python实现字符串替换时,可利用replace函数来实现,
具体代码为：stringold.replace（strfrom,strto）,其中stringold就是需要更改的字符串,strfrom是需要替换的子字符串,strto是需要转换成的子字符串.Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,也是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本.随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的.大型项目的开发.Python语言具有简洁性.易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程.
在Python中,pandas是基于NumPy数组构建的,使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单.pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的,而NumPy更适合处理统一的数值数组数据.
使用下面格式约定,引入pandas包：
pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame.
Series是一种类似于一维数组的对象,它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成,即index和values两部分,可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值.
pd.Series(list,index=[ ]) ,第二个参数是Series中数据的索引,可以省略.
Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray,同样的类似Python字典类型的操作,包括保留字in操作、使用.get()方法.
Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据.
DataFrame是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同,是最常用的pandas对象.DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）.DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）.
pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引,并按照顺序排列.
如果创建时指定了columns和index索引,则按照索引顺序排列,并且如果传入的列在数据中找不到,就会在结果中产生缺失值：
数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型,Index对象是不可修改,可通过索引值或索引标签获取目标数据,也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐.索引类型index的常用方法：
重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引,会创建一个新对象,如果某个索引值当前不存在,就引入缺失值.
df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法,ffill当前值向前填充,bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True,生成新的对象,False时,新旧相等不复制.
删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象.
.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引.
删除一行或者一列时,用单引号指定索引,删除多行时用列表指定索引.
如果删除的是列索引,需要增加axis=1或axis='columns'作为参数.
增加inplace=True作为参数,可以就地修改对象,不会返回新的对象.
适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算.
.describe() ：针对各列的多个统计汇总,用统计学指标快速描述数据的概要.
.sum() ：计算各列数据的和
.count() ：非NaN值的数量
.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数
.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差
.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵,是通过参数对计算出来的.Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数.DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵.
.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法,可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数.传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算）,传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数.
.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值
.diff() ：计算一阶差分,对时间序列很有效
.mode() ：计算众数,返回频数最高的那（几）个
.mean() ：计算均值
.quantile() ：计算分位数（0到1）
.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集
适用于Series的基本统计分析函数,DataFrame[列名]返回的是一个Series类型.
.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组.
.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率.
.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数.下表对它们进行了总结,其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的.
在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑.
在许多数据分析工作中,缺失数据是经常发生的.对于数值数据,pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据,也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）.
替换值
.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据,如果希望一次性替换多个值,old和new可以是列表.默认会返回一个新的对象,传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改.
删除重复数据
利用函数或字典进行数据转换
df.head()：查询数据的前五行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数.基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶.
pandas.date_range() 返回一个时间索引
df.apply() 沿相应轴应用函数
Series.value_counts() 返回不同数据的计数值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新设置index,参数drop = True时会丢弃原来的索引,设置新的从0开始的索引.常与groupby()一起用
numpy.zeros()
作用就是把合理的数据转换为需要的类型.int()整数,float()浮点数,str()字符串,list()列表,tuple()元组,set()集合......
有一种题目判断一个整数是否回文数,用字符串来处理就很简单
if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数.
b=list(b)
b.sort()
b=tuple(b)
再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同,就是用对应的函数来最后处理.
ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表
tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组
再比如有个叫集合的,集合有唯一性,可以方便用来去重.
在python中的数据类型转换函数共有五类:
①float(x) 将x转换为一个浮点数,x如果是一个字符串, 必须是数字类型的字符串
你可以多去黑马程序员视频库看看,里面这样的知识点特别多
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