python数据处理⼩函数集合
.pop
pop(index)⽅法是对可变序列中元素下标进⾏检索删除，返回删除值。list.pop(obj=list[-1]) //默认为 index=-1，删除最后⼀个列表值
remove(item)⽅法是直接对可变序中的元素进⾏检索删除，返回的是删除后的列表，不返回删除值（返回None）
del(list[index])⽅法是对可变序列中元素下标进⾏检索删除，不返回删除值
>>>list1=[1,3,6,7,8]
>>>del list[3]
>>>print list1
[1.3,6,8]
.shape
通过安装导⼊numpy库，矩阵（ndarray）的shape属性可以获取矩阵的形状（例如⼆维数组的⾏列），获取的结果是⼀个元组，因此相关代码如下：
import numpy as np
x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#输出数组的⾏和列数
print x.shape  #结果： (4, 3)
#只输出⾏数
print x.shape[0] #结果： 4
#只输出列数
print x.shape[1] #结果： 3
loc
loc函数主要通过⾏标签索引⾏数据
# 数据集为以下内容，所有操作均对df进⾏
0  1    2      3
0  green  M  10.1  class1
1    red  L  13.5  class2
2  blue  XL  15.
3  class1
loc[1] 选择⾏标签是1的（从0、1、2、3这⼏个⾏标签中）
In[1]:    df.loc[1]
Out[1]:
0      red
1        L
2      13.5
3    class2
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
In[10]: df.loc[0:1]  #取第⼀和第⼆⾏，loc[]中的数字其实是⾏索引，所以算是前闭+后闭
Out[10]:
0  1    2      3
0  green  M  10.1  class1
1    red  L  13.5  class2
In[12]:  df.iloc[0:1]
Out[12]:
0  1    2      3
0  green  M  10.1  class1
python教程字符串函数In[11]:  df.loc[0,1]
Out[11]: 'M'
iloc 主要是通过⾏号获取⾏数据
Python字符串截取的规则为-前闭后开
##.tolist()
将数组或者矩阵转换成列表>>> from numpy import * >>> a1 = [[1,2,3],[4,5,6]] #列表>>> a2 = array(a1) #数组>>> a2
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a3 = mat(a1) #矩阵>>> a3
matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a4 = a2.tolist()
>>> a4
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> a5 = a3.tolist()
>>> a5
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> a4 == a5
True

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