python的运算符true python s1啥意思？
python s1啥意思？
s1是个字符串，应该有单引号啊。s2是从文件里面读出来的一个列表，如果不是真接用s1intos2会直接返回False,是因为s1又不是s2的某个元素，只不过某个元素的其中一部分（4行加载到s2的时候，会在字符串末尾加一个
以及换行符），所以才假如要可以确定s1是否是在s2中，必须先把s2都变成一个字符串。代码:：s1127.0.0.1s2[127.0.0.1:123
,123.456.789.1:412
](s2)如果没有直接返回True，就意思是包涵其中。
python中布尔变量的值是？
中布尔变量的值是0或1，True普通整数值1，False相当于整数值0
提供了bool类型来可以表示真（对）或假（错），比如说最常见的一种的5gt3比较比较算式，这个是真确的，在程序世界里称之为真（对），
不使用True来代表；再例如4gt20比较好算式，这个是出现错误的，在程序世界里称之为假（错），Python建议使用False来代表。
和False是Python中的关键字，当作为Python代码键入时，要先尽量字母的大小写，不然的话解释器会报错。
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
Python的pandas库是使Python下一界主要是用于数据分析的最出色编程语言的一件事。Pandas使导入，分析和可视化数据变得十分不容易。它组建在NumPy和matplotlib之类的软件包的基础上，使您这个可以方便啊地接受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抓取的数据，建议使用Pandas结论不知从何而来流行的视频游戏评论网站IGN的视频游戏评论。哪个主机最终胜利了“控制台大战”(就游戏的审查而言)?该数据集将好处我们得出答案答案。
当我们总结视频游戏评论时，我们将清楚最重要的的Pandas概念，比如索引。您可以一直参与开去，并在我们的许多其他Python教程之一中或按照注册一PythonPandas课程来打听一下关联Python和Pandas的更多信息。我们的许多其他数据科学课程也都可以使用Pandas。
谨记在心再看看，本教程不使用Python3.5编写，并可以使用JupyterNotebook统合。您肯定建议使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但结果应该是基本上不同。
用Pandas导入数据
如果您正准备不使用本教程，则不需要下载数据集，您可以不在此处参与不能操作。
我们将采取什么措施的准备是读取数据。数据以逗号分隔的值或csv文件存储，其中3行用换行分隔开来，每列用逗号(,)分隔。这是ign.csv文件的前几行：
如您在上方见到的，文件中的每一行代表一个游戏，该游戏也过IGN审查。这些列包涵或是该游戏的信息：
1)score_phrase—IGN要如何用一个词用来形容游戏。这链接到它通知的分数。
2)title-游戏名称。
3)url—您是可以在其中栏里点求全部评论的URL。
4)platform-审查游戏的平台(PC，PS4等)。
5)score—游戏的罚球得分，从1.0到10.0。
6)genre—游戏类型。
7)editors_choice-N如果不是游戏不是什么编辑选择的Y话，那你是。这与得分很大关系。
8)release_year-游戏首页的年份。
9)release_month-游戏先发布的月份。
10)release_day-游戏发布的那天。
另外一个前导列，其中中有行索引值。我们也可以你不用担心地忽略此列，但稍等片刻将深入的探讨哪些索引值。
是为在Python和pandas中最有效地去处理数据，我们要将csv文件读取到PandasDataFrame中。DataFrame是可以表示和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。表格数据本身行和列的格式，得象我们的csv文件一样的，只不过如果没有我们是可以将其另外表格打开系统，则对于更更易阅读什么和排序。
目的是读取数据数据，我们是需要使用_csv函数。此函数将接收一个csv文件并回一个DataFrame。100元以内代码将：
a.导入到pandas库。我们将其重命名为，pd希望能够慢了地输入。这是数据分析和数据科学中的标准约定，您经常会看见导入的Pandas就像pd其他人的代码一样。
b.读ign.csv入一个DataFrame，并将结果分配给一个名为的新变量，reviews以备万一我们可以reviews为了摘录我们的数据。
读完后DataFrame后，以更非常直观的看下我们所我得到的内容将很有帮助。Pandas比较方便地为我们提供了两种方法，可以急速地将数据打印到表中。这些功能是：
1)DataFrame.head()—打印DataFrame的前N行，其中N是您作为参数传达消息给函数的数字，即DataFrame.head(7)。要是不传信任何参数，则默认设置为5。
2)DataFrame.tail()—不打印DataFrame的之后N行。同样的，默认值为5。
我们将不使用该head方法查找其中的内容reviews：
我们还可以不ftp访问属性，以打开系统以下行reviews：
如我们所见，所有内容均已对的读取数据-我们有18,625行和11列。
与带有的NumPy这样的Python软件包相比，不使用Pandas的一大优势是Pandas允许我们强大具有差别数据类型的列。在我们的数据分散，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，并且在此处建议使用NumPy会很难办，但Pandas和Python也可以挺好地处理它。
现在我们也错误的地读取文件了数据，让我们就开始成立索引reviews以声望兑换所需的行和列。
用Pandas索引DataFrames
之前，我们建议使用了该head方法来打印出来的第一5行reviews。我们也可以使用方法能够完成虽然的事情。该iloc方法愿意我们按位置检索数据库行和列。甚至于，我们是需要重新指定所需行的位置和所需列的位置。下面的代码将reviews.head()通过选择类型行0到5，这些数据聚集的所有列来图片文件夹我们的结果：
让我们更潜近地去研究我们的代码：我们更改了想的rows0:5。这意味着我们是想从position0到(但不和)position的行5。
第一行被怀疑是在位置0，所以你选行0:5给了我们行的位置0，1，2，3，和4。我们也要所有列，另外使用快捷来中,选择它们。它的工作是这样的：如果不是我们不不喜欢第一个位置值，例如:5，那是打比方我们的意思0。如果不是我们忽略了第一个位置值(如)0:，则简单假设我们是指DataFrame中的到最后一行或之后一列。我们是需要所有列，但只委托了一个冒号(:)，没有任何位置。这使我们的列从0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结束的行，从位置正在的列5。
4)[:,0]—第一列，以及该列的所有行。
5)[9,:]—第十行，和中原银行的所有列。
按位置索引与NumPy索引非常几乎完全一样。如果没有您想清楚更大信息，是可以阅读理解我们的NumPy教程。现在我们很清楚了要如何按位置索引，让我们彻底删除第一列，该列没有任何用处的信息：
在Pandas中可以使用标签在Python中成立索引
既然我们明白怎么按位置检索数据库行和列，那就愿意去研究建议使用DataFrames的另一种主要方法，即按标签检索到行和列。与NumPy而言，Pandas的主要优势在于，每一列和每一行都有一个标签。这个可以处理列的位置，可是没法潜进来哪个数字随机于哪个列。
我们这个可以使用方法处理标签，该方法容许我们使用标签而不是位置进行索引。我们可以不reviews不使用以上loc方法没显示前五行：
上面的内容只不过与并没有什么太大的不同[0:5,:]。这是只不过事实上行标签这个可以常规任何值，但我们的行标签与位置匹配时。您可以不在上方表格的最左侧见到行标签(它们以粗体会显示)。您还也可以实际访问网络DataFrame的index属性来一栏它们。我们将会显示的行索引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)
但是，索引不一定老是与位置版本问题。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.没显示的第一5行some_reviews。
睽车志所示，在中some_reviews，行索引起始于，10已经结束于20。而，一段时间loc可以使用大于10或大于0的数字20将可能导致错误：
some_reviews.loc[9:21,:]
具体而言，在在用数据时，列标签可以不使工作变得异常更加快的。我们也可以在loc方法中更改列标签，以按标签而并非按位置数据库检索列。
我们还这个可以按照传入列表来三次指定多个列：
Pandas系列对象
我们是可以几种完全不同的在Pandas中检索数据库单个列。到目前，我们已经看到了两种语法：
1)[:,1]—将检索到第二列。
2)reviews.loc[:,score_phrase]—还将检索系统第二列。
还有一个第三种甚至还更太容易的方法来数据库检索整列。我们可以在方括号中指定你列名称，例如建议使用字典：
我们还可以按照100元以内方法建议使用列列表：
当我们检索到单个列时，事实上是在检索系统Pandas Series对象。DataFrame存储表格数据，而Series存储数据的单列或单行。
我们可以不验证单个列是否是为系列：
我们可以半自动创建系列以更合适地知道一点其工作原理。要修改一个Series，我们在构造器它时将一个列表或NumPy数组传达消息给Series对象：
系列可以不乾坤二卦任何类型的数据，除了水的混合物类型。在这里，我们创建战队一个包涵字符串对象的系列：
在Pandas中创建角色一个DataFrame
我们是可以实际将多个Series传递到DataFrame类中来修改DataFrame。在这里，我们传入刚刚创建家族的两个Series对象，
s1以及第一行，s2另外第二行：
我们还可以不可以使用列表列表能够完成同时的事情。每个内部列表在结果DataFrame中被更视一行：
我们也可以在创建战队DataFrame时指定你列标签：
以及行标签(索引)：
还请特别注意，不是需要缩起和单独的行。我们已经以这种汇编语言了代码，以使其更更易解析，但是您经常会遇上将它们完全写成一行的情况。的或，以下代码将有一种与我们在本段上方的表中看到的结果几乎不同的结果：
不管如何，先添加标签后，便可以不使用它们对DataFrame进行索引：
columns如果没有将字典传递给DataFrame构造函数，则可以跳更改关键字参数的操作。这将自动出现设置列名称：
PandasDataFrame方法
如所周知，dataframeDataFrame中的每一列全是Series对象：
我们可以在Series对象上内部函数与在DataFrame上是可以动态链接库的大多数同一的方法，和head：
PandasSeries和DataFrames还具高其他使算出更简单方法。比如，我们可以不使用方法来查看Series的均值：
我们还可以不调用的的的方法，该方法默认情况下将查找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，axis＝0，并将可以计算每列的平均值。我们还可以将其设置里1为算出每行的平均值。请注意，这只会计算3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上有很多带有的方法mean。这里有一些更方便的东西：
1)—中搜索DataFrame中各列之间的相关性。
2)—计算每个DataFrame列中非空值的数量。
3)—在每一列中可以找到的最值。
4)—查看每一列中的最小值。
5)—中搜索每列的中位数。
6)—里查每列的标准偏差。
.例如，我们是可以可以使用该corr方法栏里点如何确定有任何列与关联score。这也可以帮帮我们最近公告的游戏完成了更高的评价(release_year)，应该在年底之前先发布的游戏我得到了更好的评分(release_month)：
很显然我们在上面看见了的现在这样，我们的数字列都就没与关联score，但我们清楚发布时间与评论评分并不线性关系。
DataFrameMath与Pandas
我们还这个可以在用pandas在Python中的Series或DataFrame对象上执行数算。或者，我们可以不将score列中的每个值乘以52以将刻度从0–快速切换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
所有正确的数算符在Python的工作，如，-，*，/，和^将在系列或DataFrames大Pandas的工作，并且将范围问题于每一个元素在一个数据帧或一个系列。
Pandas中的布尔索引
现在我们早就打听一下了一些Pandas的基础知识，让我们再接受分析。我们前面见到的，平均都在值的score列reviews左右7。如果我们想找到所有罚球得分都高于平均水平的游戏怎么办?
我们可以不先进行也很。都很会将“系列”中的每个值与指定你值进行都很，后再生成沉淀一个“系列”，其中包含表示比较好状态的布尔值。不使用Python Pandas结论视频游戏数据.例如，发现哪些行的score值大于7：
score_filterreviews[score]rlm7
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，我们是可以可以使用它来你选DataFrame中该系列中有value的行True。因为，我们不能选择类型行reviews，其中score大于07：
这个可以不使用多个条件接受过滤。打比方我们要查找根据发行时Xbox One的得分将近的游戏7。在下面的代码中，我们：
a.设置两个条件的过滤器：
1)检查如何确定score为07。
2)检查是否platform相等Xbox One
b.应用过滤器以reviews仅声望兑换所需的行。
c.建议使用head方法打印出来的第一5行filtered_reviews。
在在用多个条件进行过滤时，将每个条件放在括号中并用一个amp符号(amp)相互交错是很重要的。
Pandas图
现在我们很清楚如何过滤处理，我们这个可以创建图以观察的回忆一下广泛分布Xbox One与的回顾曾经分布PlayStation 4。这将帮我们判断哪个控制台具备更好的游戏。
我们可以不实际直方图来做到这一点，该直方图将绘制的不同得分范围内的频率。我们可以使用方法为每个控制台自己制作一个直方图。该方法凭借幕后的流行Python绘图库matplotlib生成美观的绘图。
该plot方法设置为草图折线图。我们是需要传来关键字参数kindhist来绘制的直方图。在下面的代码中，我们：
a.咨询%matplotlibinline以在Jupyter笔记本中设置中绘图。
b.过滤reviews以仅真包含或是的数据Xbox One。
c.手工绘制score列。
我们也也可以对PS4：
从我们的直方图中很难看出，与而言，PlayStation4本身更高评级的游戏Xbox One。
看样子，这仅仅冰山一角，涉及到我们可以不利用讲该数据集的潜在方向，但我们早就有了一个很不错的开端：我们巳经不使用Python和pandas导入到了数据集，并学会了了使用各种不同的索引方法选择我们想要的数据点，并通过了一些快速的探索性数据分析，以问我们就开始时遇到的问题。
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