python怎么获取数据集(python获取数据库中的数据)
python查看数据集的结构 (用dict实现switch-case)
做机器学习的经常需要处理数据集，可能是json，mat，h5各种格式的，里面有各种标签结构。
了解数据集的结构、格式、类型，对我们处理数据是有帮助的。
写了一个有通用性的程序，
在此用来查看mscoco数据集的json注释，相同级别的数据使用了相同的缩进。
这里列举了对5种类型的处理，要处理其他类型，仿照加进去就是了。
python没有switch-case结构，可以用dict实现。
运行结果：
可以清晰的看出，annotations是dict类型，有5个key，以及每个项分别的类型和详情。
Python 中request数据的获取
如何获取request的参数
在于客户端请求头Headers中参数：Content-Type的设置
以及传参的方式
一、Content-Type:application/json
二、 Content-Type:application/x-www-form-urlencoded
当然你可以通过输出看区别：
python数据集
python数据集
===
列表
创建列表
a = [23, 45, 1, -3434, 43624356, 234]
查询列表
切片
增加
修改
删除
循环
排序
===
元组
元组是由数个逗号分割的值组成
a = 'Fedora', 'catkin', 'Kubuntu', 'Pardus'
===字符串
字符串是一个有序的字符集合，用于存储和表示基本的文本信息，用单引号，或双引号，或三引号括起来
===字典
字典是一种key---value的数据类型，使用就像我们使用字典，通过拼音或笔画查找字的详细类容
字典是是无序的键值对（key:value）集合，同一个字典内的键必须是互不相同的。一对大括号 {} 创建一个空字典。初始化字典时，在大括号内放置一组逗号分隔的键：值对，这也是字典输出的方式。我们使用键来检索存储在字典中的数据。
data = {'kushal':'Fedora', 'kart_':'Debian', 'Jace':'Mac'}
===集合
集合是一个无序的，不重复的数据组合，
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持 union（联合），intersection（交），difference（差）和 symmetric difference（对称差集）等数学运算。
作用：
去重，把一个列表当成集合，就自动去重了
关系测试，测试两组数据之间的交集，差集，并集等关系
Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数
loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签！标签！标签！
loc[1] 选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a']。
但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！
如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型。
ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。
如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数（DataFrame）
pycharm怎么调用数据集
pycharm怎么调用数据集
实例必须是开机状态
选择左上角的File-settings-Python Interpreter,点击小齿轮选择Add
进入下一个界面后，点击SSH Interpreter，红框中信息从自己实例的ssh指令获取
然后点击Next
回到AutoDL自己的实例中，将密码复制下来
填入刚复制好的密码，点击Next
路径选择一定要正确，如图；最后点击Finish，再弹出新框后点击Apply，OK，这样就连接成功了。
1 如何用Python导入Excel以及csv数据集
Excel是一个二进制文件，它保存有关工作簿中所有工作表的信息
CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式，用逗号分隔一系列值
Excel不仅可以存储数据，还可以对数据进行操作
CSV文件只是一个文本文件，它存储数据，但不包含格式，公式，宏等。它也被称为平面文件
Excel是一个电子表格，将文件保存为自己的专有格式，即xls或xlsx
CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式
保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑
CSV文件可以通过文本编辑器（如记事本）打开或编辑
excel中会有若干个表单，每个表单都会这些属性：?
行数（nrows） 列数（ncols） 名称（name） 索引（number）?
import xlrd //执行操作前需要导入xlrd库?
#读取文件?
excel = xlrd.open_workexcel("文件地址") //这里表格名称为excel，文件的地址可以从文件的属性中看到?
#读取表格表单数量?
sheet_num= excel.nsheets // sheet_num为变量，其值为表格表单数量?
#读取表格表单名称?
sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name为变量，其值为表格表单名称?
#如果想要看到上述两个变量，可以使用print()函数将它们打印出来?
#想要读取某个表单的数据，首先获取表单 excel.sheet_by_index(0)?
//表单索引从0开始，获取第一个表单对象 excel.sheet_by_name('xxx')?
// 获取名为”xxx”的表单对象 excel.sheets()?
// 获取所有的表单对象 获取单元格的内容：使用cell_value 方法 这里有两个参数：行号和列号，用来读取指定的单元格内容。?
第一行的内容是:sheet.row_values(rowx=0)?
第一列的内容是:sheet.col_values(colx=0)
CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。
import csv //执行操作前需要导入csv库?
#csv读取?
遍历其中数据 csv_file = csv.reader(open(‘文件地址’,’r’)) for x in csv_file print(x)