\000 空
\v 纵向制表符
\r 回车
\0yy 八进制yy代表的字符
\other 其他的字符以普通格式输出
伴随着大数据时代的到来，Python的热度居高不下，已成为职场人士必备的技能，它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作，还是数据分析的首选语言。那么问题来了，利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲，可以做的事情有很多，具体如下。
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
第二，数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_duplicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。
第三，数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
第四，数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。
第五，数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。
d表示整型，f表示浮点型，就是指明数据类型用的。这跟C语言中的printf
函数语法是非常类似的，学过C语言的人就很容易理解这些。
print('test:{0:3}'.format(math.pi))3用于控制输出宽度。这里由于输出位数大于宽度，就按实际位数输出了。
print('test:{0:3f}'.format(math.pi))同样，3表示输出宽度。若输出位数小于此宽度，默认右对齐，左边补空格。如：
print('test:{0:10f}'.format(math.pi))test:
3.141593若输出位数大于宽度，则按实际位数输出。这里之所以显示3.141593，是因为指定了f浮点数类型，默认显示6位小数。print('test:{0:.3}'.format(math.pi)).3
指定除小数点外的输出位数print('test:{0:.3f}'.format(math.pi)).3f
表示浮点数的精度为3（小数位保留3位）
1、打开软件，新建python项目，如图所示。
2、 右键菜单中创建.py文件，如图所示。
3、步骤中文件输入代码如下。
4、空白后，右键菜单中选择【Run 'test'】。
5、查看运行结果如下图所示。
6、需要转换string到float，直接调用图中的函数即可。
五个月左右的时间，这是培训的时间。如果自学的话，是个不确定的时间，但是可以稍加估算一下，会多花一倍时间。
主要有以下几个方向：
一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
二、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
python 3.0+
print(1)
1
print("Hello World")
Hello World
a = 1
b = 'world'
print(a,b)
1 world
print("aaa""bbb")
aaabbb
print("aaa","bbb")
aaa bbb
print("hello","world!",sep=",") # 设置间隔符
hello,world!
