京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
基于python元祖与字典与集合的粗浅认识
下面小编就为大家带来一篇基于python元祖与字典与集合的粗浅认识。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。
一,元祖(tuple)
1.元祖是不能修改的,通常写成圆括号中的一系列项,位置有序,固定长度
2.实际上元祖支持字符串和列表的一般序列操作,“+”,“*”以及分片操作应用于元祖时会返回新的元祖
print((1,2)+(3,4))>>>>(1,2,3,4)
print((1,2)*4)>>>>(1,2,1,2,1,2,1,2)
T=(1,2,3,4)
print(T【0】,T【1:3】)>>>>(1,(2,3))
3.元祖不提供字符串,列表和字典的方法,入股你相对元祖进行排序,通常先得把它转换成列表才能获得使用排序方法的调用
T=(“z”,"b"."c")
tem= list(T)
tem.sort()
print(tem)>>>> ["b","c","z"]
T=tuple(tem)
print(T) >>>>("b","c","z")
但是元祖内部的列表是可以像往常那样修改的
T=(1,[2,3],4)
T[1].[0] ="ABC"
print(T)>>>>>(1,["ABC",3],4)
二.字典(dict)
1.字典是无序的,即你每次查询的结果数据排序是不一定的,因为它时key-value类型的数据,不需通过下标索引
2.对字典的操作:
D1={} #表示空字典
D2={“spam”:1,"app":2}#两项目字典
D3={"food":{"spam":1,"egg":2}}#嵌套
D2["app"]#通过键进行查找
D3["food"]["spam"]
"egg" in D3 #判断egg是否存在在D3中,存在则返回True
D2.keys()#查询key值
D2.values()#查询value值
D2[key]=44#表示新增或者修改,当字典中不存在这个key则新增,存在则是修改
del D2[key]#删除
D2 = {"egg",1,"app",2}
print(D2["app"])
>>>>>>>2
print(D2)
>>>>>>>{"egg",1,"app",2}
len(D2)
>>>>>>>2#返回的时keys的列表的长度
合并的方法:
D2 = {"egg",1,"app",2}
D3 = {"egg",1,"app",2}
D2.update(D3)
print(D2)
>>>>>>>{"egg",1,"app",2,"egg",1,"app",2}
pop删除的方法:能够删除字典一个键并返回它的值
D2 = {"egg",1,"app",2}
D2.pop(“egg”)
>>>>>>>>1
print(D2)
>>>>>>>>{"app",2}
另一种创建方法:条件是所有的key的值都是一样的
dict.fromkeys(["a","b"],0)
>>>>>>>>>{"a":0,"b":0}
三.集合(set)
集合是一个无序的,不重复的数据重合的。主要作用是用于
(1)去重;把一个列表变成集合,自动去除重复
(2)关系测试;测试两组数据之前的交集,并集等关系
相关操作
s1= set([1,2,3,4,5,6,7])
s2 = set([2,5,4,6,3,9])
print(s1.intersection(s2))#表示取交集
>>>>>>>>{2,4,5,6,3}
print(s1.union(s2))#表示取并集
>>>>>>>>{1,2,3,4,5,6,7,9}
print(s1.difference(s2))#表示差集
>>>>>>>>{7,9}
print(s1.isdisjiont(s2))#表示s与s2是否有交集
>>>>>>>>True
s1.add(10)#添加1个项
s1.update([8,9,10])#添加多个项
s1.remove(1)#删除一项,值为1(指定删除哪个,没有指定会报错)
s1.pop()#随机删除一个数
以上这篇基于python元祖与字典与集合的粗浅认识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
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11