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  • python数据切片
    2022-05-29 14:45:12

    一、什么是切片

    1.定义:

              切片是从字符串序列中取出一部分相应的元素重新组成一个串(一个字符串)

    二、怎么用切片(与 for 循环相似,但不同)

    1.语法:

    切片操作基本表达式:object [start: end: step]

    start:表示从终点开始还是从起点开始     (终点和起点由 step 来决定)

    end:表示终止的点(其为前闭后开的区间)  

    step:正负数均可,其绝对值大小决定了切取数据时的‘‘步长”,而正负号决定了“切取方向”,正表示“从左往右”取值,负表示“从右往左”取值

    三、切片的实例

    list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    print(list[3:5])   # 结果为:  [4,5]
    print(list[-3:5])  #结果为:   []
    print(list[3:-5])  #结果为:   [4]
    print(list[-3:-5]) # 结果为:  []
    
    

    注: 1.切片在默认情况下:step 为 1 ,且为从左向右,

            2.当切片的方向与步调方向相反时(即从左向右 到 从右到左),可能会应为切片的step为负,导致其打印出的切片为空(不会报错误)

    四、切其他类型的切片

    1.对元组的切割

    t =  (1,2,3,5,6,8)
    print(t[3:5])
    

    2.对字符串的切割

    s = "ABCDEFG"
    print(t[3:4])

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  • Python笔记:数据切片

    千次阅读 2022-04-16 09:13:33
    以下是在pandas中实现数据切片的常用脚本​。原理不赘述,具体示例如下: 01. 构造数据集 # 构造数据源 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "序号":range(1,11), "品类":["水果","水果","水果","水果",...

    以下是在pandas中实现数据切片的常用脚本​。原理不赘述,具体示例如下:

    01. 构造数据集

    # 构造数据源
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame({
        "序号":range(1,11),
        "品类":["水果","水果","水果","水果","水果","蔬菜","蔬菜","蔬菜","蔬菜","蔬菜"],
        "商品":["苹果","西瓜","荔枝","龙眼","菠萝","白菜","土豆","豆芽","番茄","豌豆"],
        "销量":range(10,101,10),
        "销额":range(100,1001,100)
    })
    
    df
    

    在这里插入图片描述

    02.选取某一列

    # 选取某一列
    df["商品"]
    

    在这里插入图片描述

    03.选取某一列

    # 选取某一列
    df[["商品"]]
    

    在这里插入图片描述

    04.选取某一列

    # 选取某一列
    df.商品
    

    在这里插入图片描述

    05.选取若干列

    # 选取若干列
    df[["品类","商品"]]
    

    在这里插入图片描述

    06.判断是否包含某关键词

    # 判断某列的单元格是否包含某关键词
    df["商品"].str.contains("豆")
    

    在这里插入图片描述

    07.根据关键词筛选

    # 筛选出"商品"字段包含有"豆"字的商品记录
    df[df["商品"].str.contains("豆")]
    

    在这里插入图片描述

    08."且"筛选

    # 找出销量不低于100的"豆"类商品
    (df["商品"].str.contains("豆")) & (df["销量"] >= 100)
    

    在这里插入图片描述

    09."或"筛选

    # 查看销量大于90或小于60的销售记录
    df[(df["销量"] > 90) | (df["销量"] < 60)]
    

    在这里插入图片描述

    10.序列筛选

    # 选取第二行(序列)
    df.iloc[1]
    

    在这里插入图片描述

    11.记录筛选

    # 选取DataFrame中的第3行记录
    df.iloc[[2]]
    

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    12.筛选前N条记录

    # 选取前5条记录
    df.iloc[:5]
    

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    13.第N+1行至行末

    # 选取第6行至行末的全部记录
    df.iloc[5:]
    

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    14.起始行,终止行,步长​

    # 起始行,终止行,步长
    df.iloc[1:10:2]
    

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    15.倒数第N行至行末​

    # 选取倒数第5行至行末的所有记录
    df[-5:]
    

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    16.不属于

    # 筛选出不属于蔬菜的品类
    df[df["品类"] != "蔬菜"]
    

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    17.不包含

    # 筛选出不包含蔬菜的品类
    df[~df["品类"].str.contains("水果")]
    

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    18.不包含多关键词​

    # 筛选出不包含白菜、土豆、西瓜、龙眼的商品记录
    df[~df["商品"].str.contains("白菜|土豆|西瓜|龙眼")]
    

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    19.布尔列表切片​

    # 通过布尔列表切片,筛选出位于第1,3,5,7,9行的记录
    df.iloc[[True,False,True,False,True,False,True,False,True,False]]
    

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    20.包含关键词​的行​

    # 筛选出"商品"字段中包含"豆"字的商品
    df.iloc[df["商品"].str.contains("豆").to_list()]
    

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    21.选中第3列(序列)

    # 选中第3列(序列)
    df.iloc[:,2]
    

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    22.选中第3列(DataFrame)

    # 选中第3列(DataFrame)
    df.iloc[:,[2]]
    

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    23.表头含某关键字的列​

    # 筛选出表头中含有"销"字的列
    df.iloc[:,df.columns.str.contains("销")]
    

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    24.第i行,第J列元素​

    # 获取第2行,第4列的元素
    df.iloc[1,3]
    

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    25.行列交叉元素组成的信息​

    # 获取第2,4行与第3,5列交叉的信息
    df.iloc[[1,3],[2,4]]
    

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    26.含某关键词的行&含某关键词的表头

    # 筛选出"商品"列中包含"豆"字的行 & 表头中包含"品"字的列
    df.iloc[df["商品"].str.contains("豆").to_list(),df.columns.str.contains("品")]
    

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    27.获取索引值为i的行信息

    # 选取索引为1的行
    df.loc[1]
    

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    28.筛选出多个索引值对应的记录​

    # 筛选出索引为1,3,5,7,9的记录
    df.loc[[1,3,5,7,9]]
    

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    29.筛选出含某关键字的行

    # 筛选出含有"豆"字商品的全部记录
    df.loc[df["商品"].str.contains("豆").to_list()]
    

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    30.选中某两列

    # 选中某两列
    df.loc[:,["品类","商品"]]
    

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    31.根据字段选择对应的列

    # 选中"商品"及其对应的列
    df.loc[:,"商品":]
    

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    32.表头含某关键字的列

    # 选出表头中含有"品"字的列
    df.loc[:,df.columns.str.contains("品")]
    

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    33.含某关键词的行&含某关键词的表头

    # 选出"商品"列中含有"豆"字的行,且列名里含有"品"字的列
    df.loc[df.商品.str.contains("豆"),df.columns.str.contains("品")]
    

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    34.根据索引位置与列名切片

    # 根据索引位置与列名切片,获取第6行及其后的全部商品与对应的销量信息
    df.loc[df.index[5:],["商品","销量"]]
    

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    35.根据索引名与列位置切片

    # 根据索引名与列位置切片
    df.loc[[1,2],df.columns[[2,3,4]]]
    

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    36.筛选某几列

    # 筛选某几列
    df.filter(items = ["品类","商品","销量"])
    

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    37.根据索引筛选行

    # 根据索引筛选行
    df.filter(items = [1,3,5],axis = 0)
    

    在这里插入图片描述

    38.表头包含某关键字的列

    # 筛选出表头包含"品"字的列
    df.filter(like = "品")
    

    在这里插入图片描述

    39.表头以某字结尾的列

    # 选中表头是以"品"字结尾的列
    df.filter(regex = "品$")
    

    在这里插入图片描述

    40.表头以某字开头的列

    # 选中表头是以"销"字开头的列
    df.filter(regex = "^销")
    

    在这里插入图片描述

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  • Python数据切片操作

    千次阅读 2022-04-22 10:42:19
    文章目录1 一维数组的切片操作1.1 A[i]1.2 A[-1]1.3 A[:n]1.4 A[:-1]1.5 A[n:]1.6 A[-1:]1.7 A[m,n]2 二维数组的切片操作2.1 B[1,:]2.2 B[:,1]2.3 B[0,2]2.4 B[1:, 1:] 1 一维数组的切片操作 A = [0, 1, 2, 3, 4, 5,...

    1 一维数组的切片操作

    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    

    1.1 A[i]

    • 作用:取数组中下标为 i 的元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[4]
    Out[3]: 4
    

    1.2 A[-1]

    • 作用:取数组中最后一个元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[-1]
    Out[4]: 9
    

    1.3 A[:n]

    • 作用:取从首项至下标为 n-1 的元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[:6]
    Out[5]: [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    

    1.4 A[:-1]

    • 作用:取数组中除最后一个元素外的所有元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[:-1]
    Out[6]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    

    1.5 A[n:]

    • 作用:取下标为n的元素至最后一项元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[4:]
    Out[7]: [4, 5, 6, 7, 8, 9]
    
    

    1.6 A[-1:]

    • 作用:取数组中最后一个元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[-1:]
    Out[8]: [9]
    

    1.7 A[m,n]

    • 作用:取下标n至m-1的元素
    A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
    A[2:7]
    Out[10]: [2, 3, 4, 5, 6]
    

    2 二维数组的切片操作

    • 首先要确保二维数组np.array类型的,或者是其他类型的,list类型的二维数组会报错
    import numpy as np
    B = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    B = np.array(B)
    B
    Out[18]: 
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])
    

    2.1 B[1,:]

    • 作用:取第二行的所有元素
    B[1,:]
    Out[19]: array([4, 5, 6])
    

    2.2 B[:,1]

    • 作用:取第二列的所有元素
    B[:,1]
    Out[21]: array([2, 5, 8])
    

    2.3 B[0,2]

    • 作用:取第一行,第三列的元素
    B[0,2]
    Out[22]: 3
    

    2.4 B[1:, 1:]

    • 作用:取第二行到第三行,第二列到第三列的所有元素
    B[1:,1:]
    Out[23]: 
    array([[5, 6],
           [8, 9]])
    
    展开全文
  • 彻底搞懂python序列的切片操作

    千次阅读 2021-01-13 17:09:05
    一、切片切片python极其有用且强大的功能。它使我们能够使用简单明了的语法来操作序列,包括字符串、列表、元组。切片简单来说就是从序列中切取咱们需要的值,并生成一个新的序列,理论上来说,只要表达式正确,...

    一、切片

    切片是python极其有用且强大的功能。它使我们能够使用简单明了的语法来操作序列,包括字符串、列表、元组。切片简单来说就是从序列中切取咱们需要的值,并生成一个新的序列,理论上来说,只要表达式正确,我们可以通过切片切取序列中的任意值。

    二、切片的用法object[start_index : end_index : step]

    如果没有缺省的话,表达式应该包含三个参数以及两个冒号,三个参数的意义分别如下:

    1、start_index:切片的起始位置(包括该位置),0表示从第一个开始,1表示从第二个开始,以此类推。-1表示从倒数第一个开始,-2表示从倒数第二个开始,以此类推。缺省时取0或-1(即step为正数取0,负数取-1)a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[0::]表示从第一个到最后一个,结果为  #[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[1::]表示从第二个到最后一个          #[2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[-1::]表示从最后一个到最后一个,一共取一个值  #[8]

    2、end_index:切片的结束位置(!!!且不包括该位置),0表示第一个为终点,1表示第二个为终点,以此类推。-1表示倒数第一个为终点,-2表示倒数第二个为终点,以此类推。缺省时默认为序列长度(step为正数取正,step负数取负)a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[:0:]表示从第一个到第一个,一共取0个值      #[]

    a[:1:]表示从第一个到第二个且不包括第二个     #[9]

    a[:-1:]表示从第一个到最后一个且不包括最后一个,一共取9个值      #[9,2,8,7,4,5,1,5,6]

    a[:8]表示从第一个到第九个且不包括第九个      #[9, 2, 8, 7, 4, 5, 1, 5]

    3、step,表示步长。可取正负数,正数表示从左往右,负数表示从右往左。缺省时取1a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[::1]表示从第一个到最后一个,步长为1      #[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[::-1]表示从最后一个到第一个,步长为1       #[9,6,5,1,5,4,7,8,2,9]

    a[::2]表示从第一个到最后一个,步长为2         #[9,8,4,1,6]

    组合使用

    只有一个冒号时默认step为1。当start_index的位置在end_index的左边时,表示从左往右取值;当start_index的位置在end_index的右边时,表示从右往左取值a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[:]        #[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[1:]      #[2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[1:-1]      #[9,2,8,7,4,5,1,5,6]

    a[-1:2:-1]      #[8, 6, 5, 1, 5, 4, 7]

    a[1:8:2]    #[2,7,5,5]

    a[-1:4:-1]  #[8,6,5,1,5]

    特殊情况a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[1:6:-1]    #step=-1表示从右往左取值,但是1:6表示从第二个到第七个从左往右,二者矛盾输出空列表

    a[6:1]      #step缺省时为1,但是6:1表示从第七个到第二个从右往左,二者矛盾,输出为空

    a[-1:-6]    #step缺省为1表示从左往右取值,但是-1:-6表示从倒数第一到倒数第六从右往左,矛盾输出为空

    a[1:-6:-1]  #step=-1表示从右往左,1:-6表示从左往右,矛盾 输出为空

    a[-1:6]      #step缺省为1从左到右,-1:6从右到左,两者矛盾,输出为空

    连续切片操作

    按照顺序进行切片即可a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    a[:8][2:5][::-1]

    #a[:8]输出为[9,2,8,7,4,5,1,5]

    #a[:8][2:5]输出为[8,7,4]

    #a[:8][2:5][-1]输出为[4,7,8]

    其他序列的切片#字符串的切片

    str="ABCDEFG"

    str[1:3]        #结果为'BC'

    #元组的切片

    a=('a','b','c','d','e')

    a[::-1]        #结果为('e', 'd', 'c', 'b', 'a')

    python常用切片操作a=[9,2,8,7,4,5,1,5,6,8]

    #修改单个元素

    a[3]='hello china'  #序列变为[9, 2, 8, 'hello china', 4, 5, 1, 5, 6, 8]

    #插入某个元素

    a[3:3]='A'  #序列变为[9, 2, 8, 'A', 7, 4, 5, 1, 5, 6, 8]

    #替换一部分元素

    a[3:5] = ['hello','world']  #序列变为[9, 2, 8, 'hello', 'world', 5, 1, 5, 6, 8]

    总结

    start:表示切片的开始索引位置(包括该位置),此参数也可以不指定,会默认为 0,也就是从序列的开头进行切片;

    end:表示切片的结束索引位置(不包括该位置),如果不指定,则默认为序列的长度;

    step:表示在切片过程中,隔几个存储位置(包含当前位置)取一次元素,也就是说,如果 step 的值大于1则在进行切片去序列元素时,会“跳跃式”的取元素。如果省略设置 step 的值,则最后一个冒号就可以省略。

    展开全文
  • Python-切片操作

    2020-10-19 00:09:58
    Python中的切片操作
  • Python列表切片中的None

    2021-12-07 15:40:45
    None起到增加维度的作用 def calc_mask_score(self, attention_mask): ''' input: [b,n] output: [b,h,n,n] ''' mask_score = torch.zeros(attention_mask.size(0),self.nums_heads,attention_mask.size(1),...
  • python实现CT切片图像的三维重建,包含数据集和代码。
  • Python中的切片(详细篇)学起来喔

    千次阅读 2022-05-31 12:52:05
    Python切片的切法,是什么,怎么切.
  • 彻底搞懂Python切片操作

    千次阅读 2020-12-24 08:42:19
    在利用Python解决各种实际问题的过程中,经常会遇到从某个对象中抽取部分值的情况,切片操作正是专门用于完成这一操作的有力武器。理论上而言,只要条件表达式得当,可以通过单次或多次切片操作实现任意切取目标值。...
  • python中,列表(list)是一个常用的容器,将要处理的元素放入列表中,需要的时候取出,除了通过单个下标访问外,还可以通过切片的方式访问如arr[2:4],表示取的下标2-3的元素,不包括4,我总结了一下python切片的...
  • Python切片透彻详解

    千次阅读 2020-08-04 00:58:04
    文章目录1、python切片概述2、以list为例演示切片操作3、使用切片为列表增加元素4、使用切片替换和修改5、使用切片删除列表中的元素6、其他对象的切片操作 1、python切片概述 在形式上,切片使用2个冒号分隔的3个...
  • python切片操作

    万次阅读 2021-03-06 04:38:55
    字符串、列表、元组(tuple)在python中都符合“序列”这一特征,符合“序列”特征的对象都可以使用切片(slice)去访问它们的任意部分,切片操作符在python中的原型是:[start:stop:step], 表示为[开始索引:结束索引:...
  • Python入门 切片操作

    2022-03-18 15:36:09
    Python基础切片入门
  • 1、数组a第0个元素(二维数组)下的所有子元素(一维数组)的第一列 import numpy as np b=np.arange(24) a=b.reshape(2,3,4) print a print a[0,:,0] 2、取所有二维数组下的每个二维数组的第0个元素(一维数组) ...
  • 主要介绍了Python列表切片操作,结合实例形式总结分析了Python列表切片常见操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
  • python切片操作

    2020-12-04 19:15:58
    python中的切片操作功能十分强大,通常我们利用切片来进行提取信息,进行相关的操作,下面就是一些切片的列子。li = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010]li[3] #取出第四个值 #这个就是索引处理li[0:3] #取出前四个值...
  • 本文实例讲述了Python切片索引用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 在Python中,可以用用简单的方括号加一个下标的方式访问序列的每一个元素,这种方式称之为切片操作符,切片操作符有三种形式: [],[:],[::] ...
  • 字符串是python中最常见的数据类型,创建字符串只需用引号括起来分配给一个变量即可,引号可以是单引号(’ ‘),双引号(“”),三引号(’’’ ‘’’)。 三引号与其他两种引号的区别是可以打印多行字符串。还有三引号...
  • python list切片

    2021-03-17 01:44:11
    python中如何将list中的元素根据指定字符进行切片?原: ["啊啊啊啊啊", "呃呃呃。鹅鹅鹅鹅鹅鹅饿"] 输出:["啊啊啊啊啊", 按照你的要CSS布局HTML小编今天和大家分享将list中的元素根据指定字符进行切片Python...
  • Python列表切片详解

    千次阅读 2021-08-16 19:01:20
    一、切片操作基本表达式:object[start_index : end_index : step] step:正负数均可,其绝对值大小决定了切取数据时的“步长”,而正负号决定了“切取方向”,正表示“从左往右”取值,负表示“从右往左”取值。当...
  • python切片详解

    千次阅读 2021-04-26 18:59:58
    先从原理上分析切片运算:list的切片,内部是调用__getitem__,__setitem__,__delitem__和slice函数。而slice函数又是和range()函数相关的。给切片传递的键是一个特殊的slice对象。该对象拥有可描述所请求切片方位的...
  • Python字典切片

    万次阅读 2021-02-04 15:46:34
    Python字典切片 python 的 list, string, tuple 都提供了切片操作,用起来非常方便。有时候会需要对字典进行截取,只需要其中一部分数据。然而 python 的 dict 没有提供类似的切片操作,所以就得要自己实现。 其实也...
  • 只需四步,彻底掌握Python列表切片

    千次阅读 2022-02-11 16:13:31
    Python的列表是一种有序的数据结构,可以用索引编号进行访问。 比如:a = [1,4,6,2,9,0,5] 此时,如果运行: print(a[2]) 将得到a[2]的值:6。 注意,我们会经常说“索引”(index),它的意思与...
  • Python中对于具有序列结构的数据来说都可以使用切片操作,需注意的是序列对象某个索引位置返回的是一个元素,而切片操作返回是和被切片对象相同类型对象的副本。 如下面的例子,虽然都是一个元素,但是对象类型是...
  • Python列表切片操作

    千次阅读 2021-12-08 23:38:14
    列表的切片操作 完整的切片表达式使用2个冒号分隔的3个参数[start : stop : step] 第一个数字表示切片开始的位置(默认为0),第二个数字表示切片截至(但不包含)位置(默认为列表长度),第三个数字表示切片的步长...
  • 主要介绍了Python切片操作,结合实例形式较为详细的分析了Python切片相关的正向、反向、步长等使用技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下
  • python中的切片操作

    千次阅读 2022-04-15 15:27:06
    按照索引切片 按照索引切片的方式,可以用于列表切片、字符串切片等,只要是有索引的就可以切 语法:list[开始:结束:步长] 开始索引可以省略,省略时默认为0 结束索引可以省略,省略时默认为最后 开始索引可以省略...
  • 主要介绍了Python列表切片用法,结合实例形式分析了Python列表切片的常见操作方法及相关注意事项,需要的朋友可以参考下
  • SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。

空空如也

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