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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31