python自定义异常类的方法
python安装pandas错误怎么解决？
python安装pandas错误怎么解决？
pandas安装错误，一般不会占用很多内存，有两种解决办法。
第一，重新通过pip install pandas的方式进行安装，可以运行在cmd环境下。
第二种方式，更新最新版anaconda，anaconda包含常用的一百八十多个三方库包，正常情况下，肯定有pandas包。
python用法？
一、 变量类型
1、 变量赋值
Python中的变量赋值不需要类型声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值之后才会被创建。使用等号进行变量的赋值。
2、 多个变量赋值
为多个变量赋值时或进行列表内数据的交换时，可以使用这样的赋值方式。
3、 标准数据类型
在内存中存储的数据可以有多种类型。python定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。下面列举了几种数据类型：
A、 数字
数字数据类型用于存储数值，数字类型是不可变数据类型。Python支持3种不同的数字类型：
int：通常被称为整型，不带小数，正负整数都可以，注意python3没有python2的Long类型。
float：浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型可以用科学计数法表示。
complex：复数可以由实部和虚部构成。
B、 字符串
字符串是python中最常用的数据类型，是不可变数据类型，可以使用单引号或双引号包住来表示。支持切片操作。
C、 列表
列表是python中的基础数据类型，是可变数据类型，使用方括号将元素包裹，使用逗号将元素分割。支持切片操作。
Python的列表生成式是一个非常方便的用法。
D、 元组
Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组是不可变数据类型。支持切片操作。
E、 字典
字典是python中唯一的映射类型，采用键值对的方式储存数据，字典的键必须是不可变数据类型。
总结一下：
不可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会发生改变，对于这种数据类型，就称不可变数据类型。
可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址不发生改变，对于这种数据类型，就称可变数据类型。
二、 迭代器与生成器
A、 迭代器
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。
两种方法创建一个迭代器对象：1、对于可迭代对象(列表、字符串、元组)，使用iter()方法进行将一个可迭代数据类型用于创建迭代器。2、使用“元组生成式”，创建可迭代对象。
两种方法返回迭代器中的元素：1、next()方法，每次调用依次返回迭代器中的元素。如果迭代器中没有元素，会报错。2、使用for循环取出元素。
B、 生成器
在Python中，使用了yield的函数被称为生成器。简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值,并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。
同样，生成器也可以使用for循环进行调用。
三、 条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。
Python中用elif代替了else if，所以if语句的关键字为：if–elif–else。其中if和elif后面要跟上条件，如果满足条件执行代码块，执行代码；如果都不满足，执行else后的代码块。
四、 循环语句
Python中的循环语句有for和while。
break 语句可以跳出for和while的循环体。如果你从 for或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。
continue语句被用来跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。
五、 函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。
对于列表、字典、字符串等数据类型，python提供了很多的内建函数，这里对这些常用函数做一个说明：
列表的函数：
字符串的函数：
字典的函数：
除了Python内置的函数，还可以设计自定义函数。
六、 文件操作
Python open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 异常。
使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法。
open方法的常用两个参数有file(文件路径)，mode(读写文件的方式)。常用的mode方式有：
一般使用with结构。使用with结构的好处是不用在每次打开文件后再进行关闭操作。