python获取字典中的所有键 python中键与值分别是什么？
python中键与值分别是什么？
字典，那就是一种名为实际名字摘录值的数据结构。这种结构类型是反照类型。它是一种key-value结构的键值对。键这个可以是数字、字符串、元组。得象英汉词典一样，可以不是从查看某个某种特定的词语（键），从而找不到它的定义（值）。
键需要是真正的，但值则无须。值也可以取任何数据类型，但键必须是万不可变的，如字符串，数字或元组。
哪条语句定义了python的字典？
格式:name{key1:value1,key2:value2,……}由键值对横列，键要是不几何涡轮数据类型混编，一般是真正的，要是重复一遍则会覆盖例：
dict{#34性别#34:#34女#34,#34年龄#34:18}
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
Python的pandas库是使Python拥有主要用于数据分析的如此出色编程语言的一件事。Pandas使导入，分析和可视化数据变得异常十分很容易。它组建在NumPy和matplotlib之类的软件包的基础上，使您这个可以方便些地参与大部分数据分析和可视化工作。
在此Python数据科学教程中，我们将建议使用EricGrinstein破霸体的数据，可以使用Pandas总结来自流行的视频游戏评论网站IGN的视频游戏评论。哪个主机赢得了“控制台大战”(就游戏的审查而言)?该数据集将指导我们找出答案。
当我们结论视频游戏评论时，我们将了解关键的Pandas概念，例如索引。您也可以再继续并且下来，并在我们的许多其他Python教程之一中或按照去注册PythonPandas课程来知道一点或是Python和Pandas的更多信息。我们的许多其他数据科学课程也都不使用Pandas。
千万记住帮一下忙，本教程可以使用Python3.5c语言程序，并建议使用JupyterNotebook最终形成。您很可能使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但而估计基本是是一样的。
用Pandas导入数据
假如您也在不使用本教程，则不需要下载数据集，您也可以在此处参与你操作。
我们将采取的措施的目标是读取数据。数据以逗号分隔开来的值或csv文件存储，其中5行用换行互相连通，每列用逗号(,)分隔。这是ign.csv文件的前几行：
如您在上方看见了的，文件中的每一行代表一个游戏，该游戏也过IGN审查。这些列真包含或是该游戏的信息：
1)score_phrase—IGN怎么用一个词可以形容游戏。这链接到它收到的分数。
2)title-游戏名称。
3)url—您可以不在其中栏里点求完整评论的URL。
4)platform-审查游戏的平台(PC，PS4等)。
5)score—游戏的得分多，从1.0到10.0。
6)genre—游戏类型。
7)editors_choice-N如果游戏不是什么编辑选择的Y话，这样的话是。这与得分息息相关。
8)release_year-游戏先发布的年份。
9)release_month-游戏首页的月份。
10)release_day-游戏查找的那天。
还有一个一个前导列，其中包含行索引值。我们可以不放心吧地看出此列，但三日后将深入讨论哪些索引值。
是为在Python和pandas中管用地全面处理数据，我们必须将csv文件读取到PandasDataFrame中。DataFrame是意思是和全面处理表格数据的一种，表格数据是表格形式的数据，例如电子表格。表格数据具有行和列的格式，看上去像我们的csv文件完全不一样，不过如果不是我们也可以将其另外表格打开系统，则对于更也易阅读和排序。
是为输入数据数据，我们必须建议使用_csv函数。此函数将可以接收一个csv文件并直接返回一个DataFrame。以上代码将：
a.文件导入pandas库。我们将其文件属性为，pd以便于更快地键入。这是数据分析和数据科学中的标准约定，您每天都会看见了导入的Pandas那像pd其他人的代码一样。
b.读ign.csv入一个DataFrame，并将结果未分配给一个名为的新变量，reviews以备万一我们是可以reviews用处直接引用我们的数据。
继续读DataFrame后，以更形象直观的看下我们所完成的内容将很有帮助。Pandas方便些地为我们提供给了两种方法，是可以飞快地将数据不打印到表中。这些功能是：
1)DataFrame.head()—再打印DataFrame的前N行，其中N是您充当参数传信给函数的数字，即DataFrame.head(7)。如果不讯息传递任何参数，则缺省为5。
2)DataFrame.tail()—打印出来DataFrame的到最后N行。同样，默认值为5。
我们将可以使用该head方法栏里点其中的内容reviews：
我们还可以不ftp访问属性，以栏里点以下行reviews：
如我们所见，所有内容均已正确的读取数据-我们有18,625行和11列。
与相似的NumPy这样的Python软件包相比较，使用Pandas的一大优势是Pandas允许我们具备具备不同数据类型的列。在我们的数据集中，reviews我们有存储浮点值(如)score，字符串值(如score_phrase)和整数(如)的列release_year，而在此处使用NumPy会很很难，但Pandas和Python也可以非常好地处理它。
现在我们巳经错误的地加载了数据，让我们又开始建立索引reviews以某些所需的行和列。
用Pandas索引DataFrames
之前，我们使用了该head方法来打印的第一5行reviews。我们这个可以使用方法完成同时的事情。该iloc方法容许我们按位置检索到行和列。而，我们需要重新指定所需行的位置以及所需列的位置。下面的代码将reviews.head()按照中,选择行0到5，包括数据几乎全部的所有列来不能复制我们的结果：
让我们更探索地想研究我们的代码：我们重新指定了想的rows0:5。这意味着我们要想从position0到(但不包括)position的行5。
第一行被如果说是在位置0，所以你选择行0:5给了我们行的位置0，1，2，3，和4。我们也不需要所有列，因此可以使用快捷来你选它们。它的工作是这样的：如果没有我们不比较喜欢第一个位置值，例如:5，那是题中我们的意思0。假如我们忽视了还有一个位置值(如)0:，则简单假设我们是指DataFrame中的结果一行或后来一列。我们必须所有列，并且只指定你了一个冒号(:)，没有任何位置。这使我们的列从0到到最后一列。以下是一些索引示例以及结果：
1)[:5,:]—第一5行，这些这些行的所有列。
2)[:,:]—整个DataFrame。
3)[5:,5:]—从位置5正在的行，从位置结束的列5。
4)[:,0]—第一列，以及该列的所有行。
5)[9,:]—第十行，和重庆农商行的所有列。
按位置索引与NumPy索引非常相象。如果不是您想了解一些信息，这个可以写作我们的NumPy教程。现在我们知道了要如何按位置索引，让我们删掉第一列，该列没有任何用处不大的信息：
在Pandas中建议使用标签在Python中建立起索引
若是我们明白如何能按位置检索行和列，这样的话值得去爱研究建议使用DataFrames的另一种通常方法，即按标签检索到行和列。与NumPy而言，Pandas的比较多优势只是相对而言，每一列和每一行也有一个标签。可以处理列的位置，可是没法潜进来哪个数字对应于哪个列。
我们可以使用方法处理标签，该方法不允许我们可以使用标签而不是位置进行索引。我们也可以reviews建议使用200元以内loc方法不显示前五行：
上面的内容只不过与并没有什么太大的不同[0:5,:]。这是是因为但他行标签可以常规任何值，但我们的行标签与位置精确匹配。您可以不在上方表格的最左侧注意到行标签(它们以粗体会显示)。您还是可以按照访问网络DataFrame的index属性来一栏它们。我们将显示的行索引reviews：
Int64Index([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99,...],dtypeint64)
不过，索引不当然我总是与位置不兼容。在下面的代码单元中，我们将：
a.获取行10至行20的reviews，并分配结果some_reviews。
b.会显示的第一5行some_reviews。
如前述所示，在中some_reviews，行索引起始于，10都结束了于20。所以，数次loc不使用大于010或为0的数字20将会造成错误：
some_reviews.loc[9:21,:]
如前文所述，在可以使用数据时，列标签也可以使工作变得异常越来越很快。我们可以在loc方法中指定你列标签，以按标签而又不是按位置检索数据库列。
我们还这个可以是从传入列表来第二次更改多个列：
Pandas系列对象
我们这个可以几种相同的在Pandas中检索到单个列。到目前为止，我们早看见了两种语法：
1)[:,1]—将检索系统第二列。
2)reviews.loc[:,score_phrase]—还将检索数据库第二列。
另外第三种甚至于更太容易的方法来检索整列。我们这个可以在方括号中重新指定列名称，例如建议使用字典：
我们还是可以通过以上方法可以使用列列表：
当我们检索系统单个列时，实际上是在检索Pandas Series对象。DataFrame存储表格数据，而Series存储数据的单列或单行。
我们这个可以验证单个列有无为系列：
我们这个可以自动创建角色系列以好些地清楚其工作原理。要创建战队一个Series，我们在静态方法它时将一个列表或NumPy数组传达给Series对象：
系列也可以中有任何类型的数据，和水配类型。在这里，我们创建家族一个乾坤二卦字符串对象的系列：
在Pandas中修改一个DataFrame
我们这个可以实际将多个Series传达到DataFrame类中来创建DataFrame。在这里，我们传去上次创建家族的两个Series对象，
s1才是第一行，s2作为第二行：
我们还是可以建议使用列表列表结束同样的的事情。每个内部列表在结果DataFrame中被更视一行：
我们也可以在修改DataFrame时指定你列标签：
和行标签(索引)：
还请注意一点，不要窝进和不能的行。我们早就以这种汇编语言了代码，以使其更很易解析，不过您经常会遇到将它们所有可以写成一行的情况。或者，200以内代码将才能产生与我们在本段上方的表中注意到的结果全部同一的结果：
不管怎么说，添加标签后，便是可以使用它们对DataFrame通过索引：
columns如果没有将字典传信给DataFrame构造函数，则可以不跳过指定你关键字参数的操作。这将自动设置列名称：
PandasDataFrame方法
通常而言，scikit-learnDataFrame中的每一列都是Series对象：
我们也可以在Series对象上全局函数与在DataFrame上是可以动态创建的大多数不同的方法，以及head：
PandasSeries和DataFrames还具高其他使可以计算更最简单方法。例如，我们可以使用方法来直接输入Series的均值：
我们还可以动态创建带有的方法，该方法设置成情况下将查看DataFrame中每个数字列的平均值：
我们可以不如何修改axis关键字参数以mean换算每行或每列的平均值。默认情况下，axis40，并将算出每列的平均值。我们还是可以将其系统设置1为计算每行的平均值。请再注意，这只会计算每行中数值的平均值：
(axis1)
0510.500
1510.500
2510.375
3510.125
4510.125
5509.750
6508.750
7510.250
8508.750
9509.750
10509.875
11509.875
12509.500
13509.250
14509.250
...
18610510.250
18611508.700
18612509.200
18613508.000
18614515.050
18615515.050
18616508.375
18617508.600
18618515.025
18619514.725
18620514.650
18621515.000
18622513.950
18623515.000
18624515.000
Length:18625,dtype:float64
Series和DataFrames上有很多类似的方法necessarily。这里有一些更方便的东西：
1)—里查DataFrame中各列之间的相关性。
2)—换算每个DataFrame列中非空值的数量。
3)—在每一列中可以找到最大值。
4)—查找每一列中的最小值。
5)—里查每列的中位数。
6)—中搜索每列的标准偏差。
.例如，我们可以不使用该corr方法打开系统是否需要有任何列与关联score。这这个可以告诉我们最近公告的游戏完成了更高的评价(release_year)，我还是在年底之前先发布的游戏我得到了更好的评分(release_month)：
正如我们在上面见到的那样，我们的数字列都没有与关联score，因此我们知道发布时间与评论评分却不是线性关系。
DataFrameMath与Pandas
我们还是可以使用pandas在Python中的Series或DataFrame对象上负责执行数算。或者，我们也可以将score列中的每个值乘以2以将刻度从0–直接切换10到0–5：
reviews[score]/2
04.50
14.50
24.25
34.25
44.25
53.50
61.50
74.50
81.50
93.50
103.75
113.75
123.50
134.50
144.50
...
186103.00
186112.90
186123.90
186134.00
186144.60
186154.60
186163.75
186174.20
186184.55
186193.95
186203.80
186214.50
186222.90
186235.00
186245.00
Name:score,Length:18625,dtype:float64
所有常用的数算符在Python的工作，如，-，*，/，和^将在系列或DataFrames大Pandas的工作，但是将适用于每一个元素在一个数据帧或一个系列。
Pandas中的布尔索引
现在我们已经清楚了一些Pandas的基础知识，让我们继续进行分析。我们前面看见的，你算算都在值的score列reviews左右7。如果我们想能找到所有内线得分都高于平均水平的游戏该怎么办啊?
我们这个可以先并且都很。也很会将“系列”中的每个值与更改值并且比较好，后再生成气体一个“系列”，其中真包含可以表示比较比较状态的布尔值。在用Python Pandas分析视频游戏数据或者，发现哪些行的score值为07：
score_filterreviews[score]a87
score_filter
0True
1True
2True
3True
4True
5False
6False
7True
8False
9False
10True
11True
12False
13True
14True...
18610False
18611False
18612True
18613True
18614True
18615True
18616True
18617True
18618True
18619True
18620True
18621True
18622False
18623True
18624True
Name:score,Length:18625,dtype:bool
有了布尔系列后，我们可以不在用它来你选择DataFrame中该系列包含value的行True。因此，我们没法选择类型行reviews，其中score大于17：
这个可以不使用多个条件进行过滤。举例我们要中搜索因为发行Xbox One的得分将近的游戏7。在下面的代码中，我们：
a.设置里两个条件的过滤器：
1)检查有无score大于07。
2)检查是否需要platform之和Xbox One
b.应用过滤器以reviews仅声望兑换所需的行。
c.不使用head方法打印的第一5行filtered_reviews。
在不使用多个条件并且过滤时，将每个条件放在旁边括号中并用一个amp符号(amp)相互交错是很重要的。
Pandas图
现在我们明白了如何过滤，我们也可以创建图以观察的回顾广泛分布Xbox One与的回顾广泛分布PlayStation 4。这将好处我们确定哪个控制台更具更好的游戏。
我们也可以按照直方图来能做到这一点，该直方图将绘制相同得分范围内的频率。我们是可以使用方法为每个控制台可以制作一个直方图。该方法利用幕后的流行Python绘图库matplotlib生成美观的绘图。
该plot方法设置成为草图折线图。我们是需要传来关键字参数kindhist来绘制直方图。在下面的代码中，我们：
a.咨询%matplotlibinline以在Jupyter笔记本中系统设置绘图。
b.过滤reviews以仅中有或者的数据Xbox One。
c.绘制的score列。
我们也可以不对PS4：
从我们的直方图中更说明，与相比，PlayStation 4具有更高评级的游戏Xbox One。
很显然，这只是冰山一角，比较复杂到我们这个可以用来总结该数据集的潜在方向，但我们巳经有了一个挺好的的开端：我们已经可以使用Python和pandas导入了数据集，并能学会了使用各种相同的索引方法选择我们打算的数据点，并通过了一些飞快的探索性数据分析，以解释我们结束时遇到的问题。
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