京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AI入门学习
列表是python里很重要的数据类型,其中的方法总共有11个,数量掌握这些方法,对数据的处理效率会大大提高,现在分享给大家。
print(dir(list()))#查看列表的方法 [ ..., 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
01、append()方法
描述:append() 方法在列表ls最后(末尾)添加一个元素object
语法:ls.append(object) object为要添加的元素。
参数:object可以添加 列表,字典,元组,集合,字符串等。
#append()函数的操作对象是原列表。ls = [1,2,3,4,5,6]
ls.append(12)#添加元素
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 12]
ls.append([1,"a"]) #添加列表
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, [1, 'a']]
ls.append({2:"a",3:"hj"}) #添加字典
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, [1, 'a'], {2: 'a', 3: 'hj'}]
ls.append((1,"k",3)) #添加元组
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, [1, 'a'], {2: 'a', 3: 'hj'}, (1, 'k', 3)]
ls.append({"1","2","h"}) #添加集合
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, [1, 'a'], {2: 'a', 3: 'hj'}, (1, 'k', 3), {'2', 'h', '1'}]
ls.append("123abc") #添加字符串
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, [1, 'a'], {2: 'a', 3: 'hj'}, (1, 'k', 3), {'2', 'h', '1'}, '123ab
02、clear()方法
描述:删除列表ls中的所有元素。
语法: ls.clear()
ls = [1,2,3,"4",5,"a"] ls.clear() print(ls) []
03、copy()方法
描述:生成一个新列表,复制ls中的所有元素。
语法: ls.copy() -> list 返回一个列表
ls = [1,2,3,[4,5,6]] lt = ls.copy() #lt复制ls中的所有元素 ls.clear() #删除ls所有元素,lt中的元素没有被删除。 lk = ls #这不是复制,而是给列表ls新关联一个引用,即增加一个别名,ls和lt指向同一个内存地址。 print(id(ls),id(lk)) print(lt) print(ls)
04、count()方法
描述:统计列表ls中value元素出现的次数
语法:ls.count(value) -> integer 返回一个整数
参数:value--要统计的value元素。
ls = [1,2,3,5,4,5,5,5,5,"python"] ls.count(5) #统计列表ls中 5 出现的次数 5 ls.count(0)#列表ls中无0元素 0 ls.count("python") #统计列表ls中 "python" 出现的次数。
05、extend()方法
描述:在列表ls末尾添加一个列表iterable。
语法:ls.extend(iterable) -> None 无返回值
参数:iterable -- 要添加的列表。可以是整个列表iterable,也可以是列表iterable的一部分。
注意:extend() 和 append() 的不同之处在于:extend() 不会把列表或者元祖视为一个整体,而是把它们包含的元素逐个添加到列表中
ls = [1,2,"a",[4,5,"a"]] lt = [1,"abc","b",[1,2]] ls.extend(lt) #返回值为空,将列表lt的元素添加到列表ls末尾。 print(ls.extend(lt)) None print(ls) [1, 2, 'a', [4, 5, 'a'], 1, 'abc', 'b', [1, 2], 1, 'abc', 'b', [1, 2]] print(lt) #列表lt元素不变 [1, 'abc', 'b', [1, 2]]
06、index()方法
描述:列表ls中第一次出现元素value的位置。
语法: ls.index(value, start, stop) -> integer 返回一个整数
参数:
ls = [1,2,3,"a",3,5,"a",5,[1,7,"b"]]
ls.index("a") #返回列表ls中"a"第一次出现的位置。
2
ls.index("a",4) #索引的起始位置为下标为4的元素,索引范围为 3, 5, 'a', 5, [1, 7, 'b'
6
ls.index("a",4,8) #索引的起始位置为下标为4的元素,结束位置为下标为7的元素。索引范围 3, 5, 'a', 5
6
07、insert()方法
描述:在列表第index位置,添加元素object。
语法:ls.insert(index, object)
index —— 元素object插入列表ls的位置。
objece —— 将要添加的元素。可以是列表,元组,字典,集合,字符串等。
ls = [1,2,"a",["a",5,8]]
ls.insert(3,"b")#在列表ls下标为3的位置插入元素 "b"
print(ls)
[1, 2, 'a', 'b', 'b', ['a', 5, 8]]
ls.insert(3,1) #在列表ls下标为3的位置插入元素 1
print(ls)
[1, 2, 'a', 1, 'b', 'b', ['a', 5, 8]]
ls.insert(1,['a', 5, 8]) #在列表ls的内嵌套列表["a",5,8]
print(ls)
[1, ['a', 5, 8], 2, 'a', 1, 'b', 'b', ['a', 5, 8]]
ls = [1,2,3]
ls.insert(0,[1,2,3]) #插入列表
ls.insert(0,(1,2,3)) #插入元组
ls.insert(0,{1:"a",2:"b"}) #插入字典
ls.insert(0,{1,2,3}) #插入集合
print(ls)
[{1, 2, 3}, {1: 'a', 2: 'b'}, (1, 2, 3), [1, 2, 3], 1, 2
08、pop()方法
描述:将列表ls中第index项元素取出,并从列表ls中删除该元素。若果省略index,则默认删除列表最后(末尾)一个元素,并返回该元素。
语法: ls.pop(index) -> item 返回删除的项
参数: index -- 要取出并删除的元素下标的序数。
ls = [1,2,"a","y",[1,2,3],"b"] ls.pop(0)#取出下标为0的元素,并从列表ls中删除。 1 print(ls) [2, 'a', 'y', [1, 2, 3], 'b'] ls.pop() #默认取出列表ls最后一个元素,并删除。 'b' print(ls) [2, 'a', 'y', [1, 2, 3]
09、remove()方法
描述:将列表ls中出现的第一个元素value删除。
语法:ls.remove(value) -> None 返回值为空
参数:value -- 要删除的元素。
ls1 = [1,2,"a",3,1,1,55,"a,1"]
ls2 = [1,2,"a",3,1,1,55,"a,1"]
ls1.remove(1) #删除ls1中第一次出现的元素 1
ls2.remove("a") ##删除ls2中第一次出现的元素 "a"
print(ls1.remove(1)) #返回值为空
print(ls1)
print(ls2)
10、reverse()方法
描述:将列表ls中的元素反转。
语法:ls.reverse()
ls1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] ls1.reverse() #将列表ls1反转输出 print(ls1) [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] ls2 = [2,5,8,9,4,1,2,6,2,1,3] ls2.sort(reverse=True) #ls2.sort()默认将列表ls2按从小到大的序数排列。 reverse=True 使排序后的列表反转,reverse=False 则不反转 print(ls2) [9, 8, 6, 5, 4, 3, 2, 2, 2, 1, 1]
11、sort() 方法
描述:将原列表ls中的元素进行排序,意味着改变原来的列表,而不是返回一个列表
语法:ls.sort([key=None][,reverse=False])--无返回值,但是会对列表中的元素进行排序。
参数:
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
ls.sort()
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]#原来的列表发生了改变
当用户需要一个排列好的列表,同时又要保留原来的列表时,怎么做
错误方法1:
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
y = ls.sort()
print(y)
None
print(ls)
#错误方法2:
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
y = lsy.sort()
print(ls)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(y)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
正确方法:
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
y = ls[:]
y.sort()
print(ls)
[1, 3, 7, 2, 4, 5, 6]#旧的列表未改变
print(y)[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]#新的列表改变
另外一种获取副本的方法,是用sorted() 函数
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
y = sorted(ls)
print(y)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(ls)
[1, 3, 7, 2, 4, 5, 6]#未发生改变
降序的方法,现用sort 或者 sorted() 然后用reverse()进行反转
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
y = sorted(ls)
y.reverse()
print(y)
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
当然,sort方法还有两个参数,key和reverse
ls = ['a22112x','aaaba','xxvvv','5aa','wodesddddssd']
ls.sort(key=len)
print(ls)
['5aa', 'aaaba', 'xxvvv', 'a22112x', 'wodesddddssd']
##按a的个数进行排序
定义一个计算'a'的个数的函数
ls = ['1a22112x','2aaaba','3xxvvv','4b5aa','5wodesddddssd']
def a_fun(x):
return str(x).count('a')
ls.sort(key=a_fun)
print(ls)
['3xxvvv', '5wodesddddssd', '1a22112x', '4b5aa', '2aaaba']
ls = [1,3,7,2,4,5,6]
ls.sort(reverse=True)
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14