京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中列表和元组的使用方法和区别详解
这篇文章主要介绍了Python中列表和元组的使用方法和区别详解的相关资料,需要的朋友可以参考下
一、二者区别
列表:
1.可以增加列表内容 append
2.可以统计某个列表段在整个列表中出现的次数 count
3.可以插入一个字符串,并把整个字符串的每个字母拆分当作一个列表段追加到列表当中 extedn
4.可以查询某个列表段在整个列表的位置 index
5.可以在指定位置插入一个列表段 insert
6.可以删除列表的最后一个列表段 pop
7.可以删除指定列表中的某个列表段 remove
8.可以正向反向排序 reverse
9.可以按字母或数字排序 sort
10.定义列表时候使用中括号"[]"
注意:在列表当中,假如某两个列表段相同,不管是使用index还是remove都是统计的最靠前的列表段
元组:
1.可以统计某个元组段在整个元组中出现的次数 count
2.可以查询某个元组段在整个元组中的元组号 index
3.定义元组时候使用小括号"()"
二、二者的使用方法
列表
#定义列表
>>> name_list = ['sean','tom','jack','Angelia','Daisy','jack']
#查看定义的列表
>>> name_list
['sean', 'tom', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack']
#增加david列表段
>>> name_list.append('david')
>>> name_list
['sean', 'tom', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david']
#统计david列表段出现次数
>>> name_list.count('david')
1
>>> name_list.count('jack')
2
#使用extend向列表中增加列表段
>>> name_list.extend('Hello,My name is sean')
>>> name_list
['sean', 'tom', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a', 'n']
#查看列表段所在的索引号,注意这里统计的jack为第一个jack id号
>>> name_list.index('jack')
2
>>> name_list.index('tom')
1
#向索引号为2的地方插入Adam
>>> name_list.insert(2,'Adam')
>>> name_list
['sean', 'tom', 'Adam', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a', 'n']
#删除最后一个列表段
>>> name_list.pop()
'n'
>>> name_list
['sean', 'tom', 'Adam', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a']
#删除指定列表段,注意这里删除的是第一个jack
>>> name_list.remove('jack')
>>> name_list
['sean', 'tom', 'Adam', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a']
#对整个列表进行倒序
>>> name_list.reverse()
>>> name_list
['a', 'e', 's', ' ', 's', 'i', ' ', 'e', 'm', 'a', 'n', ' ', 'y', 'M', ',', 'o', 'l', 'l', 'e', 'H', 'david', 'jack', 'Daisy', 'Angelia', 'Adam', 'tom', 'sean']
#对整个列表进行倒序
>>> name_list.reverse()
>>> name_list
['sean', 'tom', 'Adam', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a']
#对整个列表进行列表段的首字母进行排序
>>> name_list.sort()
>>> name_list
[' ', ' ', ' ', ',', 'Adam', 'Angelia', 'Daisy', 'H', 'M', 'a', 'a', 'david', 'e', 'e', 'e', 'i', 'jack', 'l', 'l', 'm', 'n', 'o', 's', 's', 'sean', 'tom', 'y']
>>>
元组
元组的元素是不可变的,元组的元素的元素是可变的
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21