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  • python如何创建一个列表

    千次阅读 2021-03-06 01:34:30
    与集合不同,list不需要内置函数来创建列表。列表可以包含具有不同位置的重复值,因此,多个不同或重复的值可以在列表创建时作为序列传递。注 -与集不同,列表可能包含可变元素。# Python program to demonstrate# ...

    只需将序列放在方括号[]内即可创建Python中的列表。与集合不同,list不需要内置函数来创建列表。列表可以包含具有不同位置的重复值,因此,多个不同或重复的值可以在列表创建时作为序列传递。

    注 -与集不同,列表可能包含可变元素。

    # Python program to demonstrate

    # Creation of List

    # Creating a List

    List = []

    print("Intial blank List: ")

    print(List)

    # Creating a List with

    # the use of a String

    List = ['GeeksForGeeks']

    print("\nList with the use of String: ")

    print(List)

    # Creating a List with

    # the use of multiple values

    List = ["Geeks", "For", "Geeks"]

    print("\nList containing multiple values: ")

    print(List[0])

    print(List[2])

    # Creating a Multi-Dimensional List

    # (By Nesting a list inside a List)

    List = [['Geeks', 'For'] , ['Geeks']]

    print("\nMulti-Dimensional List:

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  • 我试图从一组列表创建字符串.这是我目前拥有的:#contains categoriesnumind = [('Length',),('Fungus',)]#contains values that pertain to the categoriesrecords = [('Length','Long'),('Length','Med'),'Yes')...

    我有一些非常低效的代码,我想更通用/更高效.我试图从一组列表中创建字符串.

    这是我目前拥有的:

    #contains categories

    numind = [('Length',),('Fungus',)]

    #contains values that pertain to the categories

    records = [('Length','Long'),('Length','Med'),'Yes'),'No')]

    #contains every combination of values between the 2 categories.

    #for example,(Long,Yes) = Length=Long & Fungus = Yes.

    combinations = [('Long',('Long','No'),('Med','No')]

    现在我想创建在我的组合列表中包含每个组合的字符串.这是效率低下的部分.我喜欢它,所以我不必硬连接“numind”列表的长度.有任何想法吗?

    values = combinations

    valuestring = []

    if len(numind) == 0:

    pass

    elif len(numind) == 1:

    for a in xrange(len(values)):

    valuestring.append(numind[0][0]+values[a][0])

    elif len(numind) == 2:

    for a in xrange(len(values)):

    valuestring.append(numind[0][0]+values[a][0]+'_'+numind[1][0]+values[a][1])

    #and so forth until numind is 10+

    产量

    ['LengthLong_FungusYes','LengthLong_FungusNo','LengthMed_FungusYes','LengthMed_FungusNo']

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  • DataFrame概念(可以通俗理解为excel中一片数据)表格型数据结构,带有标签的二维数组,...1、.index 行标签2、.columns 列标签3、.values 值.4、dtypes return the dtypes in the DataFrame.# -*- coding: utf-8 -*-i...

    DataFrame概念(可以通俗理解为excel中一片数据)

    表格型数据结构,带有标签的二维数组,有行标签(index)和列标签(columns),其值可以是数值、字符串、布尔值等。

    1、.index 行标签

    2、.columns 列标签

    3、.values 值

    .4、dtypes     return the dtypes in the DataFrame.

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import pandas as pd

    d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}

    df = pd.DataFrame(data=d)

    print(df)

    print(df.index)

    print(df.columns)

    print(df.values)

    print(df.dtypes)

    D:python3installpython.exe D:/python/py3script/test.py

    col1 col2

    0 1 3

    1 2 4

    RangeIndex(start=0, stop=2, step=1)

    Index(['col1', 'col2'], dtype='object')

    [[1 3]

    [2 4]]

    col1 int64

    col2 int64

    dtype: object

    Process finished with exit code 0

    一:数组/list组成的字典创建DataFrame

    1、由数组/list组成的字典(字典的值长度必须保持一致)来创建DataFrame,columns为字典的key,index默认为数字标签

    2、columns参数即为列的顺序,格式为list,如果现有数据没有该列(比如列'www.python66.com')则显示控制NaN,如果指定的列少于现有数据,则只显示指定列那部分的数据

    3、index参数指定行标签,格式为list

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import pandas as pd

    # dictionary创建

    d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}

    df = pd.DataFrame(data=d)

    print(df)

    print('----------------')

    # 强制更改dtype

    df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8)

    print(df.dtypes)

    print('----------------')

    # numpy的ndarray创建

    df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),columns=['a', 'b', 'c'])

    print(df2)

    print('----------------')

    # 更改columns和index

    d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}

    df = pd.DataFrame(data=d,columns=['python66','col2'],index=['python66',2])

    print(df)

    D:python3installpython.exe D:/python/py3script/test.py

    col1 col2

    0 1 3

    1 2 4

    ----------------

    col1 int8

    col2 int8

    dtype: object

    ----------------

    a b c

    0 1 2 3

    1 4 5 6

    2 7 8 9

    ----------------

    python66 col2

    python66 NaN 3

    2 NaN 4

    Process finished with exit code 0

    二:Series组成的字典创建DataFrame

    1、由Series组成的字典创建DataFrame,其columns为字典的key,index默认为Series的标签(默认是数字标签)

    2、两个Series长度可以不一致(对比第一种方法字典的值长度必须一致),会产生NaN值。

    3、Series的index参数中的元素应避免出现相同的。

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import pandas as pd

    # Series字典构造创建

    series1 = pd.Series(np.random.rand(3))

    df1 = pd.DataFrame({'col1':series1,'col2':series1})

    print(df1)

    print('---------------------')

    series1 = pd.Series(['a','b','c'],index=['python66','py7','py8'])

    series2 = pd.Series(['a','b','c','d'],index=['python66','py7','py8','py9'])

    df1 = pd.DataFrame({'col1':series1,'col2':series2})

    print(df1)

    D:python3installpython.exe D:/python/py3script/test.py

    col1 col2

    0 0.954448 0.954448

    1 0.465568 0.465568

    2 0.286233 0.286233

    ---------------------

    col1 col2

    py7 b b

    py8 c c

    py9 NaN d

    python66 a a

    Process finished with exit code 0

    三:通过二维数组直接创建

    1、通过二维数组创建DataFrame得到形状一样的二位数据,不指定index和columns参数,则默认是数字标签。

    2、index和columns和原数组长度保持一致。

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import pandas as pd

    arr = np.random.rand(12).reshape(3,4)

    df1 = pd.DataFrame(arr)

    print(df1)

    print('---------------')

    arr = np.random.rand(12).reshape(3,4)

    df2 = pd.DataFrame(arr,index=['a','b','c'],columns=['col1','col2','col3','col4'])

    print(df2)

    D:python3installpython.exe D:/python/py3script/test.py

    0 1 2 3

    0 0.374332 0.139147 0.413843 0.866404

    1 0.223835 0.454294 0.741501 0.583207

    2 0.373477 0.602602 0.322788 0.016215

    ---------------

    col1 col2 col3 col4

    a 0.409282 0.808191 0.833259 0.972950

    b 0.347496 0.673279 0.502993 0.889290

    c 0.427744 0.129409 0.894754 0.373354

    Process finished with exit code 0

    四:由字典组成的列表创建

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import pandas as pd

    lis = [{'course','python'},{'domain':'www.python66.com'}]

    df = pd.DataFrame(lis)

    print(df)

    print('----------------')

    df = pd.DataFrame(lis,index=['a','b'])

    print(df)

    D:python3installpython.exe D:/python/py3script/test.py

    0 1

    0 python course

    1 domain None

    ----------------

    0 1

    a python course

    b domain None

    Process finished with exit code 0

    五:由字典组成的字典(嵌套字典)创建

    1、最外层的key是列标签columns,里面的字典的key为index。

    2、可以通过columns参数改变列标签,也可以通过index参数改变行标签,但是原有的index不会变,相当于新增加了一些Index,值为空值。

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import pandas as pd

    dic = {'col1':{'index1':'python','index2':'shell'},'col2':{'index1':'python66','index2':'php'}}

    df = pd.DataFrame(dic)

    print(df)

    print('----------------')

    df = pd.DataFrame(dic,index=['a','b'])

    print(df)

    D:python3installpython.exe D:/python/py3script/test.py

    col1 col2

    index1 python python66

    index2 shell php

    ----------------

    col1 col2

    a NaN NaN

    b NaN NaN

    Process finished with exit code 0

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  • 对python中字典keys,values,items的使用详解在python中对字典进行遍历时,可以直接使用如下模式:dict = {"name": "jack","age": 15,"height": 1.75}for k in dict.keys():print(k)使用keys方法遍历得到的是key,...

    对python中字典keys,values,items的使用详解

    在python中对字典进行遍历时,可以直接使用如下模式:

    dict = {"name": "jack",

    "age": 15,

    "height": 1.75}

    for k in dict.keys():

    print(k)

    使用keys方法遍历得到的是key,可以依次输出,但是当单独使用dict.keys() 时,得到的结果时dict.keys类,属于迭代器,此时并不能使用列表的下标,需要转换一下,方法如下:

    直接使用list()函数将结果返回为一个列表后再进行操作

    使用sorted函数,sorted(dict1.keys()) 即可,并且已经排序完成

    以上两种方式适用于字典的keys() values() items()方法,以便方便调用列表的下标,未转换之前是无法使用下标的

    这篇对python中字典keys,values,items的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2019-02-03

    有些时候我们不得已要利用values来反向查询key,有没有简单的方法呢? 下面我给大家列举一些方法,方便大家使用 python3 >>> d1={'a':1,'b':2} >>> {value:key for key,value in d1.iteritems()} {1: 'a', 2: 'b'} >>> {value:key for key,value in d1.iteritems()}[2] 'b' python2.7 >>&gt

    fromkeys()方法从序列键和值设置为value来创建一个新的字典. 语法 以下是fromkeys()方法的语法: dict.fromkeys(seq[, value])) 参数 seq -- 这是将用于字典的键准备的值的列表. value -- 这是可选的,如果提供的话则值将被设置为这个值 返回值 此方法返回列表. 例子 下面的例子显示fromkeys()方法的使用. #!/usr/bin/python seq = ('name', 'age', 'sex') dict = dict.fr

    items()方法返回字典的(键,值)元组对的列表 语法 以下是items()方法的语法: dict.items() 参数 NA 返回值 此方法返回元组对的列表. 例子 下面的例子显示了items()方法的使用. #!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7} print "Value : %s" % dict.items() 当我们运行上面的程序,它会产生以下结果: Value : [('Age', 7), ('Name', '

    values()方法返回给定的字典中所有可用值的列表. 语法 以下是values()方法的语法: dict.values() 参数 NA 返回值 此方法返回在给定字典中的所有可用的值的列表. 例子 下面的例子显示values()方法的使用. #!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7} print "Value : %s" % dict.values() 当我们运行上面的程序,它会产生以下结果: Value : [7, 'Zar

    Python字典的遍历方法有好几种,其中一种是for...in,这个我就不说明,在Python了几乎随处都可见for...in.下面说的这种遍历方式是item()方法. item() item()方法把字典中每对key和value组成一个元组,并把这些元组放在列表中返回. DEMO 代码: 复制代码 代码如下: person={'name':'lizhong','age':'26','city':'BeiJing','blog':'www.jb51.net'}   for key,value i

    本文实例讲述了python中for语句简单遍历数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 复制代码 代码如下: for name in ["kak", "John", "Mani", "Matt"]:    print(name) 运行结果如下: 复制代码 代码如下: kak John Mani Matt 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

    在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试. import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]] data=pd.DataFrame(dict) print(data) for indexs in data.index: print(data.loc[indexs].values[0:-1]) 实验结果: /usr/b

    最近使用python写一些东西,在参考资料的时候发现字典是没有顺序的,那么怎么样按照一定顺序访问字典呐,我找到了一个小方法: 假设一个字典是: D = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 如果我们要按照a, b, c的顺序访问字典,可以借助一个列表,比如说: L = list(D.keys()) L.sort() for key in L: print(key, 'is' D[key]) 输出为: a is 1 b is 2 c is 3 需要倒序的话只需使用倒序函数排

    栗子:计算斐波那契数列(任一个数都是前两个数之和的数字序列) Python2.7实现代码如下: fibs=[0,1] //初始化定义数列值 for i in range(20): //循环遍历20次 fibs.append(fibs[-2]+fibs[-1]) print fibs //打印出22位的斐波那契数列: 注:源码中的i

    列表操作如此下: a = ["haha","xixi","baba"] 增:a.append[gg] a.insert[1,gg] 在下标为1的地方,新增 gg 删:a.remove(haha) 删除列表中从左往右,第一个匹配到的 haha del a.[0] 删除下标为0 对应的值 a.pop(0) 括号里不写内容,默认删除最后一个,写了,就删除对应下标的内容 改:a.[0] = "gg" 查:a[0] a.index(&q

    本文实例讲述了Python中list初始化方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.基本方法. lst = [1, 2, 3, 4, 5] 2.初始化连续数字. >>> lst = [n for n in range(5, 10)] >>> print(lst) [5, 6, 7, 8, 9] 3.初始化n个相同值.(两种方式) >>> lst = ['x' for n in range(5)] >>> print(lst) ['x

    前言 Python 中的特殊方法主要是为了被解释器调用的,因此应该尽量使用 len(my_object) 而不是 my_object.__len__() 这种写法.在执行 len(my_object) 时,Python 解释器会自行调用 my_object 中实现的 __len__ 方法. 除非有大量的元编程存在,直接调用特殊方法的频率应远小于实现它们的次数. 模拟数值类型 可以通过在自定义对象中实现 __add__ 和 __mul__ 等特殊方法 ,令其支持 +.* 等运算符. 如下面的模拟向

    本文实例讲述了Python中pygame安装方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里主要描述一下我们怎样来安装pygame 可能很多人像我一样,发现了pygame是个好东东,但是就是不知道怎样使用,或者怎样安装,在百度/google上面搜索了一番后,发现没有一篇 详细描述pygame的安装过程的文章.如果你是其中的一员,那么这篇教程可能会帮助到你. 当然,在学习pygame的时候,需要你要有一定的python基础知识的.如果你已经具备了一定的python基础,那么接下来的内容可能对你来说就很

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空空如也

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