京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python学习笔记—使用list和tuple
(一)List
1.Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。
比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示:

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
变量classmates就是一个list。
用len()函数可以获得list元素的个数:
>>> len(classmates)
3
2.用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的:
>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素:
>>> classmates[-1]
'Tracy'
以此类推,可以获取倒数第2个、倒数第3个:
>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
当然,倒数第4个就越界了。
list是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:
>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
3.也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为1的位置:
>>> classmates.insert(1, 'Jack')
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
4.要删除list末尾的元素,用pop()方法:
>>> classmates.pop()
'Adam'
>>> classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
要删除指定位置的元素,用pop(i)方法,其中i是索引位置:
>>> classmates.pop(1)
'Jack'
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
5.要把某个元素替换成别的元素,可以直接赋值给对应的索引位置:
>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一个list,比如:
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4
要拿到’PHP’可以写s[2][1],因此s可以看成是一个二维数组,类似的还有三维、四维……数组,不过很少用到。
如果一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:
>>> L = []
>>> len(L)
0
6.对List进行排序,Python提供了两个方法
方法1.用List的内建函数list.sort进行排序
list.sort(func=None, key=None, reverse=False)
Python实例:
>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> list.sort()
>>> list
[2, 3, 5, 8, 9]
方法2.用序列类型函数sorted(list)进行排序
Python实例:
>>> list = [2,5,8,9,3]
>>> list
[2,5,8,9,3]
>>> sorted(list)
[2, 3, 5, 8, 9]
两种方法的区别:
sorted(list)返回一个对象,可以用作表达式。原来的list不变,生成一个新的排好序的list对象。
list.sort() 不会返回对象,改变原有的list。
其他sort的实例:
实例1:正向排序
>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort()
>>>L
>>>[1,2,3,4]
实例2:反向排序
>>>L = [2,3,1,4]
>>>L.sort(reverse=True)
>>>L
>>>[4,3,2,1]
切片
1.取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如,一个list如下:
>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
2.取前3个元素,应该怎么做?(L[0],L[1],L[2])
扩展一下,取前N个元素就没辙了。
取前N个元素,也就是索引为0-(N-1)的元素,可以用循环:
>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
r.append(L[i])
>>> r
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
3.对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作
对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。
4.如果第一个索引是0,还可以省略:
>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
5.也可以从索引1开始,取出2个元素出来:
>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']
6.类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试:
>>> L[-2:]
['Bob', 'Jack']
>>> L[-2:-1]
['Bob']
记住倒数第一个元素的索引是-1。
7.切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列:
>>> L = range(100)
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
8.可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
9.后10个数:
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
10.什么都不写,只写[:]就可以原样复制一个list:
>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]
11.所有数,每5个取一个:
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
12.前10个数,每两个取一个:
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
(二)tuple
1.一种有序列表叫元组:tuple。
2.tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
3.现在,classmates这个tuple不能变了,它也没有append(),insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的,你可以正常地使用classmates[0],classmates[-1],但不能赋值成另外的元素。
4.不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。
5.如果要定义一个空的tuple,可以写成():
>>> t = ()
>>> t
()
但是,要定义一个只有1个元素的tuple,如果你这么定义:
>>> t = (1)
>>> t
1
定义的不是tuple,是1这个数!这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1。
所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:
>>> t = (1,)
>>> t
(1,)
6.Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。
7.tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tuple也可以用切片操作,只是操作的结果仍是tuple:
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
字符串’xxx’或Unicode字符串u’xxx’也可以看成是一种list,每个元素就是一个字符。因此,字符串也可以用切片操作,只是操作结果仍是字符串:数据分析师培训
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
有了切片操作,很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活,一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12