python怎么设置两个行索引 python中的list和array的不同之处？
python中的list和array的不同之处？
Python中的list是列表，是Python中一种最基本的数据结构。序列中的每个元素都先分配一个数字-它的位置，或索引，最后一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。这个可以可以使用下标、切片来获取元素。
Ndarray是Python中第三方模块Numpy的要注意数据类型，是一种内存后的、存储元素单一数据类型的、不同维度数组对象，也可以不用下标、切片来查看元素。通常和List的区别只是相对而言内存后、存储类型同一类，运算效率比List快的多。
Series是Python中第三方模块Pandas中的利用存储一维结构的数据类型，Series和一维的ndarray主要注意区别只在于，Series未知行索引，也这个可以实际下标、切片来某些元素。
python如何按输入顺序输出集合？
对再输入集合进行遍历，实际索引并且顺序输出。
python语言中if与else是如何匹配的？
在编程时，控制在什么情况下不运行什么代码的流是非常重要的。大数据分析pythonifelse命令的作用不同于数字交通警察，可让您定义在柯西-黎曼方程某些条件时启动的代码块。该ifelse语法是大数据分析python语法，你会只学的最有用的部分之一。
在本教程中，您将去学习如何使用大数据分析pythonifarguments控制代码。我们假设不成立您巳经清楚一些大数据分析python基础知识，或者：
a.该如何加载CSV文件
b.基本上的大数据分析python类型，.例如列表，字符串和整数
c.使用for循环处理列表。
如果没有您这一点还不满意，我们建议您您能参加此付费的可交互大数据分析python基础知识课程，该课程将博士所有这些内容(以及大数据分析pythonifcatch!)。
Taco数据集
我们将自学如何能在使用ifelse数据集时可以使用大数据分析python，该数据集总结归纳了某个特定月份在Dataquest的在线聊天中不使用的虚拟物品炸玉米饼。
在AAA教育，我们在Slack中提供给了虚拟物品玉米饼(不使用HeyTaco)，以表示感谢或奖励表现出色的同事。您也可以将炸玉米饼赠给某人，以一条消息向您表示感谢，.例如：
我们将对HeyTaco的数据参与一些分析，以回答无关人们的捐赠习惯的一些都差不多问题。数据集存储在CSV文件中tacos.csv，如果没有您期望明确的本教程的说明参与你操作，则也可以在此处直接下载该数据集。(在此数据分散，我们已更改公司名称以完全保护Dataquest人员的隐私)。
让我们又开始阅读什么CSV文件并栏里点文件的前几行：
4行(或每一行)代表一个为公司工作的人。数据集有四列：
1)name：人员名称(这些名称是虚构情节的，但数据代表Dataquest的换算员工!)
2)department：此人在哪个部门(或团队)工作。
3)given：某人另送给他人的炸玉米饼的数量。
4)sent：某人从他人那里发来的炸玉米饼的数量
让我们删掉第一行，毕竟它包涵新列-我们的数据结构很简单，但我们也可以时刻你只要记住它们(的或，要是不记得了，请北方医话文章的顶部!)
删除掉列名之后，让我们又一次一栏数据的前五行：
马上准备数据
除非第三列和第四列中的数据(代表每个人已能提供和收不到的炸玉米饼的数量)是数字，也将它们存储位置为字符串。我们的确它们是字符串，是因为它们周围有引号：4而不是什么4。
替对数据进行换算，我们需要将它们转成整数(大数据分析python的数字类型)。
让我们在用for循环遍历数据的每一行，并将第3列和第4列(坐落索引2和3处)装换为整数类型：
现在您可以看见引号已被彻底删除(的或4)，因为这些值现在是整数而不是字符串。
在我们的数据中查找平均值
让我们从一些都差不多分析结束-里查每个人提供给和可以接收的玉米饼的来算数量。
为此，我们将推导和收得到的列提取到分开来的列表中，以备万一我们这个可以更顺利地可以计算：
接下来的，我们将查看这两个列表，将它们求逆，然后把乘以5长度(或值的数量)以得出来平均值：
受到和得到的炸玉米饼的平均数量是是一样的的!当您判断时这是非常有道理的，只不过某人可以提供的每份炸玉米饼都前提是由其他人得到。
我们可能有兴趣解释的另一个问题是，公司有所不同部门的平均水平在他们的给了和进行方面是如何比较比较的。让我们从检查“内容”团队就开始。
甚至于，我们不需要像以前完全不一样提纯给定和已收不到的炸玉米饼的列表，但仅当中原银行的部门为“内容”时。我们网刚具体描述的称为条件，我们将不需要可以使用大数据分析pythonif检查该条件!
大数据分析python假如
您这个可以将大数据分析pythonif纳入决定。在我们的示例中，我们需要问一个问题：此人有无属于什么“内容”团队我们在代码中采取的措施取决于你对这个问题的答案或条件。这就是为么结合大数据pythonif有时侯也称做条件表达式的原因。
下图不显示了应用于创建战队符合条件的值列表的逻辑：
让我们去看看怎么在if两个另外的行中在用大数据分析python。是需要，让我们再打印第一行和第二行，以便让我们想起它们的值：
第一行中有内容团队的Amanda，第二行包含工程团队的Angela。让我们看一下if只有当人员依附内容团队时，我们怎用大数据分析python语法打印出来一些输出。
我们将可以使用运算符将团队与字符串“content”接受也很。大数据分析python中的运算符来表示“等于零”。
我们这个可以在if条件下在用的其他一些常见运算符除了：
1)!：不等于零
2)：为0
3)：大于0
4)：小于等于
5)：大于或等于
的原因Amanda充斥内容团队，因此我们的print()功能未能先执行，我们看见了输出。让我们追溯历史以前的图中的路径以了解不可能发生了什么：
让我们花一点时间翻看看下我们建议使用的语法并标签有所不同的部分，以便我们打听一下发生了什么。
现在我们对代码有了更好的了解，让我们在第二行尝试相同的代码，去看看会再一次发生什么：
当我们运行上面的代码时，我们没有能够得到任何输出，毕竟Angela不知从何而来工程团队，而不是内容团队。让我们历史追溯以前的图中的路径以了解不可能发生了什么。
如果不是不使用For循环，则建议使用大数据分析python
现在，我们打听一下了大数据分析pythonif工作原理的基础，让我们在循环中使用它来从内容团队那里查看“给定”和“收得到”值：
我们在given_content上面再打印了列表，看到内容团队的8位成员的值已再收集在一起。现在让我们算出球队的平均值：
我们可以看见，内容团队成员给玉米饼的频率太约是送来玉米饼的两倍。我们还是可以将这些数字与总体平均值接受比较比较，然后再找不到：
a.内容团队成员将玉米饼的比例比总体平均水平低约25
b.内容团队成员获得的玉米饼比整体来算水平少60
要不然不使用大数据分析python来可以改善我们的分析
当我们将内容团队成员与总体平均值参与比较时，该总体平均值和内容团队成员。将内容团队与在内容团队中的每个人参与都很很可能非常有趣。
甚至于，大数据分析python借用ifelse控制代码流教程我们要不使用大数据分析python的新部分if–exists子句。catch子句位于之后sum，并指定如果不是条件if不不兼容则要运行的一行或多行代码。
让我们从前面的图中去看看，看看吧去添加的else子句是什么样的：
让我们如何修改前面的代码，仅在第二行添加一个catch子句。在又开始之前，让我们快速告诫自己第二行的内容
好的，我们添加以上else子句：
您可以清晰的看到我们的else子句中的代码已先执行，因为Angela属于内容团队。
让我们追溯之前图中的路径：
后来，让catch我们在循环中再添加一个子句，并计算两组的平均值：
这个时候内容团队能提供的玉米饼比其他团队少太约30，并且收到的玉米饼比其他团队少总共70。
大数据分析pythonElif
假如我们要可以计算给定和收得到的炸玉米饼该怎么办啊：
a.内容团队
b.工程团队
c.所有其他队伍
在此之前，我们必须一个新工具：大数据分析pythonelif。该elif条款，如else条款，要先来后elseif。它使我们能够叠堆仅在不满足的条件第一个条件时才评估的第二个条件。这很顺耳在第一混乱无比，可是当你仔细想想的名字-要不然，要是-你也可以明白它是再添加另一种快捷内的catch。
让我们从前面的图中去看看，看看先添加的elif子句是什么样的：
让strcmp我们在其它代码中去添加，以检查有无有人在内容团队或工程团队中。是需要，让我们立即飞快告诫自己第二行的内容：
让我们先添加以上elif子句：
您可以看到我们elif子句中的代码已负责执行，而且Angela都属于工程团队。
让我们追溯历史之前图中的路径：
到最后，让strcmp我们在循环中去添加一个子句，并计算所有三组的平均值：
我们的分析因为，尽管内容团队提供和接受玉米饼的水平少于其他团队的平均水平，但工程团队需要提供和进行玉米饼的速度要高于平均水平。
如果不是没有，则可以使用大数据分析python：后续步骤
在大数据分析python用来ifelse完全控制代码流教程中，我们所了解到：
1)大数据分析pythonifcatch使我们这个可以根据条件压制代码流。
b)if仅在符合相关条件的情况下如何修改不能执行代码。
c)arguments仅在不符合上述条件的情况下如何修改负责执行代码。
您可能会希望ifignore实际计算数据聚集每个团队的平均值来储存本教程并可以使用大数据分析python并且练习。
如果不是您想ifarguments在可交互教程中清楚大数据分析python，可以在我们的免费的多屏幕大数据分析python基础课程中自学该如何讲应用程序数据。
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