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python可以做数据分析，好处是什么呢？怎么学习？

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炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的?

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：

数据导入

导入本地的或者web端的CSV文件；

数据变换；

数据统计描述；

假设检验

单样本t检验；

可视化；

创建自定义函数。

数据导入

1

这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：

import pandas as pd

# Reading data locally

df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

# Reading data from web

data_url = ""

df = pd.read_csv(data_url)

为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。

END

数据变换

1

既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图）

对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理

请点击输入图片描述

2

在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。在Python中，我们则使用columns和index属性来提取，如下：

# Extracting column names

print df.columns

# OUTPUT

Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')

# Extracting row names or the index

print df.index

# OUTPUT

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], dtype='int64')

3

数据转置使用T方法，

# Transpose data

print df.T

# OUTPUT

0      1     2      3     4      5     6      7     8      9

Abra      1243   4158  1787  17152  1266   5576   927  21540  1039   5424

Apayao    2934   9235  1922  14501  2385   7452  1099  17038  1382  10588

Benguet    148   4287  1955   3536  2530    771  2796   2463  2592   1064

Ifugao    3300   8063  1074  19607  3315  13134  5134  14226  6842  13828

Kalinga  10553  35257  4544  31687  8520  28252  3106  36238  4973  40140

...       69     70     71     72     73     74     75     76     77

Abra     ...    12763   2470  59094   6209  13316   2505  60303   6311  13345

Apayao   ...    37625  19532  35126   6335  38613  20878  40065   6756  38902

Benguet  ...     2354   4045   5987   3530   2585   3519   7062   3561   2583

Ifugao   ...     9838  17125  18940  15560   7746  19737  19422  15910  11096

Kalinga  ...    65782  15279  52437  24385  66148  16513  61808  23349  68663

78

Abra      2623

Apayao   18264

Benguet   3745

Ifugao   16787

Kalinga  16900

Other transformations such as sort can be done using codesort/code attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either codeiloc/code or codeix/code attributes, but codeix/code is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have

4

其他变换，例如排序就是用sort属性。现在我们提取特定的某列数据。Python中，可以使用iloc或者ix属性。但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些。假设我们需数据第一列的前5行，我们有：

print df.ix[:, 0].head()

# OUTPUT 0     1243 1     4158 2     1787 3    17152 4     1266 Name: Abra, dtype: int64

5

顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1。为了取出从11到20行的前3列数据，我们有

print df.ix[10:20, 0:3]

# OUTPUT

Abra  Apayao  Benguet

10    981    1311     2560

11  27366   15093     3039

12   1100    1701     2382

13   7212   11001     1088

14   1048    1427     2847

15  25679   15661     2942

16   1055    2191     2119

17   5437    6461      734

18   1029    1183     2302

19  23710   12222     2598

20   1091    2343     2654

上述命令相当于df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。

6

为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop属性，如下：

print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()

# OUTPUT

Abra  Ifugao  Kalinga

0   1243    3300    10553

1   4158    8063    35257

2   1787    1074     4544

3  17152   19607    31687

4   1266    3315     8520

axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。如果axis等于0，那么就舍弃行。

END

统计描述

1

下一步就是通过describe属性，对数据的统计特性进行描述：

print df.describe()

# OUTPUT

Abra        Apayao      Benguet        Ifugao       Kalinga

count     79.000000     79.000000    79.000000     79.000000     79.000000

mean   12874.379747  16860.645570  3237.392405  12414.620253  30446.417722

std    16746.466945  15448.153794  1588.536429   5034.282019  22245.707692

min      927.000000    401.000000   148.000000   1074.000000   2346.000000

25%     1524.000000   3435.500000  2328.000000   8205.000000   8601.500000

50%     5790.000000  10588.000000  3202.000000  13044.000000  24494.000000

75%    13330.500000  33289.000000  3918.500000  16099.500000  52510.500000

max    60303.000000  54625.000000  8813.000000  21031.000000  68663.000000

END

假设检验

1

Python有一个很好的统计推断包。那就是scipy里面的stats。ttest_1samp实现了单样本t检验。因此，如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值，通过零假设，这里我们假定总体稻谷产量均值为15000，我们有：

from scipy import stats as ss

# Perform one sample t-test using 1500 as the true mean

print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)

# OUTPUT

(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)

返回下述值组成的元祖：

t : 浮点或数组类型t统计量

prob : 浮点或数组类型two-tailed p-value 双侧概率值

2

通过上面的输出，看到p值是0.267远大于α等于0.05，因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000。将这个检验应用到所有的变量，同样假设均值为15000，我们有：

print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)

# OUTPUT

(array([ -1.12817385,   1.07053437, -65.81425599,  -4.564575  ,   6.17156198]),

array([  2.62704721e-01,   2.87680340e-01,   4.15643528e-70,

1.83764399e-05,   2.82461897e-08]))

第一个数组是t统计量，第二个数组则是相应的p值

END

可视化

1

Python中有许多可视化模块，最流行的当属matpalotlib库。稍加提及，我们也可选择bokeh和seaborn模块。之前的博文中，我已经说明了matplotlib库中的盒须图模块功能。

请点击输入图片描述

2

# Import the module for plotting

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show(df.plot(kind = 'box'))

现在，我们可以用pandas模块中集成R的ggplot主题来美化图表。要使用ggplot，我们只需要在上述代码中多加一行，

import matplotlib.pyplot as plt

pd.options.display.mpl_style = 'default' # Sets the plotting display theme to ggplot2

df.plot(kind = 'box')

3

这样我们就得到如下图表：

请点击输入图片描述

4

比matplotlib.pyplot主题简洁太多。但是在本文中，我更愿意引入seaborn模块，该模块是一个统计数据可视化库。因此我们有：

# Import the seaborn library

import seaborn as sns

# Do the boxplot

plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

请点击输入图片描述

5

多性感的盒式图，继续往下看。

请点击输入图片描述

6

plt.show(sns.violinplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

请点击输入图片描述

7

plt.show(sns.distplot(df.ix[:,2], rug = True, bins = 15))

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8

with sns.axes_style("white"):

plt.show(sns.jointplot(df.ix[:,1], df.ix[:,2], kind = "kde"))

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9

plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

END

创建自定义函数

在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数。例如，如果我们要定义一个两数相加的函数，如下即可：

def add_2int(x, y):

return x + y

print add_2int(2, 2)

# OUTPUT

4

顺便说一下，Python中的缩进是很重要的。通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子：

产生10个正态分布样本，其中和

基于95%的置信度，计算和 ;

重复100次; 然后

计算出置信区间包含真实均值的百分比

Python中，程序如下：

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

m = np.zeros((rep, 4))

for i in range(rep):

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

xbar = np.mean(norm)

low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

if (mu low) (mu up):

rem = 1

else:

rem = 0

m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

上述代码读起来很简单，但是循环的时候就很慢了。下面针对上述代码进行了改进，这多亏了 Python专家

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

xbar = norm.mean(1)

low = xbar - scaled_crit

up = xbar + scaled_crit

rem = (mu low) (mu up)

m = np.c_[xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

享学课堂浅谈Python序列内建函数都有哪些

1、Python类型操作符和内建函数总结

表4.5列出了所有操作符和内建函数，其中操作符顺序是按优先级从高到低排列的。同一种灰度的操作符拥有同样的优先级。注意在operator模块中有这些（和绝大多数Python)操作符相应的同功能的函数可供使用。

表4.5 标准类型操作符和内建函数

操作符/函数

描 述

结 果a

字符串表示

``

对象的字符串表示

str

内建函数

cmp(obj1, obj2)

比较两个对象

int

repr(obj)

对象的字符串表示

str

str(obj)

对象的字符串表示

str

type(obj)

检测对象的类型

type

值比较

小于

bool

大于

bool

=

小于或等于

bool

=

大于或等于

bool

==

等于

bool

!=

不等于

bool

不等于

bool

对象比较

is

是

bool

is not

不是

bool

布尔操作符

not

逻辑反

bool

and

逻辑与

bool

or

逻辑或

bool

2、Python数值类型操作符和内建函数

一、工厂函数

数值工厂函数总结类（工厂函数） 操作

bool(obj) b 返回obj对象的布尔值，也就是 obj.__nonzero__()方法的返回值。

int(obj, base=10) 　 返回一个字符串或数值对象的整数表 示， 类似string.atoi();

从Python 1.6起， 引入了可选的进制参数。

long(obj, base=10) 返回一个字符或数据对象的长整数表 示，类似string.atol(),

从Python1.6起， 引入了可选的进制参数 float(obj) ，

返回一个字符串或数据对象的浮点数 表示，类似string.atof()。

complex(str) or返回一个字符串的复数表示，或 者根据给定的实数，

complex(real, imag=0.0) 　（及一个可选 的虚数部分）生成一个复数对象。

二、内建函数

1、分类

Python 有五个运算内建函数用于数值运算：

abs(num), coerce(num1,num2), divmod(num1,num2), pow(num1,num2,mod=1)和 round(flt,ndig=0)

其中abs()返回给定参数的绝对值。如果参数是一个复数， 那么就返回math.sqrt(num.real2 + num.imag2).

coerce()是一个数据类型转换函数，不过它的行为更像一个运算符.数coerce（）为程序员提供了不依赖Python 解释器，而是自定义两个数值类型转换的方法。对一种新创建的数值类型来说， 这个特性非常有用.函数coerce()仅返回一个包含类型转换完毕的两个数值元素的元组.

divmod()内建函数把除法和取余运算结合起来, 返回一个包含商和余数的元组.对整数来说，它的返回值就是地板除和取余操作的结果.对浮点数来说，返回的商部分是math.floor(num1/num2)，对复数来说，商部分是ath.floor((num1/num2).real).

pow()它和双星号 （**）运算符都可以进行指数运算.不过二者的区别并不仅仅在于一个是运算符，一个是内建函数.在Python 1.5 之前，并没有 ** 运算符,内建函数pow()还接受第三个可选的参数，一个余数参数.如果有这个参数的， pow() 先进行指数运算，然后将运算结果和第三个参数进行取余运算.这个特性主要用于密码运算，并且比 pow(x,y) % z 性能更好， 这是因为这个函数的实现类似于C 函数pow(x,y,z).

round()用于对浮点数进行四舍五入运算。它有一个可选的小数位数参数.如果不提供小数位参数， 它返回与第一个参数最接近的整数（但仍然是浮点类型）.第二个参数告诉round 函数将结果精确到小数点后指定位数.

2、函数int()/round()/math.floor()它们之间的不同之处：

函数 int()直接截去小数部分.（返回值为整数）

函数 floor()　得到最接近原数但小于原数的整数.（返回值为浮点数）

函数 round() 得到最接近原数的整数.（返回值为浮点数）

3、进制转换函数:

返回字符串表示的8 进制和16 进制整数,它们分别是内建函数：

oct()和 hex(). oct(255)='0377'/hex(255)='0xff'

函数chr()接受一个单字节整数值(0到255)，返回一个字符串(ASCII)，其值为对应的字符.chr(97)='a'

函数ord()则相反，它接受一个字符(ASCII 或 Unicode)，返回其对应的整数值.ord('A')=65

3、Python字符串函数

(一)标准类型操作符和标准内建函数

1)、标准类型操作符

,,=,=,==,!=,对象值得比较

注：做比较时字符串是按ASCII值的大小来比较的

is 对象身份比较

and,or,not 布尔类型

2）标准内建函数

type(obj)

cmp(obj1,obj2)

str(obj)和repr(obj) 或反引号运算符(``) 可以方便的以字符串的方式获取对象的

内容、类型、数值属性等信息。str()函数得到的字符串可读性好， 而repr()函数得到的字符

串通常可以用来重新获得该对象, 通常情况下 obj == eval(repr(obj)) 这个等式是成立的

isinstance(obj,type) 判断对象的类型

(二)序列操作

1、序列操作

字符串属于序列对象，可以使用所有序列的操作和函数

切片 [] [:] [::]

简单总结：

*索引（S[i])获取特定偏移的元素。

——第一个元素偏移为0

——（S[0])获取第一个元素。

——负偏移索引意味着从最后或右边反向进行计数

——（S[-2])获取倒数第二个元素（就像S[len(s)-2]一样

*分片[S[i:j]提取对应的部分作为一个序列

——右边界不包含在内

——分片的边界默认为0和序列的长度，如果没有给出的话S[:]

——（S[1:3])获取了从偏移为1，直到但不包括偏移为3的元素

——（S[1:])获取从偏移为1到末尾之间的元素

——（S[:3])获取从偏移为0直到但不包括偏移为3的元素

——（S[:-1])获取从偏移为0直到但不包括最后一个元素之间的元素

——（S[:])获取从偏移为0到末尾之间的元素,这有效地实现了顶层S拷贝

拷贝了一个相同值，但是是不同内存区域的对象。对象字符串这样不可变的对象不是很有用，但是对于可以实地修改的对象来说很有用。

比如列表。

扩展分片：第三个限制值 【步进】

完整形式：X[I:J:K]:这标识索引X对象的元素，从偏移为I直到J-1，每隔K元素索引一次。第三个限制值，K，默认为1

实例

Python Code

1

2

3

4

5

S='abcdefghijk'

S[1:10]

'bcdefghij'

S[1:10:2]

'bdfhj

也可以使用负数作为步进。

分片表达式

Python Code

1

2

"hello"[::-1]

'olleh'

通过负数步进，两个边界的意义实际上进行了反转。

3、成员操作符 in ，not in

返回布尔值True 或False

可以使用string模块来判断输入字符的合法性，可见成品中的idcheck.py

4、字符串连接

+ 连接字符串 ‘name’+' '+'jin'

字符串格式化 '%s %s' % ('name','jin')

join()方法 ' '.join(('name','jin')) ' '.join(['name','jin'])

5、删除清空字符串

del aString

aString=''

(三)、序列函数

序列类型函数

len(str) 返回字串的长度

enumerate(iter):接受一个可迭代对象作为参数，返回一个enumerate

max(str)/min(str):max()和min()函数对其他的序列类型可能更有用,但对于string类型它们能很好地运行,返回最大或者最小的字符(按照ASCII 码值排列),

zip([it0, it1,... itN]) 返回一个列表，其第一个元素是it0,it1,...这些元素的第一个元素组成的一个元组，第二个...,类推.

reversed(seq)c 接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器(PEP 322)

sorted(iter,func=None,key=None,reverse=False) 接受一个可迭代对象作为参数，返回一个有序的列表;可选参数func,key 和reverse 的含义跟list.sort()内建函数的参数含义一样.

注意：

sorted等需要在原处修改的函数无法用在字符串对象，但可以产生新的对象

sum处理的对象是数字，不能用在字符串

sorted(s)

['a', 'e', 'e', 'g', 'g', 'g', 'o']

(四)只适合于字符串类型的函数

1)raw_input()函数

内建的raw_input()函数使用给定字符串提示用户输入并将这个输入返回，下面是一个使

用raw_input()的例子:

user_input = raw_input("Enter your name: ")

prin user_input

2)str() and unicode()

str()和unicode()函数都是工厂函数，就是说产生所对应的类型的对象.它们接受一个任

意类型的对象，然后创建该对象的可打印的或者Unicode 的字符串表示. 它们和basestring 都

可以作为参数传给isinstance()函数来判断一个对象的类型

3)chr(), unichr(), and ord()

chr()函数用一个范围在range(256)内的(就是0 到255)整数做参数,返回一个对应的字符.unichr()跟它一样，只不过返回的是Unicode 字符

ord()函数是chr()函数(对于8 位的ASCII 字符串)或unichr()函数(对于Unicode 对象)

的配对函数,它以一个字符(长度为1 的字符串)作为参数,返回对应的ASCII 数值，或者Unicode

数值，如果所给的Unicode 字符超出了你的Python 定义范围,则会引发一个TypeError 的异常

(五)、只适用于字符串的操作符

1、格式化操作符 %

字符串格式化符号

格式化字符 转换方式

%c 转换成字符(ASCII 码值，或者长度为一的字符串)

%ra 优先用repr()函数进行字符串转换

%s 优先用str()函数进行字符串转换

%d / %i 转成有符号十进制数

%ub 转成无符号十进制数

%ob 转成无符号八进制数

%xb/%Xb (Unsigned)转成无符号十六进制数(x/X 代表转换后的十六进制字符的大

小写)

%e/%E 转成科学计数法(e/E 控制输出e/E)

%f/%F 转成浮点数(小数部分自然截断)

%g/%G %e 和%f/%E 和%F 的简写

%% 输出%

格式化操作符辅助指令

符号 作用

* 定义宽度或者小数点精度

- 用做左对齐

+ 在正数前面显示加号( + )

sp 在正数前面显示空格

# 在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于

用的是'x'还是'X')

0 显示的数字前面填充‘0’而不是默认的空格

% '%%'输出一个单一的'%'

(var) 映射变量(字典参数)

m.n m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)

2、字符串模板: 更简单的替代品

由于新式的字符串Template 对象的引进使得string 模块又重新活了过来，Template 对象

有两个方法,substitute()和safe_substitute().前者更为严谨,在key 缺少的情况下它会报一

个KeyError 的异常出来，而后者在缺少key 时，直接原封不动的把字符串显示出

3、原始字符串操作符( r/R )

字符串抑制转义r'带特殊符号的字串'

myfile=open(r'C:\new\text.data','w')

4、Unicode 字符串操作符( u/U )

u'abc' U+0061 U+0062 U+0063

u'\u1234' U+1234

u'abc\u1234\n' U+0061 U+0062 U+0063 U+1234 U+0012

(六)字符串对象的方法：

1、删减

T2.lstrip() 移除字符串前面字符（默认空格），返回字符串

T2.rstrip() 移除字符串后面字符（默认空格），返回字符串

T2.strip() 移除字符串前后面空格，返回字符串 默认空格，可以其他字符 S.strip('"')

2、切割

partition(sep),

rpartition(sep),

splitlines([keepends]),#把S按照行分割符分为一个list，keepends是一个bool值，如果为真每行后而会保留行分割符

split([sep [,maxsplit]]),#以sep为分隔符，把S分成一个list。maxsplit表示分割的次数。默认的分割符为空白字符

rsplit([sep[,maxsplit]]) #从右到左切割

备注：

partition()函数族是2.5版本新增的方法。它接受一个字符串参数，并返回一个3个元素的 tuple 对象。

如果sep没出现在母串中，返回值是 (sep, ‘’, ‘’)；

否则，返回值的第一个元素是 sep 左端的部分，第二个元素是 sep 自身，第三个元素是 sep 右端的部分。

S.partition(';')

('', ';', ' generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n')

参数 maxsplit 是分切的次数，即最大的分切次数，所以返回值最多有 maxsplit+1 个元素。

s.split() 和 s.split(‘ ‘)的返回值不尽相同

' hello world!'.split()

['hello', 'world!']

' hello world!'.split(' ')

['', '', 'hello', '', '', 'world!']

S.split('\n',3)

['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n']

超过最大切割个数后面的全部为一个元素

按行切割

S

'; generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n'

S.splitlines()

['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2', 'nameserver 178.79.131.110', 'nameserver 202.96.199.133']

产生差异的原因在于当忽略 sep 参数或sep参数为 None 时与明确给 sep 赋予字符串值时 split() 采用两种不同的算法。

对于前者，split() 先去除字符串两端的空白符，然后以任意长度的空白符串作为界定符分切字符串

即连续的空白符串被当作单一的空白符看待；

对于后者则认为两个连续的 sep 之间存在一个空字符串。因此对于空字符串（或空白符串），它们的返回值也是不同的：

''.split()

[]

''.split(' ')

['']

3、变形

lower(),#全部小写

upper(),#全部小写

capitalize(),#首字母大写

swapcase(),#大小写交换

title()#每个单词第一个大写,其他小写

备注

因为title() 函数并不去除字符串两端的空白符也不会把连续的空白符替换为一个空格，

所以建议使用string 模块中的capwords(s)函数，它能够去除两端的空白符，再将连续的空白符用一个空格代替。

Python Code

1

2

3

4

' hello world!'.title()

' Hello World!'

string.capwords(' hello world!')

'Hello World!'

4、连接

join(seq)

join() 函数的高效率（相对于循环相加而言），使它成为最值得关注的字符串方法之一。

它的功用是将可迭代的字符串序列连接成一条长字符串，如：

conf = {'host':'127.0.0.1',

... 'db':'spam',

... 'user':'sa',

... 'passwd':'eggs'}

';'.join("%s=%s"%(k, v) for k, v in conf.iteritems())

'passswd=eggs;db=spam;user=sa;host=127.0.0.1'

S=''.join(T) #使用空字符串分割把字符列表转换为字符串

5、查找

count( sub[, start[, end]]),#计算substr在S中出现的次数

find( sub[, start[, end]]),#返回S中出现sub的第一个字母的标号，如果S中没有sub则返回-1。start和end作用就相当于在S[start:end]中搜索

index( substr[, start[, end]]),#与find()相同，只是在S中没有substr时，会返回一个运行时错误

rfind( sub[, start[,end]]),#返回S中最后出现的substr的第一个字母的标号，如果S中没有substr则返回-1，也就是说从右边算起的第一次出现的substr的首字母标号

rindex( sub[, start[, end]])

T2.find('ie') 字符串方法调用：搜索

find()----找到的第一个符合字符的index

rfind()-----找到最后一个符合的字符的index

备注：

find()函数族找不到时返回-1，index()函数族则抛出ValueError异常。

另，也可以用 in 和 not in 操作符来判断字符串中是否存在某个模板

6、替换

replace(old, new[,count]),#把S中的oldstar替换为newstr，count为替换次数。这是替换的通用形式，还有一些函数进行特殊字符的替换

translate(table[,deletechars]) #使用上面的函数产后的翻译表，把S进行翻译，并把deletechars中有的字符删掉

备注：

replace()函数的 count 参数用以指定最大替换次数

translate() 的参数 table 可以由 string.maketrans(frm, to) 生成

translate() 对 unicode 对象的支持并不完备，建议不要使用

7、判定

isalnum(),#是否全是字母和数字，并至少有一个字符

isalpha(),是否全是字母，并至少有一个字符

isdigit(),是否全是数字，并至少有一个字符 ，如果是全数字返回True,否则返回False

islower(),#S中的字母是否全是小写

isupper(),#S中的字母是否是大写

isspace(),#是否全是空白字符，并至少有一个字符

istitle(),S是否是首字母大写的

startswith(prefix[, start[, end]]), #是否以prefix开头

endswith(suffix[,start[, end]]),#以suffix结尾

备注：

这些函数都比较简单，顾名知义。需要注意的是*with()函数族可以接受可选的 start, end 参数，善加利用，可以优化性能。

另，自 Py2.5 版本起，*with() 函数族的 prefix 参数可以接受 tuple 类型的实参，当实参中的某人元素能够匹配，即返回 True。

8、填充

字符串在输出时的对齐：

center(width[, fillchar]), 字符串中间对齐

ljust(width[, fillchar]), 字符串左对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格

rjust(width[, fillchar]), 字符串右对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格

zfill(width), 把字符串变成width长，并在右对齐，不足部分用0补足

expandtabs([tabsize])把字符串中的制表符（tab）转换为适当数量的空格。

fillchar 参数指定了用以填充的字符，默认为空格

zfill的z为zero的缩写,顾名思义,是以字符0进行填充，用于数值输出

expandtabs()的tabsize 参数默认为8。它的功能是把字符串中的制表符（tab）转换为适当数量的空格。

9、编码

encode([encoding[,errors]]),

decode([encoding[,errors]])

这是一对互逆操作的方法，用以编码和解码字符串。因为str是平台相关的，它使用的内码依赖于操作系统环境，

而unicode是平台无关的，是Python内部的字符串存储