用python做奥运五环_怎么用python做奥运五环

用python做奥运五环_怎么用python做奥运五环

       谢谢大家给我提供关于用python做奥运五环的问题集合。我将从不同的角度回答每个问题，并提供一些相关资源和参考资料，以便大家进一步学习和了解。

1.新手python入门教程

2.学Python编程有什么用?

3.用python或java可以做哪些有趣的小东西？

4.Python能用来做什么？

5.学python能做什么的

6.怎么用python进行数据

新手python入门教程

       新手python入门教程包括了解Python编程基础、Python函数及流程控制、利用Python做些事情、深入Python编程。

       1、了解Python编程基础：首先第一点，要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等，这些事能够上手编写Python代码的前提。其次第二点，对于数据结构，字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。

       刚开始的这部分就做一些简单的练习，构造出一个数据类型，然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如len（）、max（）、min（）、函数以及append（）、count（）、extend（）等方法。

       2、Python函数及流程控制：有了前面的基础练习之后，学习Python的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程，如何将固定的功能模块封装成函数，如何实现判断和循坏，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。流程控制比较好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程就行。

       3、利用Python做些事情：在前期的理论知识学透之后，你不妨尝试着利用利用Python做些事情，检验自己的学习成果，这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时，可以查漏补缺，看看自己哪方面需要保持，哪方面需要继续学习。

       这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。

       4、深入Python编程：首先需要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。

       这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件，对于特别想要在IT行业发展的人来说，这个过程是非常有必要的。

简单好用的Python编程工具

       1、Mu Editor：专为初学者设计的编辑器，简洁易用，集成了调试、自动补全等功能。

       2、PyCharm：Python IDE之王，强大的代码补全和调试功能，越来越受专业开发者的喜爱。

       3、Thonny：另一款Python初学者IDE，拥有调试、变量视图和简单的调试功能，易学易用。

       4、海龟编辑器：运行在浏览器中的Python IDE，可以在任何设备上编写和运行Python代码。

       5、VS code：轻量但强大，拥有丰富的Python开发插件，autopep8格式化代码功能极佳。

       6、Spyder：科学用途Python IDE，强调代码可读性，内置Variable Explorer等数据分析功能。

       7、Kitten Code：在Mac上开发python的轻量级IDE，拥有代码高亮、自动补全和调试功能。

       8、IDLE：Python自带的简易IDE，适合入门学习，但功能相对较简单。

学Python编程有什么用?

       1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

       许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、系统网络运维

       Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

5、3D游戏开发

       Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算

       我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、人工智能

       人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

8、网络爬虫

       爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

9、数据分析

       一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

       而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

用python或java可以做哪些有趣的小东西？

       导语众所周知，目前家长对于孩子的教育越来越重视，培养孩子的编程思维也是大家关心的话题，孩子学习Python语言，需要使用精确到标点、分号等特殊字符，可以提高孩子的编程能力和逻辑思维能力，那么学Python编程有什么用呢?下面就来给大家分析一下吧。

       1、数据处理相关岗位，长期和数据excel打交道的人群，或需要整理文本等数据格式，有一定规则逻辑的操作都可以通过编程来处理，节省时间提高工作效率。

       2、从事Python开发，如web后端开发、算法开发、人工智能领域的开发，互联网是目前的高薪的行业，通过学习Python编程找到自己的职业方向。

       3、Python可以做很多事，无论是从入门级选手到专业级开发人员都在做的爬虫，还是Web程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python都可以胜任。各行各业都有python的存在、涉及领域之广。

       4、Python近几年比较热门，而Python工程师早在十几年前就已经诞生，现在Python行业的人才缺口越来越大，工资水平越来越高，正是一个蓬勃发展的时期。入行越早能够享受的福利就越多，对自己的提升也就会越大。

       5、不少人选择了通过参加python培训的方式来获取知识学到一技之长，入行互联网，找到一份满意的工作。

       关于学Python编程有什么用，就给大家分享到这里了，学习是终身的，受益者永远是我们自己，其实只要肯学，任何时候都不晚，只要大家有兴趣那就赶紧学起来吧。

Python能用来做什么？

       这里以python为例，简单介绍一下python可以做哪些有趣的东西，主要内容如下：

       1.一键下载腾讯、优酷、哔哩哔哩等主流视频网站的视频，这里主要用到you-get这个包，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

       安装you-get，这里直接在cmd窗口输入命令“pipinstallyou-get”就行，如下：

       安装成功后，我们就可以直接利用you-get来下载视频了，只需要传入视频链接地址（you-get视频地址），就能完成视频的下载，这里以下载腾讯视频为例，如下：

       下载哔哩哔哩视频：

       视频成功下载后，会保存在当前目录下边，如下：

       双击视频，可以正常播放，如下：

       2.绘制小猪佩奇，这里主要用到python自带的turtle库，turtle库是python一个非常流行的绘图函数库，基于tkinter，用户可以根据自己需求，绘制出想要的图形，如下，一个可爱的小猪佩奇：

       这里可以参考zhaogeno1/article/details/80298669这个教程，介绍的很详细。

       3.绘制词云图，这里主要用到wordcloud这个包，绘制出来的漂亮、美观、高大上，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

       安装wordcloud，这里直接在cmd窗口输入命令“pipinstallwordcloud”就行：

       安装完成后，我们就可以进行简单的测试了，这里以官方自带的示例a_new_hope.py为例，程序截图如下：

       效果截图如下，看着很不错吧：

       目前，就介绍这3个有趣的示例吧，当然，还有许多其他有趣的东西，感兴趣的话，可以到网上搜一下，自己尝试一下，欢迎大家评论留言，分享经验和有趣的实验，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

学python能做什么的

Python因语法简洁、上手简单、功能强大特点，广泛应用于网站开发、数据分析、爬虫、自动化运维、人工智能、大数据、游戏开发等领取。

       1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

       2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

       许多大型网站就是用Python开发的，例YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

       3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

       4、系统网络运维。

怎么用python进行数据

       学python能做什么的？

       Python语言是一种面向对象的动态类型语言。

       Python语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。作为一种解释型脚本语言，可以在以下方面加以应用：

       1、图形处理：

       有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

       2、数学处理：

       NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

       3、文本处理：

       Python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

       4、数据库编程：

       程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

       5、网络编程：

       提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

       6、Web编程：

       应用的开发语言，支持最新的XML技术。

       7、多媒体应用：

       Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

       pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：

       具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.

       集成时间序列功能

       既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构

       数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行

       灵活处理缺失数据

       合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算

       1、pandas数据结构介绍

       两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0 到 N-1 索引。

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#Series可以设置index，有点像字典，用index索引obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])#print obj['a']#也就是说，可以用字典直接创建Seriesdic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3])

       dic = Series(dic)#下面注意可以利用一个字符串更新键值key1 = ['a','b','c','d']#注意下面的语句可以将 Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的dic1 = Series(obj,index = key1)#print dic#print dic1#isnull 和 ?notnull 是用来检测缺失数据#print pd.isnull(dic1)#Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e'])#print dic1 + dic2#name属性,可以起名字dic1.name = 's1'dic1.index.name = 'key1'#Series 的索引可以就地修改dic1.index = ['x','y','z','w']

       DataFrame是一种表格型结构，含有一组有序的列，每一列可以是不同的数据类型。既有行索引，又有列索引，可以被看做由Series组成的字典（使用共同的索引）。跟其他类似的数据结构（比如R中的data.frame），DataFrame面向行和列的操作基本是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或者多个二维块存放的（不是列表、字典或者其他）。

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#构建DataFrame可以直接传入等长的列表或Series组成的字典#不等长会产生错误data = {'a':[1,2,3], 'c':[4,5,6], 'b':[7,8,9]

       }#注意是按照列的名字进行列排序frame = DataFrame(data)#print frame#指定列之后就会按照指定的进行排序frame = DataFrame(data,columns=['a','c','b'])print frame#可以有空列,index是说行名frame1 = DataFrame(data,columns = ['a','b','c','d'],index = ['one','two','three'])print frame1#用字典方式取列数据print frame['a']print frame.b#列数据的修改直接选出来重新赋值即可#行，可以用行名或者行数来进行选取print frame1.ix['two']#为列赋值，如果是Series，规定了index后可以精确赋值frame1['d'] = Series([100,200,300],index = ['two','one','three'])print frame1#删除列用del 函数del frame1['d']#警告：通过列名选出来的是Series的视图，并不是副本，可用Series copy方法得到副本

       另一种常见的结构是嵌套字典，即字典的字典，这样的结构会默认为外键为列，内列为行。

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#内层字典的键值会被合并、排序以形成最终的索引pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9}, ? 'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}

       frame3 = DataFrame(pop)#rint frame3#Dataframe也有行和列有name属性，DataFrame有value属性frame3.index.name = 'year'frame3.columns.name = 'state'print frame3print frame3.values

       下面列出了DataFrame构造函数能够接受的各种数据。

       索引对象

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#pandas索引对象负责管理轴标签和其他元数据，构建Series和DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都被转换为Indexobj = Series(range(3),index = ['a','b','c'])

       index = obj.index#print index#索引对象是无法修改的,这非常重要，因为这样才会使得Index对象在多个数据结构之间安全共享index1 = pd.Index(np.arange(3))

       obj2 = Series([1.5,-2.5,0],index = index1)print obj2.index is index1#除了长得像数组，Index的功能也类似一个固定大小的集合print 'Ohio' in frame3.columnsprint 2003 in frame3.index

       pandas中的Index是一个类，pandas中主要的Index对象（什么时候用到）。

       下面是Index的方法与属性，值得注意的是：index并不是数组。

       2、基本功能

       下面介绍基本的Series 和 DataFrame 数据处理手段。首先是索引：

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,DataFrame#Series有一个reindex函数，可以将索引重排，以致元素顺序发生变化obj = Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])#注意这里的reindex并不改变obj的值，得到的是一个“副本”#fill_value 显然是填充空的index的值#print obj.reindex(['a','c','d','b','e'],fill_value = 0)#print objobj2 = Series(['red','blue'],index=[0,4])#method = ffill，意味着前向值填充obj3 = obj2.reindex(range(6),method='ffill')#print obj3#DataFrame 的reindex可以修改行、列或者两个都改frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])#只是传入一列数，是对行进行reindex,因为...frame的行参数叫index...(我这么猜的)frame2 = frame.reindex(['a','b','c','d'])#print frame2#当传入原来没有的index是，当然返回的是空NaN#frame3 = frame.reindex(['e'])#print frame3states = ['Texas','Utah','California']#这是对行、列重排#注意：这里的method是对index 也就是行进行的填充，列是不能填充的（不管method的位置如何）frame4 = frame.reindex(index = ['a','b','c','d'],columns=states,method = 'ffill')#print frame4#使用ix的标签索引功能，重新索引变得比较简洁print frame.ix[['a','d','c','b'],states]

       丢弃指定轴上的项

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,DataFrame#drop函数可以丢弃轴上的列、行值obj = Series(np.arange(3.),index = ['a','b','c'])#原Series并不丢弃obj.drop('b')#print obj#注意下面，行可以随意丢弃，列需要加axis = 1print frame.drop(['a'])print frame.drop(['Ohio'],axis = 1)

       下面说索引、选取和过滤

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,DataFrame

       obj = Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])

       frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])#Series切片和索引#print obj[obj < 2]#注意：利用标签的切片与python的切片不同，两端都是包含的（有道理）print obj['b':'c']#对于DataFrame，列可以直接用名称print frame['Ohio']#特殊情况：通过切片和bool型索引，得到的是行(有道理)print frame[:2]print frame[frame['Ohio'] != 0]#下面的方式是对frame所有元素都适用，不是行或者列,下面的得到的是numpy.ndarray类型的数据print frame[frame < 5],type(frame[frame < 5])

       frame[frame < 5] = 0print frame#对于DataFrame上的标签索引，用ix进行print frame.ix[['a','d'],['Ohio','Texas']]print frame.ix[2] #注意这里默认取行#注意下面默认取行print frame.ix[frame.Ohio > 0]#注意下面的逗号后面是列标print frame.ix[frame.Ohio > 0,:2]

       下面是常用的索引选项：

       算术运算和数据对齐

#pandas 有一个重要的功能就是能够根据索引自动对齐,其中索引不重合的部分值为NaNs1 = Series([1,2,3],['a','b','c'])

       s2 = Series([4,5,6],['b','c','d'])#print s1 + s2df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape(3,4),columns=list('abcd'))

       df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape(4,5),columns=list('abcde'))#print df1 + df2#使用add方法，并传入填充值,注意下面的fill_value函数是先对应填充再进行加和，而不是加和得到NaN之后再填充#print df1.add(df2,fill_value = 1000)#df1.reindex(columns = df2.columns,fill_value=0)

       除了add之外，还有其他的方法：

       DataFrame和Series之间的运算

#下面看一下DataFrame和Series之间的计算过程arr = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns = list('abcd'))#下面的结果标明，就是按行分别相减即可，叫做 broadcasting#注意：默认情况下，DataFrame和Series的计算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后进行计算，再沿着行一直向下广播#注意：下面的式子中，如果写arr - arr[0]是错的，因为只有标签索引函数ix后面加数字才表示行print arr - arr.ix[0]

       Series2 = Series(range(3),index = list('cdf'))#按照规则，在不匹配的列会形成NaN值print arr + Series2#如果想匹配行且在列上广播，需要用到算术运算方法Series3 = arr['d']#axis就是希望匹配的轴print arr.sub(Series3,axis = 0)

       下面是函数应用和映射

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,DataFrame#NumPy的元素级数组方法也适用于pandas对象frame = DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = list('abc'),index = ['Ut','Oh','Te','Or'])print frame#下面是求绝对值：#print np.abs(frame)#另一种常见的做法是：将一个函数应用到行或者列上,用apply方法，与R语言类似fun = lambda x:x.max() - x.min()#默认是应用在每一列上print frame.apply(fun)#下面是应用在列上print frame.apply(fun,axis = 1)#很多统计函数根本不用apply，直接调用方法就可以了print frame.sum()#除了标量值之外，apply函数后面还可以接返回多个值组成的的Series的函数,有没有很漂亮？def f(x): return Series([x.min(),x.max()],index = ['min','max'])#print frame.apply(f)#元素级的python函数也是可以用的，但是要使用applymap函数format = lambda x: '%.2f' % xprint frame.applymap(format)#之所以要用applymap是因为Series有一个应用于元素级函数的map方法#这里的map很有用print frame['b'].map(format)

       排序与排名

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,DataFrame#用sort_index函数对行、列的索引进行排序obj = Series(range(4),index = ['d','a','b','c'])print obj.sort_index()

       frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index = ['three','one'],columns = ['d','a','b','c'])#默认是对行 “索引” 进行排序，如果对列 “索引” 进行排序，axis = 1 即可print frame.sort_index()print frame.sort_index(axis = 1)print frame.sort_index(axis = 1,ascending = False)#如果对值进行排序，用的是order函数,注意所有的缺失值会放到最后（如果有的话）print obj.order()#numpy中的sort也可以用来排序print np.sort(obj)#如果相对DataFrame的值进行排序，函数还是sort_index，只不过后面需要加一个参数byframe = DataFrame({'b':[4,7,-3,2],'a':[0,1,0,1]})print frame.sort_index(by = ['a','b'])#rank函数返回从小到大排序的下标，对于平级的数，rank是通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏评级关系#下标从1开始obj = Series([7,-5,7,4,2,0,4])print obj.rank()#而numpy中的argsort函数比较奇怪，返回的是把数据进行排序之后，按照值得顺序对应的下标，下标从0开始print np.argsort(obj) #打印结果为：1,5,4,3,6,0,2 按照这个下标顺序恰好可以得到从小打到的值，见下面print obj[np.argsort(obj)]#rank函数中有一个method选项，用来规定下标的方式print obj.rank(method = 'first',ascending=False)print obj.rank(method = 'max',ascending=False)print obj.rank(method = 'min',ascending=False)#对于DataFrame，rank函数默认把每一列排好并返回坐标print frame.rank()print frame.rank(axis = 1)

       带有重复值的轴索引

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,DataFrame#虽然pandas的很多函数（如reindex）要求标签唯一，但是并不具有强制性obj = Series(range(5),index = list('aabbc'))print obj#索引是否唯一用is_unique看是否唯一print obj.index.is_unique#对于重复值的索引，选取的话返回一个Series，唯一的索引返回一个标量print obj['a']#对于DataFrame也是如此df = DataFrame(np.random.randn(4,3),index = list('aabb'))print dfprint df.ix['b']#####自己导入数据的时候数据处理之前可以做一下index唯一性等，自己创建DataFrame注意不能这样

       3、汇总和计算描述统计

#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#pandas 对象拥有一组常用的数学和统计方法，大部分属于简约统计，用于从Series中提取一个值，或者 ? 从DataFrame中提取一列或者一行Series#注意：与NumPy数组相比，这些函数都是基于没有缺失数据的建设构建的，也就是说：这些函数会自动忽略缺失值。df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index = list('abcd'),columns=['one','two'])print df.sum()print df.sum(axis = 1)#下面是一些函数，idxmin 和 idmax 返回的是达到最小或者最大的索引print df.idxmin()print df.idxmin(axis=1)#关于累积型的函数print df.cumsum()#describe函数，与R语言中的describe函数基本相同print df.describe()#对于非数值型的数据，看看下面的结果obj = Series(['c','a','a','b','d'] * 4)print obj.describe()'''结果为：

       count 20

       unique 4

       top a

       freq ? 8

       其中，freq是指字母出现的最高频率'''

       #-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#下面看一下cummin函数#注意：这里的cummin函数是截止到目前为止的最小值，而不是加和以后的最小值frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list('abc'),columns = ['one','two','three','four'])print frame.cummin()print frame

       >>>

one? two? three? four

       a 1 2? 3 4

       b 1 2? 3 4

       c? -10 2? 3? -13

one? two? three? four

       a 1 2? 3 4

       b 5 6? 7 8

       c? -10? 11 12? -13

       相关系数与协方差

       有些汇总

       好了，关于“用python做奥运五环”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“用python做奥运五环”有更深入的了解，并且从我的回答中得到一些启示。