
Python中內(nèi)置數(shù)據(jù)類型list,tuple,dict,set的區(qū)別和用法
Python語言簡潔明了,可以用較少的代碼實(shí)現(xiàn)同樣的功能。這其中Python的四個內(nèi)置數(shù)據(jù)類型功不可沒,他們即是list, tuple, dict, set。這里對他們進(jìn)行一個簡明的總結(jié)。
List
字面意思就是一個集合,在Python中List中的元素用中括號[]來表示,可以這樣定義一個List:
L = [12, 'China', 19.998]
可以看到并不要求元素的類型都是一樣的。當(dāng)然也可以定義一個空的List:
L = []
Python中的List是有序的,所以要訪問List的話顯然要通過序號來訪問,就像是數(shù)組的下標(biāo)一樣,一樣是下標(biāo)從0開始:
>>> print L[0]
12
千萬不要越界,否則會報(bào)錯
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
List也可以倒序訪問,通過“倒數(shù)第x個”這樣的下標(biāo)來表示序號,比如-1這個下標(biāo)就表示倒數(shù)第一個元素:
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998
-4的話顯然就越界了
>>> print L[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>
List通過內(nèi)置的append()方法來添加到尾部,通過insert()方法添加到指定位置(下標(biāo)從0開始):
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>
通過pop()刪除最后尾部元素,也可以指定一參數(shù)刪除指定位置:
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]
也可以通過下標(biāo)進(jìn)行復(fù)制替換
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]
Tuple
Tuple可以看做是一種“不變”的List,訪問也是通過下標(biāo),用小括號()表示:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')
但是不能重新賦值替換:
>>> t[1] = 'America'
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
也沒有pop和insert、append方法。
可以創(chuàng)建空元素的tuple:
t = ()
或者單元素tuple (比如加一個逗號防止和聲明一個整形歧義):
t = (3.14,)
那么tuple這個類型到底有什么用處呢?要知道如果你希望一個函數(shù)返回多個返回值,其實(shí)只要返回一個tuple就可以了,因?yàn)閠uple里面的含有多個值,而且是不可變的(就像是java里面的final)。當(dāng)然,tuple也是可變的,比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])
這是因?yàn)門uple所謂的不可變指的是指向的位置不可變,因?yàn)楸纠又械谒膫€元素并不是基本類型,而是一個List類型,所以t指向的該List的位置是不變的,但是List本身的內(nèi)容是可以變化的,因?yàn)長ist本身在內(nèi)存中的分配并不是連續(xù)的。
Dict
Dict是Python中非常重要的數(shù)據(jù)類型,就像它的字面意思一樣,它是個活字典,其實(shí)就是Key-Value鍵值對,類似于HashMap,可以用花括號{}通過類似于定義一個C語言的結(jié)構(gòu)體那樣去定義它:
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
可以看到打印出來的結(jié)果都是Key:Value的格式,可以通過len函數(shù)計(jì)算它的長度(List,tuple也可以):
>>> len(d)
4
可以直接通過鍵值對方式添加dict中的元素:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
List和Tuple用下標(biāo)來訪問內(nèi)容,而Dict用Key來訪問: (字符串、整型、浮點(diǎn)型和元組tuple都可以作為dict的key)
>>> print d['Adam']
95
如果Key不存在,會報(bào)錯:
>>> print d['Jack']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <module>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'
所以訪問之前最好先查詢下key是否存在:
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'
exist key
或者直接用保險(xiǎn)的get方法:
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None
至于遍歷一個dict,實(shí)際上是在遍歷它的所有的Key的集合,然后用這個Key來獲得對應(yīng)的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)
Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59
Dict具有一些特點(diǎn):
查找速度快。無論是10個還是10萬個,速度都是一樣的,但是代價(jià)是耗費(fèi)的內(nèi)存大。List相反,占用內(nèi)存小,但是查找速度慢。這就好比是數(shù)組和鏈表的區(qū)別,數(shù)組并不知道要開辟多少空間,所以往往開始就會開辟一個大空間,但是直接通過下標(biāo)查找速度快;而鏈表占用的空間小,但是查找的時候必須順序的遍歷導(dǎo)致速度很慢
沒有順序。Dict是無順序的,而List是有序的集合,所以不能用Dict來存儲有序集合
Key不可變,Value可變。一旦一個鍵值對加入dict后,它對應(yīng)的key就不能再變了,但是Value是可以變化的。所以List不可以當(dāng)做Dict的Key,但是可以作為Value:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Key不可重復(fù)。(下面例子中添加了一個'Jone':0,但是實(shí)際上原來已經(jīng)有'Jone'這個Key了,所以僅僅是改了原來的value)
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Dict的合并,如何將兩個Dict合并為一個,可以用dict函數(shù):
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
方法2比方法1速度快很多,方法2等同于:
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
set
set就像是把Dict中的key抽出來了一樣,類似于一個List,但是內(nèi)容又不能重復(fù),通過調(diào)用set()方法創(chuàng)建:
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是無序的一樣,set也是無序的,也不能包含重復(fù)的元素。
對于訪問一個set的意義就僅僅在于查看某個元素是否在這個集合里面:
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False
大小寫是敏感的。
也通過for來遍歷:
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]
>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
通過add和remove來添加、刪除元素(保持不重復(fù)),添加元素時,用set的add()方法:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])
如果添加的元素已經(jīng)存在于set中,add()不會報(bào)錯,但是不會加進(jìn)去了:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])
刪除set中的元素時,用set的remove()方法:
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])
如果刪除的元素不存在set中,remove()會報(bào)錯:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4
所以如果我們要判斷一個元素是否在一些不同的條件內(nèi)符合,用set是最好的選擇,下面例子:
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'
if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'
if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'
>>>
x1: ok
x2: error
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11