每个数据科学家齐应该知谈的 12 个 Python 特点

数据结构：

Python 提供了多种数据结构，举例列表、元组、字典和集结，使您大要灵验地组织和操作数据。列表是元素序列，元组是不行变序列，字典存储键值对，集结保存特有的方面。

函数：

一些 Python 代码块不错重叠使用来完成疏通的事情。这些块称为函数。它们匡助代码更有档次并与其他代码沿路使命。不错界说函数来封装经常施行的操作，使代码更易于剖判和阐述。

库：

Python 领有大齐专为数据科学任务量身定制的库。一些流行的库包括用于数值遐想的 NumPy、用于数据操作的 pandas、用于数据可视化的 matplotlib 和用于机器学习的 scikit-learn。讹诈这些库不错昭彰简化您的数据分析使命过程。

列表推导式：

列表推导式是在 Python 中创建列表的一种简易而简易的步履。不错使用一转代码证据现存列表生排列表，而不是编写传统的轮回。此功能简化了代码并普及了可读性，相配是在科罚复杂的休养或过滤操作时。

条目语句：

if、elif 和 else 等条目语句使大要证据特定条目为止门径的过程。它们允许代码作念出有谋略并相应地施行不同的代码块。掌持条目语句关于在数据分析任务中杀青逻辑至关蹙迫。

轮回：

轮回（举例 for 和 while 轮回）是 Python 中的基本构造，用于迭代数据序列或重叠施行代码，直到兴隆某些条目。它们在高效施行重叠性任务方面阐扬着至关蹙迫的作用，举例科罚大型数据集或迭代测验机器学习模子。

文献科罚：

Python 提供了用于读取和写入文献的内置函数和模块。无科罚的是 CSV 文献、文本文献仍是更复杂的样子，Python 的文献科罚功能齐不错简化数据的加载和保存，这是数据科学情势中的常见要求。

面向对象编程（OOP）：

面向对象编程 (OOP) 是一种原型，允许将践诺宇宙的实体建模为具有属性和活动的对象。 Python 因循 OOP 原则，使大要创建类和对象来封装数据和功能。了解 OOP 认识不错增强代码组织并促进数据科学情势标可重用性。

极端科罚：

极端科罚使您大要估计并妥善科罚门径施行时分的过失或偶然情况。 Python 的 try- except 块允许您拿获并反映极端，注视门径崩溃并提供更畅达的用户体验。

常用抒发：

正则抒发式（庸碌称为 regex）是用于模式匹配和文本操作的普遍器用。它们允许搜索字符串中的好意思满模式、考据输入样子并从文本数据中索要联系信息。掌持正则抒发式不错加速数据清算和预科罚等任务。

Lambda函数：

Lambda 称为匿名函数，是一种简易的内联函数，它接纳多个输入，但只接纳一个抒发式。它们关于一次性使用的函数相配有用，相配是当界说一个单独的函数需要更多的致力时。

map、filter 、reduce：

这些高阶函数（map、filter 、reduce）使您大要灵验地将操作应用于数据集结。 Map 将函数应用于每个序列元素，过滤器证据条目选择元素，并将团聚元素减少为单个值。讹诈这些函数不错简化复杂的数据休养和遐想。