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  • 访问元素和提取子集是数据框基本操作,在pandas中,提供了多种方式对于一个数据框而言,既从0开始整数下标索引,也行列标签索引>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', '...

    访问元素和提取子集是数据框的基本操作,在pandas中,提供了多种方式。对于一个数据框而言,既有从0开始的整数下标索引,也有行列的标签索引>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3', 'r4'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])>>> df           A B C Dr1 -0.220018 -0.398571 0.109313 0.186309r2 -1.416611 0.826713 0.178174 0.117015r3 -0.640207 -0.105941 -0.139368 -1.159992r4 -2.254314 -1.228511 -2.080118 -0.212526利用这两种索引,可以灵活的访问数据框中的元素,具体的操作方式有以下几种

    1. 属性运算符

    数据框的每一列是一个Series对象,属性操作符的本质是先根据列标签得到对应的Series对象,再根据Series对象的标签来访问其中的元素,用法如下# 第一步,列标签作为属性,先得到Series对象>>> s = df.A>>> sr1 -0.220018r2 -1.416611r3 -0.640207r4 -2.254314Name: A, dtype: float64# 第二步,在根据下标或者标签访问Series对象中的元素>>> s.r1-0.22001819046457136>>> s[0]-0.22001819046457136# 属性操作符,一步法简写如下>>> df.A.r1-0.22001819046457136

    属性操作符,一次只可以返回一个元素,适用于提取单列或者访问具体标量的操作。

    2. 索引运算符

    这里的索引运算符,有两种操作方式对列进行操作,用列标签来访问对应的列

    对行进行切片操作

    列标签的用法,支持单个或者多个列标签,用法如下# 单个列标签>>> df['A']r1 -0.220018r2 -1.416611r3 -0.640207r4 -2.254314Name: A, dtype: float64# 当然,你可以在列对应的Series对象中再次进行索引操作,访问对应元素>>> df['A']['r1']-0.22001819046457136>>> df['A'][0]-0.22001819046457136# 多个列标签>>> df[['A', 'B']]A Br1 -0.220018 -0.398571r2 -1.416611 0.826713r3 -0.640207 -0.105941r4 -2.254314 -1.228511

    对行进行切片的操作,用法如下>>> df[:2]           A         B         C         Dr1 -0.220018 -0.398571  0.109313  0.186309r2 -1.416611  0.826713  0.178174  0.117015

    索引操作符,一次只能访问数据框的一个维度,适用于仅操作一个维度的场景。需要注意的是,当对不存在的列标签设值时,并不会报错,会自动进行append操作,示例如下>>> df['E'] = 5>>> df           A B C D Er1 0.706160 0.097334 0.241069 -0.412934 5r2 -0.357353 1.053972 0.052277 -1.459352 5r3 0.341270 0.551733 2.637333 0.494495 5r4 1.506536 0.635737 1.083644 1.106261 5

    另外,索引操作符支持布尔数组,本质是提取True对应的元素,本次示例如下>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3', 'r4'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])>>>df           A B C Dr1 0.254875  0.627368 -1.488750 -1.134972r2 -0.052981 -1.874639 -1.460659  1.020969r3 -2.046727  1.460599  0.808164 -1.015956r4 -0.385587  1.534610 -0.043623 -1.742118>>>(df.A > df.B) & (df.B < df.C)r1 Falser2 Truer3 Falser4 Falsedtype: bool>>>df[(df.A > df.B) & (df.B < df.C)]           A B C Dr2 -0.052981 -1.874639 -1.460659  1.0209693. loc

    loc功能灵活且强大,提供了基于标签的访问方式,先操作行标签,再操作列标签,用法如下# 只提供一个标签,视为行标签>>> df.loc['r1']A -0.220018B -0.398571C 0.109313D 0.186309Name: r1, dtype: float64# 根据单个行列标签,访问对应元素>>> df.loc['r1','A']-0.22001819046457136# 也支持多个行列标签,用列表的写法>>> df.loc['r1', ['A', 'B']]A -0.220018B -0.398571# :冒号是所有标签的简写>>> df.loc[:,'A']r1 -0.220018r2 -1.416611r3 -0.640207r4 -2.254314

    对于标签,支持切片操作,和python内置的切片规则不一样,loc的切片包含了终止点,用法如下>>> df.loc['r1':'r3', 'A':'C']           A         B         Cr1 -0.220018 -0.398571  0.109313r2 -1.416611  0.826713  0.178174r3 -0.640207 -0.105941 -0.139368

    loc也支持布尔数组,本质是提取True对应的标签元素,用法如下# 布尔数组# True对应的标签为C和D>>>df.loc['r1'] > 0A FalseB FalseC TrueD TrueName: r1, dtype: bool# 利用布尔数组,提取C,D两列>>>df.loc[:, df.loc['r1'] > 0]           C Dr1 0.109313  0.186309r2 0.178174  0.117015r3 -0.139368 -1.159992r4 -2.080118 -0.212526# 最近构建布尔数组,来提取对应的行>>>s = pd.Series([False, False, True, True], ['r1', 'r2', 'r3', 'r4'])>>>sr1 Falser2 Falser3 Truer4 Truedtype: bool>>>df.loc[s, :]           A B C Dr3 -0.640207 -0.105941 -0.139368 -1.159992r4 -2.254314 -1.228511 -2.080118 -0.212526

    loc还支持函数调用,比如一个lambda匿名函数,用法如下>>> df.loc[:, lambda df: ['A', 'B']]           A         Br1 -0.220018 -0.398571r2 -1.416611  0.826713r3 -0.640207 -0.105941r4 -2.254314 -1.228511

    函数调用的本质是通过函数返回对应的标签,示例如下>>> def extract_cols(df):... return(df.columns[0:2])...>>> extract_cols(df)Index(['A', 'B'], dtype='object')>>>>>> df.loc[:, extract_cols]           A Br1 -0.220018 -0.398571r2 -1.416611  0.826713r3 -0.640207 -0.105941r4 -2.254314 -1.228511

    在函数中,可以根据需要定义复杂的逻辑。需要注意的是,通过loc设置对应的值时,当key不存在时,会默认进行append操作,示例如下# r5并不存在,但是不会报错>>> df.loc['r5'] = 1# 自动追加了r5的内容>>> df           A B C Dr1 -0.220018 -0.398571 0.109313 0.186309r2 -1.416611 0.826713 0.178174 0.117015r3 -0.640207 -0.105941 -0.139368 -1.159992r4 -2.254314 -1.228511 -2.080118 -0.212526r5 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000

    4. iloc

    与loc相对应, iloc提供了基于下标索引访问元素的方式,用法和loc相同,只是将标签替换成了下标索引,示例如下# 单个索引,视为行索引>>> df.iloc[0]A   -0.220018B   -0.398571C    0.109313D    0.186309Name: r1, dtype: float64# 单个行列索引>>> df.iloc[0, 0]-0.22001819046457136# 多个行列索引>>> df.iloc[[0, 1], [0, 1, 2]]           A         B         Cr1 -0.220018 -0.398571  0.109313r2 -1.416611  0.826713  0.178174# 索引切片>>> df.iloc[:2, :2]           A         Br1 -0.220018 -0.398571r2 -1.416611  0.826713# 函数调用>>> df.iloc[:, lambda df: [0, 1]]           A         Br1 -0.220018 -0.398571r2 -1.416611  0.826713r3 -0.640207 -0.105941r4 -2.254314 -1.228511

    5. at系列函数

    上述几种方式都可以访问单个元素,但是由于考虑了很多的功能,其访问速度并不是最快的。针对访问单个元素的常见,pandas推荐使用at和iat函数,其中at使用标签进行访问,iat使用位置索引进行访问,用法如下>>> df.at['r1', 'A']-0.22001819046457136>>> df.iat[0, 0]-0.22001819046457136

    pandas中访问元素的具体方法还有很多,熟练使用行列标签,位置索引,布尔数组这三种基本的访问方式,就已经能够满足日常开发的需求了。·end·

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  •  当一个函数需要访问一个数组元素时,出于上述原因,往往也希望令传入参数尽可能少(至少我是这样...)。  首先,引出一个例子,对于std::vector<typename>来说,往往只需要传递一个参数就足够...

      在书写C++代码时,往往为了令代码更加简洁高效、提高代码可读性,会对定义的函数有一些特殊的要求:比如不传递不必要的参数,以此来让函数的参数列表尽可能简短。

      当一个函数需要访问一个数组元素时,出于上述原因,往往也希望令传入的参数尽可能的少(至少我是这样...)。

      首先,引出一个例子,对于std::vector<typename>来说,往往只需要传递一个参数就足够了(当只涉及单独访问该vector时的确如此),比如要编写一个show函数,这个函数的功能是打印传入容器的所有元素,并用空格将这些元素分隔开来。那么当传入容器为vector时,这个show函数就会简单无比:

    1 void show(const std::vector<int> &ivec) {
    2     for (size_t i = 0; i < ivec.size(); ++i)
    3         std::cout << ivec[i] << " ";
    4     std::cout << std::endl;
    5 }

      可以看到,由于标准库中的vector包含size成员,使得我们很容易获取这个vector对象的大小,进而方便对这个vector进行访问。此时,这个函数只需要一个参数就可以完成容器的访问工作(当然,对于这种容器,也可以用迭代器进行访问,此方式下函数的参数个数不变)。

      那么... 内置数组呢?

      很遗憾,答案是:不行。

      在《C++ Primer 5th》中,作者指出:“因为数组是以指针的形式传递给函数的,所以一开始函数并不知道数组的确切尺寸,调用者应该为此提供一些额外的信息。”(中文版第193页,英文版第216页)  

      书中继而阐述了三种函数访问数组的方式(原文为:“管理指针形参的三种技术”):

      1. 使用标记指定数组长度

        通俗地说,就是在传入的这个数组中,含有一些标记数组结束的元素,比如C风格字符串(const char *),显式地以'\0'字符作为结尾标识符。那么当遍历到一个'\0'时,即可认定这个字符串结束,此时判定访问结束。但显而易见,这样的访问方式不具有普适性,毕竟很多容器并不会包含一个指定的结尾标识,甚至一些容器都不能保证存入元素的顺序固定。

        这里,当然也可以预定数组就是指定大小的(例如在源文件中声明const LEN = 20; 或者预处理 #define LEN 20),尽管这样和上述方法一样,可以使得函数只需要一个形参:

    #define LEN 20
    // const int LEN = 20;
    
    void show(const char *cp) {
        if (cp)
            while (*cp)
                std::cout << *cp++;
    }
    
    void show(const int lst[]) {
        for (size_t i = 0; i < LEN; ++i)
            std::cout << lst[i] << " ";
        std::cout << std::endl;
    }

        但是,这样的程序是不具有普遍性的,我们可以很肯定地说,我们的数组一定不会正好包含20或更少的元素。

     

      2. 使用标准库规范

        在标准库中,对数组定义了begin和end方法,和迭代器不同的是,函数返回的是指针类型;和迭代器相同的是,用法基本一致...

    void show(const int *beg, const int *end) {
        for (auto iter = beg; iter != end; ++iter)
            std::cout << *iter << std::endl;
        std::cout << std::endl;
    }
    
    /* 很遗憾,玩儿不转
    void show(const int lst[]) {
        for (auto beg = std::begin(lst); beg != std::end(lst); ++beg) 
            std::cout << *beg << " ";
        std::cout << std::endl;
    } 
    */

        可以看到,这时的show函数,至少需要两个参数。当然,说到begin和end函数,很多人都会想到上面第二个这种方式,然而很遗憾,这种方式不行!此时,只能通过显式地调用

    show(std::begin(lst), std::end(lst));

        来实现第一个函数的调用。但... 这并未达到“调用函数只包含一个参数”的期望。

        至于这里的第二种方式不行的原因,我认为是:在C++调用函数时,数组被自动转换为数组元素类型的指针类型(比如int lst[]就被转换成了int *lst),这个过程是如此自然,就像是内置类型默认类型转换一般(比如sum = 1 + 2.0,这里的1就自然从int类型被转换成了double类型)。因此,函数对这样一个int *类型,自然无从对之继续调用begin和end函数以得到其首尾位置(这里重点是无法得到尾位置)。故... 玩儿不转。

     

      3. 显式传递一个表示数组大小的形参

        这可能是每个学过C/C++的人最常用的方法了。通过显式控制访问元素的个数,保证指针前进的深度:

    void show(const int lst[], size_t length) {
        for (size_t i = 0; i < length; ++i) 
            std::cout << lst[i] << " ";
        std::cout << std::endl;
    }

        形式很简单,无须解释。这里需要注意的就是形参处的length的类型是size_t的,因此调用者传入一个负值,很有可能就美滋滋了。当然,也可以修改为其他类型,但这个问题不容忽视(见之前博客)。

        我想说的是,这种方式下,依然没达到“调用函数只包含一个参数”的期望...

     

        可能只有强迫症才会有这样的纠结吧,但很欣慰的是,通过这个纠结,将调用函数访问数组的三种方式系统地进行了说明阐述(方式2的第二种形式真的让我很惋惜...)。

        当然,如果读者有更好的方式(如果能只传入一个参数即可访问任意类型任意大小的数组,看在我纠结这么久的份儿上,千万要告诉我...),欢迎评论区分享,若有写的不足的地方,敬请评论区斧正,在此感谢。

    转载于:https://www.cnblogs.com/stevenshen123/p/10486936.html

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  • 对于数组的操作必须建立在数组的遍历和访问之前,也就是常说的轮循数组一数组的访问,在带数据的数组数组初始化完成之后,若想取出,其中某一个元素的值可以使用去下啦,可以使用去下标的方式获取指定下标对应的元素...

    JS当中数组的遍历和访问,数组中存放的是数组的数据的集合,对于数组的操作必须建立在数组的遍历和访问之前,也就是常说的轮循数组一数组的访问,在带数据的数组数组初始化完成之后,若想取出,其中某一个元素的值可以使用去下啦,可以使用去下标的方式获取指定下标对应的元素值。

    吾生也有涯,而知也无涯,学习使使我快乐,数剧的遍历这一块儿我学的不太好,但是还是需要好好学的,数据的遍历有广泛的应用,比如说商品列表新闻列表等等。这些数据都有相同的属性,比如题目内容时间等。代码图片有详解。
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    只有自己深深痛过,才能体会别人的痛,于是难得自我们反省。学习也是如此,只有我们自我反省思考才会进步,正所谓吾日三省吾身就是这样的道理。

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  • 1、数组存储方式分析 优点:通过下标方式...优点:在一定程度上对数组存储方式有优化(比如:插入一个数值节点,只需要将插入节点,链接到链表中即可,删除效率也很好) 缺点:在进行检索时,效率仍然较低,...

    1、数组存储方式的分析

         优点:通过下标方式访问元素,速度快。对于有序数组,还可使用二分查找提高检索速度。

         缺点:如果要检索具体某个值,或者插入某个值(按一定顺序)会整体移动,效率较低

    2、链式存储方式的分析

    优点:在一定程度上对数组存储方式有优化(比如:插入一个数值节点,只需要将插入节点,链接到链表中即可,删除效率也很好)

    缺点:在进行检索时,效率仍然较低,比如:(检索某个值,需要从头结点开始遍历) 

     

    3、树存储方式的分析

    能提高数据存储、读取效率,比如利用二叉排序树(Binary Sort Tree),既可以保证数据的检索速度,同时也可以保证数据的插入、删除、修改的速度 

     

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对于数组元素的访问方式有