按数据类型分类整理，适合快速查找。示例变量：字符串 s，列表 lst，元组 t，集合 st，字典 d，文件对象 f，Numpy 数组 arr，Pandas 表格 df。
| 类型 | 是否可变 | 是否有序 | 是否可重复 | 典型用途 |
|---|
int | 不可变 | 不适用 | 不适用 | 整数计算，如年龄、数量、下标 |
float | 不可变 | 不适用 | 不适用 | 小数计算，如价格、比例、分数 |
bool | 不可变 | 不适用 | 不适用 | 条件判断，只有 True 和 False |
complex | 不可变 | 不适用 | 不适用 | 复数计算，较少用于日常业务 |
str | 不可变 | 有序 | 可重复字符 | 文本、路径、编码、格式化输出 |
list | 可变 | 有序 | 可重复元素 | 存一组需要增删改的数据 |
tuple | 不可变 | 有序 | 可重复元素 | 存固定结构数据，如坐标、函数多返回值 |
set | 可变 | 无序 | 不可重复 | 去重、交集、并集、差集 |
dict | 可变 | 按插入顺序 | key 不重复，value 可重复 | key-value 映射，如配置、对象信息 |
NoneType | 不可变 | 不适用 | 不适用 | 表示空值、无返回值、占位 |
bytes | 不可变 | 有序 | 可重复字节 | 二进制数据、网络传输、文件字节流 |
range | 不可变 | 有序 | 不重复或按步长重复性很低 | 循环次数、整数序列 |
function | 可变属性 | 不适用 | 不适用 | 封装可复用逻辑 |
class | 可变属性 | 不适用 | 不适用 | 定义对象模板 |
object | 通常可变 | 由类决定 | 由类决定 | 保存一组属性和方法 |
file | 状态可变 | 按文件内容顺序 | 由文件内容决定 | 读写文件 |
generator | 状态可变 | 有序生成 | 由生成逻辑决定 | 惰性生成数据，节省内存 |
iterator | 状态可变 | 有序遍历 | 由源数据决定 | 逐个取值 |
ndarray | 可变 | 有序 | 可重复元素 | 高性能数值数组计算 |
Series | 可变 | 有索引顺序 | 可重复值 | Pandas 一维列数据 |
DataFrame | 可变 | 行列有序 | 可重复值 | Pandas 二维表格数据 |
简单记忆：str/tuple 不能改，list/dict/set 能改；list/tuple/str 有顺序，set 无顺序；dict 查找靠 key，set 主要用来去重和集合运算。
| 类型 | 创建方式 | 简单说明 |
|---|
int | n = 10 | 创建整数 |
int | n = int("10") | 字符串转整数 |
float | x = 3.14 | 创建浮点数 |
float | x = float("3.14") | 字符串转浮点数 |
bool | flag = True | 创建布尔值 |
bool | flag = bool(x) | 根据对象真假转布尔值 |
complex | z = 1 + 2j | 创建复数 |
complex | z = complex(1, 2) | 创建复数 1+2j |
str | s = "hello" | 创建字符串 |
str | s = str(123) | 其他类型转字符串 |
list | lst = [1, 2, 3] | 创建列表 |
list | lst = list(range(3)) | 可迭代对象转列表 |
tuple | t = (1, 2, 3) | 创建元组 |
tuple | t = (1,) | 创建单元素元组 |
tuple | t = tuple([1, 2]) | 列表转元组 |
set | st = {1, 2, 3} | 创建集合 |
set | st = set([1, 1, 2]) | 列表转集合并去重 |
dict | d = {"name": "Tom", "age": 18} | 创建字典 |
dict | d = dict(name="Tom", age=18) | 用关键字参数创建字典 |
dict | d = dict([("a", 1), ("b", 2)]) | 用键值对列表创建字典 |
NoneType | x = None | 创建空值对象 |
bytes | b = b"hello" | 创建字节对象 |
bytes | b = "hello".encode("utf-8") | 字符串编码为字节 |
range | r = range(10) | 创建整数范围对象 |
function | def f(): pass | 创建函数对象 |
lambda | f = lambda x: x + 1 | 创建匿名函数对象 |
class | class Student: pass | 创建类对象 |
object | stu = Student() | 通过类创建实例对象 |
file | f = open("a.txt", "r", encoding="utf-8") | 创建文件对象 |
generator | g = (x for x in range(3)) | 创建生成器对象 |
iterator | it = iter([1, 2, 3]) | 创建迭代器对象 |
datetime | dt = datetime.now() | 创建当前日期时间对象 |
date | d = date.today() | 创建当前日期对象 |
ndarray | arr = np.array([1, 2, 3]) | 创建 Numpy 数组 |
Series | s = pd.Series([1, 2, 3]) | 创建 Pandas 一维数据 |
DataFrame | df = pd.DataFrame({"name": ["Tom"], "age": [18]}) | 创建 Pandas 表格数据 |
| API | 简单说明 |
|---|
type(x) | 查看对象类型 |
id(x) | 查看对象内存标识 |
len(x) | 获取长度 |
print(x) | 输出内容 |
input(msg) | 接收键盘输入，返回字符串 |
str(x) | 转为字符串 |
int(x) | 转为整数 |
float(x) | 转为浮点数 |
bool(x) | 转为布尔值 |
list(x) | 转为列表 |
tuple(x) | 转为元组 |
set(x) | 转为集合 |
dict(x) | 转为字典 |
range(n) | 生成 0 到 n-1 的整数序列 |
range(start, stop, step) | 按步长生成整数序列 |
x in range(...) | 判断数字是否在范围内 |
enumerate(x) | 遍历时同时获取下标和值 |
zip(a, b) | 将多个可迭代对象按位置打包 |
sorted(x) | 返回排序后的新列表 |
reversed(x) | 返回反向迭代器 |
sum(x) | 求和 |
max(x) | 求最大值 |
min(x) | 求最小值 |
abs(x) | 求绝对值 |
round(x, n) | 四舍五入保留 n 位小数 |
all(x) | 所有元素为真才返回 True |
any(x) | 任意元素为真就返回 True |
isinstance(x, type) | 判断对象是否属于某类型 |
eval(s) | 执行字符串表达式，不建议处理不可信输入 |
help(x) | 查看帮助信息 |
dir(x) | 查看对象可用属性和方法 |
| API | 简单说明 |
|---|
int("10") | 字符串转整数 |
float("3.14") | 字符串转浮点数 |
complex(a, b) | 创建复数 a+bj |
bin(n) | 整数转二进制字符串 |
oct(n) | 整数转八进制字符串 |
hex(n) | 整数转十六进制字符串 |
pow(a, b) | 计算 a 的 b 次方 |
divmod(a, b) | 同时返回商和余数 |
n.bit_length() | 返回整数二进制位数 |
| API | 简单说明 |
|---|
s[index] | 按下标取字符 |
s[start:end:step] | 字符串切片 |
s.find(sub) | 查找子串位置，找不到返回 -1 |
s.index(sub) | 查找子串位置，找不到报错 |
s.count(sub) | 统计子串出现次数 |
s.replace(old, new) | 替换字符串，返回新字符串 |
s.split(sep) | 按分隔符拆分为列表 |
sep.join(lst) | 用分隔符拼接字符串列表 |
s.strip() | 去除首尾空白字符 |
s.lstrip() | 去除左侧空白字符 |
s.rstrip() | 去除右侧空白字符 |
s.upper() | 转大写 |
s.lower() | 转小写 |
s.title() | 每个单词首字母大写 |
s.capitalize() | 首字母大写 |
s.startswith(prefix) | 判断是否以指定内容开头 |
s.endswith(suffix) | 判断是否以指定内容结尾 |
sub in s | 判断是否包含子串 |
sub not in s | 判断是否不包含子串 |
s.isdigit() | 判断是否全是数字字符 |
s.isalpha() | 判断是否全是字母 |
s.isalnum() | 判断是否全是字母或数字 |
s.isspace() | 判断是否全是空白字符 |
s.format(x) | 格式化字符串 |
f"{x}" | f-string 格式化，最常用 |
ord(ch) | 单个字符转 Unicode 编码整数 |
s.encode("utf-8") | 字符串转字节 |
b.decode("utf-8") | 字节转字符串 |
part in b | 判断 bytes 是否包含指定字节片段 |
part not in b | 判断 bytes 是否不包含指定字节片段 |
| API | 简单说明 |
|---|
lst[index] | 按下标取元素 |
lst[start:end:step] | 列表切片 |
x in lst | 判断列表是否包含元素 |
x not in lst | 判断列表是否不包含元素 |
lst.append(x) | 在末尾添加一个元素 |
lst.extend(iterable) | 在末尾追加多个元素 |
lst.insert(i, x) | 在指定下标插入元素 |
lst.remove(x) | 删除第一个匹配的元素 |
lst.pop() | 删除并返回最后一个元素 |
lst.pop(i) | 删除并返回指定下标元素 |
lst.clear() | 清空列表 |
lst.index(x) | 查找元素下标，找不到报错 |
lst.count(x) | 统计元素出现次数 |
lst.sort() | 原地升序排序 |
lst.sort(reverse=True) | 原地降序排序 |
lst.sort(key=func) | 按指定规则排序 |
sorted(lst) | 返回排序后的新列表 |
lst.reverse() | 原地反转列表 |
list(reversed(lst)) | 返回反转后的新列表 |
x in lst | 判断元素是否存在 |
del lst[i] | 按下标删除元素 |
[expr for x in lst] | 列表推导式 |
[expr for x in lst if cond] | 带条件过滤的列表推导式 |
| API | 简单说明 |
|---|
t[index] | 按下标取元素 |
t[start:end:step] | 元组切片 |
x in t | 判断元组是否包含元素 |
x not in t | 判断元组是否不包含元素 |
t.count(x) | 统计元素出现次数 |
t.index(x) | 查找元素下标，找不到报错 |
tuple(lst) | 列表转元组 |
(x,) | 创建单元素元组，逗号不能省 |
a, b = t | 元组解包 |
| API | 简单说明 |
|---|
set(iterable) | 创建集合并去重 |
x in st | 判断集合是否包含元素 |
x not in st | 判断集合是否不包含元素 |
st.add(x) | 添加元素 |
st.update(iterable) | 批量添加元素 |
st.remove(x) | 删除元素，不存在则报错 |
st.discard(x) | 删除元素，不存在不报错 |
st.pop() | 随机删除并返回一个元素 |
st.clear() | 清空集合 |
a | b | 求并集 |
a.union(b) | 求并集 |
a & b | 求交集 |
a.intersection(b) | 求交集 |
a - b | 求差集 |
a.difference(b) | 求差集 |
a ^ b | 求对称差集 |
a.issubset(b) | 判断 a 是否为 b 的子集 |
a.issuperset(b) | 判断 a 是否包含 b |
{expr for x in st} | 集合推导式 |
| API | 简单说明 |
|---|
d[key] | 根据 key 取值，不存在则报错 |
d.get(key) | 根据 key 取值，不存在返回 None |
d.get(key, default) | key 不存在时返回默认值 |
d[key] = value | 新增或修改键值对 |
d.pop(key) | 删除并返回指定 key 的值 |
d.pop(key, default) | key 不存在时返回默认值 |
d.popitem() | 删除并返回最后一组键值对 |
del d[key] | 删除指定 key |
d.clear() | 清空字典 |
d.keys() | 获取所有 key |
d.values() | 获取所有 value |
d.items() | 获取所有 key-value |
d.update(other) | 合并或更新字典 |
d.setdefault(key, default) | key 不存在时设置默认值 |
key in d | 判断字典是否包含 key |
key not in d | 判断字典是否不包含 key |
dict.fromkeys(keys, value) | 用一组 key 创建字典 |
{k: v for x in lst} | 字典推导式 |
| API | 简单说明 |
|---|
for x in iterable | 遍历可迭代对象 |
iter(x) | 获取迭代器 |
next(it) | 获取迭代器下一个元素 |
enumerate(lst, start=0) | 带下标遍历 |
zip(a, b) | 多个序列并行遍历 |
map(func, iterable) | 对每个元素应用函数 |
filter(func, iterable) | 按条件过滤元素 |
lambda x: expr | 定义简单匿名函数 |
(expr for x in lst) | 生成器表达式，节省内存 |
| API | 简单说明 |
|---|
open(path, "r", encoding="utf-8") | 以只读方式打开文本文件 |
open(path, "w", encoding="utf-8") | 写入文件，存在则清空 |
open(path, "a", encoding="utf-8") | 追加写入文件 |
with open(...) as f: | 自动关闭文件，推荐写法 |
text in f.read() | 判断文件内容是否包含指定文本 |
f.read() | 读取全部内容 |
f.read(n) | 读取指定字符数 |
f.readline() | 读取一行 |
f.readlines() | 读取所有行，返回列表 |
for line in f | 逐行读取文件 |
f.write(s) | 写入字符串 |
f.writelines(lines) | 写入字符串列表 |
f.flush() | 将缓冲区内容写入磁盘 |
f.close() | 关闭文件 |
| API | 简单说明 |
|---|
try ... except ... | 捕获异常 |
except Exception as e | 捕获异常并保存异常对象 |
else | 没有异常时执行 |
finally | 无论是否异常都会执行 |
raise Error("msg") | 主动抛出异常 |
assert cond | 断言条件必须为真 |
| API | 简单说明 |
|---|
def func(): | 定义函数 |
return value | 返回结果 |
*args | 接收多个位置参数，保存为元组 |
**kwargs | 接收多个关键字参数，保存为字典 |
global x | 在函数内声明使用全局变量 |
nonlocal x | 在内层函数修改外层函数变量 |
@decorator | 使用装饰器增强函数 |
func.__name__ | 获取函数名 |
func.__doc__ | 获取函数文档字符串 |
| API | 简单说明 |
|---|
class A: | 定义类 |
A() | 创建对象 |
__init__(self) | 构造方法，创建对象时自动执行 |
__str__(self) | 定义对象转字符串的显示内容 |
__repr__(self) | 定义对象调试显示内容 |
__eq__(self, other) | 定义 == 比较规则 |
__lt__(self, other) | 定义 < 比较规则 |
super() | 调用父类方法 |
@property | 把方法当属性使用 |
hasattr(obj, name) | 判断对象是否有某属性 |
getattr(obj, name) | 获取对象属性 |
setattr(obj, name, value) | 设置对象属性 |
delattr(obj, name) | 删除对象属性 |
| API | 简单说明 |
|---|
re.match(pattern, s) | 从开头匹配 |
re.search(pattern, s) | 查找第一个匹配 |
re.findall(pattern, s) | 查找所有匹配，返回列表 |
re.finditer(pattern, s) | 查找所有匹配，返回迭代器 |
re.sub(pattern, repl, s) | 替换匹配内容 |
re.split(pattern, s) | 按正则拆分字符串 |
re.compile(pattern) | 预编译正则表达式 |
m.group() | 获取匹配到的内容 |
m.start() | 获取匹配起始位置 |
m.end() | 获取匹配结束位置 |
| API | 简单说明 |
|---|
json.dumps(obj) | Python 对象转 JSON 字符串 |
json.dumps(obj, ensure_ascii=False) | 转 JSON 时保留中文 |
json.loads(s) | JSON 字符串转 Python 对象 |
json.dump(obj, f) | Python 对象写入 JSON 文件 |
json.load(f) | 从 JSON 文件读取 Python 对象 |
| API | 简单说明 |
|---|
datetime.now() | 获取当前日期时间 |
date.today() | 获取当前日期 |
datetime.strptime(s, fmt) | 字符串转日期时间 |
dt.strftime(fmt) | 日期时间转字符串 |
timedelta(days=1) | 表示时间间隔 |
dt + timedelta(...) | 日期时间加减 |
dt.year | 获取年份 |
dt.month | 获取月份 |
dt.day | 获取日期 |
dt.timestamp() | 转时间戳 |
collections 是 Python 标准库中的容器工具模块，常用于计数、队列、带默认值字典、轻量数据对象等场景。
| API | 简单说明 |
|---|
from collections import Counter | 导入计数器 |
Counter(iterable) | 统计元素出现次数，返回类似字典的计数结果 |
counter.most_common(n) | 获取出现次数最多的前 n 个元素 |
counter[key] | 获取某元素出现次数，不存在返回 0 |
from collections import defaultdict | 导入默认值字典 |
defaultdict(type) | key 不存在时自动创建类型为 type（工厂函数） 的默认值 |
from collections import deque | 导入双端队列 |
deque() | 双端队列，适合队列和栈，头尾操作快 |
dq.append(x) | 右侧添加元素 |
dq.appendleft(x) | 左侧添加元素 |
dq.pop() | 右侧弹出元素 |
dq.popleft() | 左侧弹出元素 |
from collections import namedtuple | 导入具名元组 |
namedtuple(name, fields) | 创建轻量级具名元组，可用属性名访问值 |
| API | 简单说明 |
|---|
np.array(lst) | 列表转 Numpy 数组 |
np.zeros(shape) | 创建全 0 数组 |
np.ones(shape) | 创建全 1 数组 |
np.arange(start, stop, step) | 创建等步长数组 |
np.linspace(start, stop, n) | 创建等间隔数组 |
np.random.rand(m, n) | 创建 0~1 随机数组 |
arr.shape | 查看数组形状 |
arr.dtype | 查看数组类型 |
arr.astype(type) | 转换数组类型 |
arr.reshape(shape) | 改变数组形状 |
arr.T | 数组转置 |
arr.sum(axis=0) | 按维度求和 |
arr.mean(axis=0) | 按维度求平均 |
arr.max(axis=0) | 按维度求最大值 |
arr.min(axis=0) | 按维度求最小值 |
arr.argmax() | 最大值下标 |
arr.argmin() | 最小值下标 |
np.dot(a, b) | 向量点乘或矩阵乘法 |
a @ b | 矩阵乘法 |
np.sqrt(arr) | 开平方 |
np.log(arr) | 求自然对数 |
np.power(arr, n) | 求幂 |
arr[arr > 0] | 布尔索引筛选 |
x in arr | 判断数组是否包含元素 |
np.isin(arr, values) | 判断数组元素是否在指定值集合中 |
np.concatenate([a, b]) | 拼接数组 |
| API | 简单说明 |
|---|
pd.Series(data) | 创建一维数据 |
s.index | 获取索引 |
s.values | 获取值数组 |
s.dtype | 查看数据类型 |
s.shape | 查看形状 |
s.head(n) | 查看前 n 条 |
s.tail(n) | 查看后 n 条 |
s.describe() | 查看描述统计 |
s.sum() | 求和 |
s.mean() | 求平均值 |
s.max() | 求最大值 |
s.min() | 求最小值 |
s.idxmax() | 最大值对应索引 |
s.idxmin() | 最小值对应索引 |
s.astype(type) | 转换数据类型 |
s.isnull() | 判断是否为空值 |
s.fillna(value) | 填充空值 |
s.dropna() | 删除空值 |
s.value_counts() | 统计不同值出现次数 |
value in s.values | 判断 Series 是否包含某个值 |
index in s.index | 判断 Series 是否包含某个索引 |
s.apply(func) | 对每个元素应用函数 |
| API | 简单说明 |
|---|
pd.DataFrame(data) | 创建二维表格数据 |
pd.read_csv(path) | 读取 CSV 文件 |
pd.read_excel(path) | 读取 Excel 文件 |
pd.read_json(path) | 读取 JSON 数据 |
df.to_csv(path, index=False) | 保存为 CSV 文件 |
df.shape | 查看行数和列数 |
df.columns | 查看列名 |
df.index | 查看索引 |
df.dtypes | 查看每列类型 |
df.head(n) | 查看前 n 行 |
df.tail(n) | 查看后 n 行 |
df.info() | 查看字段、类型、缺失值信息 |
df.describe() | 查看数值列描述统计 |
df["col"] | 选择单列 |
df[["a", "b"]] | 选择多列 |
"col" in df.columns | 判断 DataFrame 是否包含某列 |
value in df["col"].values | 判断某列是否包含指定值 |
df.loc[row, col] | 按标签选择行列 |
df.iloc[row, col] | 按位置选择行列 |
df[df["age"] > 18] | 按条件筛选行 |
df.query("age > 18") | 用表达式筛选行 |
df.sort_values("col") | 按列值排序 |
df.sort_index() | 按索引排序 |
df.rename(columns={"old": "new"}) | 重命名列 |
df.drop(columns=["col"]) | 删除列 |
df.drop(index=[0]) | 删除行 |
df.dropna() | 删除缺失值 |
df.fillna(value) | 填充缺失值 |
df.replace(old, new) | 替换值 |
df.duplicated() | 判断重复行 |
df.drop_duplicates() | 删除重复行 |
df.groupby("col") | 按列分组 |
df.groupby("col").sum() | 分组后求和 |
df.groupby("col").agg(func) | 分组后聚合 |
pd.concat([df1, df2]) | 拼接多个表 |
pd.merge(df1, df2, on="id") | 按字段合并表 |
df.pivot(index, columns, values) | 长表转宽表 |
df.melt(id_vars, value_vars) | 宽表转长表 |
df.apply(func) | 按行或列应用函数 |
df.sample(n) | 随机抽样 n 行 |
df.corr() | 计算列相关系数 |