数据结构：

Python 提供了多种数据结构，例如列表、元组、字典和集合，使您能够有效地组织和操作数据。列表是元素序列，元组是不可变序列，字典存储键值对，集合保存独特的方面。

函数：

一些 Python 代码块可以重复使用来完成相同的事情。这些块称为函数。它们帮助代码更有条理并与其他代码一起工作。可以定义函数来封装经常执行的操作，使代码更易于理解和维护。

库：

Python 拥有大量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计算的 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。利用这些库可以显着简化您的数据分析工作流程。

列表推导式：

列表推导式是在 Python 中创建列表的一种简短而简单的方法。可以使用一行代码根据现有列表生成列表，而不是编写传统的循环。此功能简化了代码并提高了可读性，特别是在处理复杂的转换或过滤操作时。

条件语句：

if、elif 和 else 等条件语句使能够根据特定条件控制程序的流程。它们允许代码做出决策并相应地执行不同的代码块。掌握条件语句对于在数据分析任务中实现逻辑至关重要。

循环：

循环（例如 for 和 while 循环）是 Python 中的基本构造，用于迭代数据序列或重复执行代码，直到满足某些条件。它们在高效执行重复性任务方面发挥着至关重要的作用，例如处理大型数据集或迭代训练机器学习模型。

文件处理：

Python 提供了用于读取和写入文件的内置函数和模块。无处理的是 CSV 文件、文本文件还是更复杂的格式，Python 的文件处理功能都可以简化数据的加载和保存，这是数据科学项目中的常见要求。

面向对象编程（OOP）：

面向对象编程 (OOP) 是一种原型，允许将现实世界的实体建模为具有属性和行为的对象。 Python 支持 OOP 原则，使能够创建类和对象来封装数据和功能。了解 OOP 概念可以增强代码组织并促进数据科学项目的可重用性。

异常处理：

异常处理使您能够预测并妥善处理程序执行期间的错误或意外情况。 Python 的 try- except 块允许您捕获并响应异常，防止程序崩溃并提供更流畅的用户体验。

常用表达：

正则表达式（通常称为 regex）是用于模式匹配和文本操作的强大工具。它们允许搜索字符串中的完整模式、验证输入格式并从文本数据中提取相关信息。掌握正则表达式可以加快数据清理和预处理等任务。

Lambda函数：

Lambda 称为匿名函数，是一种简短的内联函数，它接受多个输入，但只接受一个表达式。它们对于一次性使用的函数特别有用，特别是当定义一个单独的函数需要更多的努力时。

map、filter 、reduce：

这些高阶函数（map、filter 、reduce）使您能够有效地将操作应用于数据集合。 Map 将函数应用于每个序列元素，过滤器根据条件选择元素，并将聚合元素减少为单个值。利用这些函数可以简化复杂的数据转换和计算。