Python常见数据结构整理
python--序列，字符串，列表，元组，字典，集合内存分析
python--序列，字符串，列表，元组，字典，集合内存分析⼀，什么是序列、 序列是⼀种数据存储⽅式，⽤来存储⼀系列的数据，在内存（堆内存）中，序列是⼀块⽤来存放多个值的连续的内存空间，其存储的值为所指向对象的地址。
⽐如说a = [ 10 , 20 , 30 , 40 ]在内存中实际是按照以下⽅式存储的。
下图中序列存储的是整数对象的地址，⽽不是整数对象的值。
python中常⽤的序列结构有：字符串，列表，元组，字典，集合列表：⼀，什么是列表？ 是⼀种⽤来存储任意数⽬，任意类型的数据集合。
⼆，列表的底层原理是什么？ 参照上图三，列表的三种创建⽅式 1.基本语法 [ ] 创建a = [ 1, 2 , "abc" ]a = [ ] 2，list()创建：使⽤list（）可以将任何可迭代对象转化为列表a = list( )a = list(range(10))注意：range的语法格式： range([start],end,[step]) start:可选，表⽰起始数字，默认是0 end：必选，表⽰结尾数字 step：可选，表⽰步长，默认是1，可正可负 python3中range（）返回的是⼀个range对象，⽽不是列表，我们需要通过list（）⽅法将其转换为列表对象 3.推导式⽣成列表a = [ x*2 for x in range( 5 ) if x%3==0 ]第⼀步：range（5）为，[ 0，1，2，3，4 ]第⼆步：每个x分别乘2。
[ 0，2，4，6，8 ]第三步：判断是否为3的倍数。
[ 6 ]四，对列表的操作（添加元素，删除元素，访问元素，切⽚，排序）添加元素（5种）当列表增加和删除元素时，列表会⾃动进⾏内存管理，⼤⼤减少程序员的负担。
但这个特点涉及列表元素的⼤量移动，效率较低。
（当在中间插⼊或删除元素时，实质上是对数组的拷贝，故⽽效率较低）除⾮必要，我们⼀般只在列表的尾部添加元素或者删除元素，这会⼤⼤提⾼列表的操作效率。
python标准数据结构类型
python标准数据结构类型python常⽤的数据类型包含6种：1、Number（数字）2、String（字符串）3、List（列表）4、Tuple（元组）5、Set（集合）6、Dictionary（字典）数字、字符串、元组为不可变数据列表、字典、集合为可变数据⼀、Number（数字）包括int，float，bool（python3），complex（负数）⼏种类型⼆、String（字符串）字符串是⼀种特殊的元组三、List（列表）list是有序的对象集合，索引值以0为开始值，-1为从末尾的开始位置。
主要操作功能如下：#通过下标访问列表的值list1 = ["chk","ldlk",1,2,"sdfkj"]for i in range(len(list1)):print("%s" % list1[i])#切⽚print(list1[1:-1])#追加list1.append("jjjjjjj")print("追加",list1)#指定位置插⼊list1.insert(1,"1111111")print("指定位置插⼊",list1)#移除list1.remove(2)print(list1)#输出最后⼀个值print(list1.pop())#连接，将list转化为字符串list1 = ["chk","ldlk","lkvl","lkdjsflk","sdfkj"]sr = " ".join(list1)print(type(sr))#查找索引下标#1、这种只能查到相同元素的第⼀个元素对应的索引下标print(list1.index("sdfkj"))#2、利⽤enumerate函数与普通for循环对⽐。
python组合数据类型和数据结构
python组合数据类型和数据结构//2019.12-071、pyhton⾥⾯组合数据类型主要有三种：集合(set)、序列(字符串str、列表list and 元组tuple)和映射(字典dic)2、集合类型⼀般使⽤⼤括号{}来进⾏表⽰，并且⾥⾯的集合元素没有索引和位置的概念，元素是独⼀⽆⼆和⽆序的，可以⽤来过滤相同的元素。
3、字典的定义是使⽤{}来进⾏定义，也可以使⽤dict()来进⾏字典的定义，{}不可以定义集合组合数据，组合数据是⽤set()函数来进⾏定义。
4、删除字典⾥⾯的键值对可以使⽤del保留字来实现，del s[key]#python⾥⾯的组合数据类型5、集合，元组，列表和字典的相关操作符和⽅法⼤全介绍：#python⾥⾯的组合数据类型#集合的相关操作符s={1,2,"hello world",1,2,"yanjiangyi"}print(s) #可以⾃动过滤掉相同的元素，没有顺序的概念、print(len(s)) #输出独⼀⽆⼆元素的个数print(type(s)) #输出集合的数据类型s={1,2,3,"yjy","11",123,24}t={1,3,"yjy",1243}print(s-t) #差集print(s&t) #交集print(s^t) #补集print(s|t) #并集#集合的常⽤操作函数与⽅法:先操作再输出s.add("⼈⼯智能") #增加元素print(s)s.remove("yjy") #删除元素print(s)s.clear() #清空元素print(s)print(len(s)) #输出集合的长度print(1 in s) #检查元素是否位于s⾥⾯print("yjy" not in s) #检查元素是否不在s中#set函数可以定义⼀个空集合变量a=set()print(a)s="知之为知之不知为不知，是知也!"print(set(s)) #set函数可以将其他组合数据转变为集合数据类型，清除很过滤相同的部分#列表类型和相关操作s=[1,2,3,4,"yjy","甜圈圈","珍珠奶茶",1,2] #存贮多种数据类型，并且数据之间时独⽴的，不会过滤相同的元素，是有序号的print(s)print(type(s))print(list("我的⼈⽣没有彩排，每天都是现场直播！"))#列表的操作⽅法与函数print(3*s) #复制列表元素n次，然后拼接起来t=[1,2,3,4]print(s+t) #直接进⾏多个列表的拼接print(s.index(2)) #列表元素的第⼀个索引值输出print(s[1:5:2]) #列表的切⽚与索引print(s.count(2)) #输出；列表中某个元素的个数s=[1010,"1010",1010,[1,2,3,4],"12"]print(s)print(type(s[2]))print(s[-2]) #列表的索引⽅式for i in s:print(i) #遍历循环寻找列表的每⼀个元素print(s[0:4:2])print(s[-5:-1:2])print(s[1:4]) #列表的常见切⽚操作#列表的相关操作s.append(1) #append是指在列表的最后位置增加⼀个元素print(s)s.insert(2,"yjy") #insert是指在列表地i索引位置出增加⼀个元素xprint(s)s.pop(2) #pop⽅法是指删除列表索引i处的元素print(s)s.remove("1010") #remove是指删除列表中第⼀次出现的元素xprint(s)s.reverse()print(s) #reverse是指将列表中的元素直接进反转t=[1,2,3,5,113,67,89,546799]t.sort() #sort列表中元素按照从⼩到⼤的顺序进⾏排列分布print(t)p=t #=是将t的地址给p，因此p和t是⼀致的p=t.copy() #copy是指将列表进⾏复制操作，开辟新的数据，t的变化不会引起p的变化print(t)t.clear() #clear清空列表中的元素print(t)print(p)#元组数据类型和相关操作s=(1,2,3,4,5,57,6,87,"yjy",[1,2,2,"yjy"])print(s)print(type(s)) #输出类型为元组print(s.count(1))print(s.index("yjy")) #元组是不可以随便修改⾥⾯的元素，信息不可修改，具有很很好的保证安全性，不可以修改元组⾥⾯的任何元素print(s[3]) #元组的元素索引print(s*2) #对元组数据类型进⾏复制s=[1,2,3,3,6576,34,"yjy"]s=tuple(s) #列表转换为元组，可以进⾏数据的保护print(s)print(tuple("我建议，你⾛吧")) #tuple元组函数可以进⾏数据之间的转换和操作#字典的组合数据:和集合⼀样，还没有顺序的，实现的是key-value之间的映射关系s={"yjy":1234,"青蒿素":"屠呦呦","杂交⽔稻之⽗":"袁隆平",1:123}print(s)print(s["yjy"]) #字典的键值对应查询，字典的索引⽅式，只可以通过键值来进⾏相关的索引print(s[1])s[1]="邓稼先" #进⾏字典的value值修改print(s)t={} #定义⼀个空的字典t[2019]="tsinghua university" #对于字典进⾏元素的扩充print(t)s={"201801":"勒布朗","201802":"德⾥克罗斯"}print(len(s))print(max(s))print(min(s)) #输出键的最⼤最⼩值x=dict()print(x)#字典的操作⽅法print(type(s.keys()))print(s.keys()) #输出字典的键值，以列表的⽅式输出print(s.items()) #输出字典的所有键值对：以元组的形式输出print(s.values()) #输出字典的所有value值print(s.get("201801")) #输出键值对应的value值，如果不存在则将返回后⾯⾃⼰定义的默认值print(s)print(s.get("201803"),"不存在该数据")print(s.popitem()) #输出字典⾥随机的键值对，随后将其删除print(s.pop("201801"),"不存在该数据的键值") #输出键值对应的value值，如果存在将直接删除存在的这对键值对，不存在的话将会返回默认值print(s)print("201801" in s) #只可以判断字典⾥⾯是否有键值，不可判断value值s={"201801":"勒布朗","201802":"德⾥克罗斯"}for k in s:print("字典⾥⾯的键和值分别为：{}和{}".format(k,s.get(k)))print(k) #遍历循环的时候输出的字典的键值。
Python常见数据结构整理
Python常见数据结构整理Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。
序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。
一、序列（列表、元组和字符串）序列中的每个元素都有自己的编号。
Python中有6种内建的序列。
其中列表和元组是最常见的类型。
其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。
下面重点介绍下列表、元组和字符串。
1、列表列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
（1）、创建通过下面的方式即可创建一个列表：输出：['hello', 'world'][1, 2, 3]可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。
（2）、list函数通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：输出：['h', 'e', 'l', 'l', 'o']2、元组元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。
输出：(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)从上面我们可以分析得出：a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；（2）、tuple函数tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。
如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：输出：(1, 2, 3)('j', 'e', 'f', 'f')(1, 2, 3)Traceback (most recent call last):File "F:\Python\test.py", line 7, in <module>t4=tuple(123)TypeError: 'int' object is not iterable3、字符串输出：Hello worldHHelloworld（2）格式化字符串格式化使用字符串格式化操作符即百分号%来实现。
python基础知识--高考信息技术一轮二轮复习数据结构基础知识(浙教版2019)
Python 程序设计语言基础知识一、Python 的基本数据类型二、(1)算术运算符：**、*、/、//、%、＋、－。
(2)关系运算符：<、<＝、>、>＝、＝＝、！＝、in 。
“==”表示判断，“=”表示赋值。
(3)逻辑运算符：not 、and 、or 。
(5)x ＋＝1：将变量x 的值加1，与“x ＝x ＋1”等价，类似还有“－＝”、“*＝”、“/＝”、“%＝” (6)取某三位数n 各个位的方法：个位：n % 10 十位： n // 10 % 10 或n %100 // 10 百位： n //100 三、字符串字符串是用单引号(')、双引号(″)或三引号(''')括起来的一个字符序列，起始和末尾的引号必须要一致。
1.字符串的特点(1)字符串是不可变对象。
即一旦创建了一个字符串，那么这个字符串的内容是不可改变的。
(2)通过索引来访问字符串中的字符。
索引表示字符在字符串的位置，第一个元素的索引号是0，第二个元素的索引号是1，以此类推。
2.字符串的切片操作通过字符串的切片操作可以获得字符串的一个子串。
格式为：字符串名[start ：end ：step]step 默认为1，表示返回下标从start 到end －1的字符构成的一个子串。
四、列表列表是由0个或多个元素组成的序列，其中的元素可以是数字、字符串等混合类型的数据，甚至是其他的列表。
1.列表的特点(1)列表用[]表示，元素间用逗号分隔，不同类型的元素可以存储在同一列表中。
(2)列表的大小是可变的，可以根据需要增加或缩小。
(3)列表是可变对象。
一个列表被创建后，可以直接修改列表中的元素值。
2.列表的访问列表中的元素是通过索引来定位的，第一个元素的索引号是0。
列表中的元素可以通过索引进行访问。
3.列表的切片操作列表的切片形式为list[i ：j ：k]，i 为起始位置索引(包含)，默认为0，j 为终止位置索引(不含)，默认至序列尾；k 为切片间隔，默认为1。
Python知识点整理
Python知识点整理为了更好地了解和学习Python编程语言，以下是一些Python 知识点的整理：一、Python入门1. Python的历史Python是由Guido van Rossum于1989年在荷兰创造的。
它最初被设计为一种易于阅读的编程语言，从而提高了代码的可读性和可维护性。
2. Python的特点Python有很多特点，包括：- 简单易学- 代码可读性强- 支持面向对象编程- 丰富的库和扩展模块- 可移植性好3. Python的安装在安装Python之前，我们需要确定要安装的Python版本。
Python 2.7和Python 3.x是当前主流的两个版本。
在安装Python之前，我们需要下载适合我们操作系统的安装程序。
可以从Python官方网站下载Python。
在安装过程中，建议勾选“Add Python to PATH”选项，这样Python将会被添加到您的系统变量中，并且您可以使用命令行来运行Python。
二、Python数据类型Python中有多种常见的数据类型，如整数、浮点数、字符串和布尔值等。
以下是重点：1. 整数Python的整数是没有任何大小限制的。
它们可以是正数、负数或零。
例如：x = 10 # 正整数y = -5 # 负整数z = 0 # 零2. 浮点数Python的浮点数用于处理小数。
浮点数与整数有所不同，因为它们可以存储小数位。
x = 3.5 # 正浮点数y = -2.1 # 负浮点数3. 字符串字符串是Python中最常见的数据类型之一。
它们是由引号包含的一些字符组成的。
例如：x = "Hello, World!" # 字符串4. 布尔值布尔值是一种数据类型，它的值只能是True或False。
例如：x = True # 真y = False # 假5. 列表在Python中，列表是一种数据结构，它允许我们在一个变量中存储多个值。
mylist = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表6. 元组元组与列表类似，它们允许我们在一个变量中存储多个值。
python的6大数据结构
python的6大数据结构Python是一种流行的编程语言，提供了多种数据结构来保存和操作数据。
在本文中，我将介绍Python中的六种常见的数据结构。
1. 列表（List）：列表是Python中最常用的数据结构之一。
它可以包含多个元素，并且元素之间可以是不同的数据类型。
列表是可变的，这意味着我们可以在列表中添加、删除和修改元素。
2. 元组（Tuple）：元组与列表类似，但是不同之处在于元组是不可变的。
这意味着一旦创建了元组，就无法修改它的元素。
元组通常用于保存多个相关的值。
3. 字典（Dictionary）：字典是一种键-值对的数据结构。
它可以根据给定的键来访问相应的值。
字典是无序的，这意味着元素的顺序是不确定的。
字典在需要根据特定键查找值的情况下非常有用。
4. 集合（Set）：集合是一组唯一元素的无序集合。
与列表和元组不同，集合不允许重复的元素。
集合提供了一些常见的数学操作，如并集、交集和差集。
5. 字符串（String）：字符串是由字符组成的序列。
在Python中，字符串被视为不可变的，这意味着我们无法修改字符串中的单个字符。
然而，我们可以使用索引和切片操作来访问和提取字符串中的子字符串。
6. 数组（Array）：数组是一种用于存储相同类型数据的数据结构。
它在处理数值计算和科学计算方面非常常见。
Python中的数组使用NumPy库进行操作和处理。
这些是Python中的六种常见数据结构。
掌握这些数据结构可以帮助我们更有效地组织和操作数据。
无论你是初学者还是有经验的Python开发者，了解这些数据结构都是非常有益的。
Python数据结构与算法实战案例案例
Python数据结构与算法实战案例案例Python是一门功能强大且广泛应用的编程语言，拥有许多内置的数据结构与算法。
在本文中，我们将介绍几个Python数据结构和算法的实战案例，以帮助读者更好地理解和应用它们。
一、列表(List)的案例列表是Python中最常用的数据结构之一。
它可以存储一系列元素，并且可以随时修改。
下面是一个使用列表的案例，实现对学生成绩排序的功能。
```pythonscores = [85, 90, 78, 92, 88]# 使用sorted()函数对学生成绩进行排序sorted_scores = sorted(scores)# 输出排序后的学生成绩print(sorted_scores)```二、字典(Dictionary)的案例字典是另一个常用的Python数据结构，它可以存储键-值对。
下面是一个使用字典的案例，实现对学生信息的管理。
```pythonstudents = {'Tom': 16, 'Jerry': 15, 'Mike': 17, 'Alice': 16}# 遍历字典并输出学生姓名和年龄for name, age in students.items():print(f"{name}的年龄是{age}岁。
")```三、集合(Set)的案例集合是一种无序且不重复的Python数据结构。
它通常用于去重或者判断元素是否存在。
下面是一个使用集合的案例，实现对一组数字的去重。
```pythonnumbers = [1, 2, 3, 2, 4, 5, 3, 4]# 使用集合去重unique_numbers = set(numbers)# 输出去重后的数字print(unique_numbers)```四、递归(Recursion)的案例递归是一种常用的算法技巧，它将问题分解为更小的子问题来解决。
python 顺序结构 案例
python 顺序结构案例标题：以Python顺序结构为例，讲解10个案例1. 简单的加法运算在Python中，可以使用顺序结构实现简单的加法运算。
例如，我们可以定义两个变量a和b，并将它们相加，最后输出结果。
2. 温度转换器利用顺序结构，我们可以编写一个简单的温度转换器。
用户输入一个摄氏温度，然后程序将其转换为华氏温度并输出。
3. 计算圆的面积和周长使用顺序结构，我们可以编写一个程序来计算圆的面积和周长。
用户输入圆的半径，然后程序根据公式进行计算并输出结果。
4. 判断奇偶数利用顺序结构，我们可以编写一个程序来判断一个数是奇数还是偶数。
用户输入一个整数，程序通过判断是否能被2整除来输出结果。
5. 生成随机数在Python中，使用顺序结构可以生成随机数。
通过引入random 库，我们可以编写一个程序来生成指定范围内的随机数并输出。
6. 字符串拼接利用顺序结构，我们可以编写一个程序来实现字符串的拼接。
用户输入两个字符串，程序将其拼接在一起并输出结果。
7. 倒计时程序使用顺序结构，我们可以编写一个倒计时程序。
用户输入一个倒计时时间，程序通过循环和延时函数实现倒计时效果。
8. 文件读写操作在Python中，使用顺序结构可以实现文件的读写操作。
通过打开文件、读取内容、写入内容等操作，我们可以实现文件的读写功能。
9. 简单的计算器利用顺序结构，我们可以编写一个简单的计算器程序。
用户输入两个数和运算符，程序根据输入的运算符进行相应的运算并输出结果。
10. 数字猜猜猜游戏使用顺序结构，我们可以编写一个数字猜猜猜游戏。
程序生成一个随机数，用户通过输入猜测的数字，程序根据猜测结果进行提示，并最终输出猜测次数和正确答案。
通过以上10个案例的讲解，我们可以清楚地了解到在Python中如何使用顺序结构来实现各种功能。
这些案例涵盖了基本的数学运算、字符串操作、文件操作等常见的编程任务，有助于初学者快速掌握Python的顺序结构。
最全Python基础的知识点复习
最全Python基础的知识点复习一、内容概要基础语法：涵盖Python的基本语法元素，包括变量、数据类型、运算符、控制结构（如条件语句和循环语句）等。
数据类型与操作：详细介绍Python中的常用数据类型（如列表、元组、字典、集合等），以及这些数据类型的基本操作和特性。
函数与模块：讲解如何定义和使用函数，以及模块的概念和用法，包括自定义模块和Python标准库的使用。
面向对象编程：介绍Python中的类与对象，包括属性、方法、继承等面向对象编程的基本概念。
错误与异常处理：阐述Python中的错误和异常类型，以及如何使用tryexcept语句进行异常处理。
文件操作与IO：讲解Python中的文件操作，包括文件的打开、读取、写入和关闭等。
常用库和框架：介绍Python中常用的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，以及它们在数据处理、科学计算和可视化方面的应用。
通过本文的复习，读者可以全面了解Python编程的基础知识点，为进阶学习和实际应用打下坚实的基础。
二、基础语法变量和命名规则：Python中的变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。
Python中的变量名是区分大小写的，因此要注意命名规范。
还需要了解Python中的保留字（如if、else、while等），避免使用这些保留字作为变量名。
数据类型：Python中的数据类型主要包括整数、浮点数、字符串等，并且拥有一种灵活的类型转换机制。
熟练掌握这些基本数据类型的用法以及它们之间的转换方法是基础语法的关键之一。
运算符和表达式：Python中的运算符包括算术运算符（如加、减、乘、除等）、比较运算符（如大于、小于等于等）和逻辑运算符（如与、或、非等）。
通过熟练掌握这些运算符的用法，可以构建各种复杂的表达式，实现数据的计算和判断。
条件语句和分支结构：在编程过程中，需要根据不同的条件执行不同的操作。
Python中的条件语句包括if语句和ifelse语句，可以实现根据条件进行分支的功能。
Python数据结构之链表详解
Python数据结构之链表详解⽬录0.学习⽬标1.线性表的链式存储结构1.1指针相关概念1.2指针结构1.3结点1.4结点类2.单链表的实现2.1单链表的初始化2.2获取单链表长度2.3读取指定位置元素2.4查找指定元素2.5在指定位置插⼊新元素2.6删除指定位置元素2.7其它⼀些有⽤的操作3.单链表应⽤3.1单链表应⽤⽰例3.2利⽤单链表基本操作实现复杂操作0. 学习⽬标在顺序存储⽅式中，根据数据元素的序号就可随机存取表中任何⼀个元素，但同时在插⼊和删除运算需要移动⼤量的元素，造成算法效率较低。
解决此缺陷的⼀个办法是：对线性表采⽤链式存储⽅式。
在链表存储⽅式中，在逻辑上相邻的数据元素在存储空间中不⼀定相邻，数据元素的逻辑次序是通过链表中指针链接实现的。
本节将介绍链式存储结构的特点以及各种基本操作的实现。
通过本节学习，应掌握以下内容：线性表的链式存储及实现⽅法链表基本操作的实现利⽤链表的基本操作实现复杂算法1. 线性表的链式存储结构链式存储结构⽤于存放线性表中的元素的存储单元在内存中可以是连续的，也可以是零散分布的。
由于线性表中各元素间存在着线性关系，为了表⽰元素间的这种线性关系，链式存储结构中不仅要存储线性表中的元素，还要存储表⽰元素之间逻辑关系的信息。
所以⽤链式存储结构表⽰线性表中的⼀个元素时⾄少需要两部分信息，除了存储每⼀个数据元素值以外，还需存储其后继或前驱元素所在内存的地址。
采⽤链式存储结构表⽰的线性表简称链表 (Linked List)。
1.1 指针相关概念在继续进⾏讲解前，我们⾸先来了解指针的相关概念，以便更好的理解链表。
假设我们需要处理⼀个⼤型数据⽂件，这⼀⽂件已经被读取保持在内存中，当我们在函数间传递⽂件时，并不会直接传递整个⽂件，我们需要创建变量来保存⽂件在内存中的位置，这些变量很⼩，很容易在不同的函数之间传递。
使⽤指针的好处之⼀就是可以⽤⼀个简单的内存地址就可以指向⼀个更⼤的内存地址段。
python数据整理的基本方法
python数据整理的基本方法Python是一种强大的编程语言，可用于数据整理和数据处理。
以下是Python中一些基本的数据整理方法：1. 使用Pandas库：Pandas是Python中用于数据处理和分析的一个强大的库。
Pandas库提供了一些非常有用的数据结构和操作方法，例如DataFrame，Series和groupby等。
DataFrame是二维的标签数据结构，可以像Excel表格一样使用。
DataFrame是数据清洗和分析的重要工具，可以通过pandas的read_csv函数轻松地从CSV文件中读取数据。
例如，假设你有一个CSV文件，你可以使用以下代码读取它：```pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv('file.csv')```然后你可以使用各种方法对数据进行清洗和整理，例如：使用`dropna()`方法删除含有缺失值的行。
使用`groupby()`方法对数据进行分组。
使用`sort_values()`方法对数据进行排序。
使用`reset_index()`方法重置索引。
2. 使用Numpy库：Numpy是Python中用于数值计算的库，提供了大量的数学函数和操作符，可以用于数据整理和预处理。
例如，你可以使用Numpy的`reshape()`方法改变数据的形状，使用`sort()`方法对数据进行排序，使用`argsort()`方法获取排序后的索引等。
3. 使用其他库：Python中还有许多其他库可用于数据整理，例如Scrapy用于网页爬取和清洗数据，BeautifulSoup用于解析HTML和XML等。
4. 手动整理：对于一些简单的数据整理任务，手动操作可能是最有效的方法。
你可以使用Python的文本编辑器（如Notepad++或Sublime Text）手动编辑和整理数据。
5. 使用可视化工具：Python有许多可视化工具可用于数据整理和展示，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
Python中常用的数据结构和算法
Python中常用的数据结构和算法Python是一种高级编程语言，具有简单易学、语法简洁、运行速度快等优点，广泛应用于各个领域。
在Python中，数据结构和算法是非常重要的基础知识。
本文将介绍Python中常用的数据结构和算法。
一、数据结构1.列表列表是Python中最常用的数据结构之一。
它是一个有序的集合，可以包含任意类型的数据。
列表中的元素可以通过下标来访问，如下所示：lst = [1, 2, 3, 'hello', 'world']print(lst[1]) #输出2print(lst[-1]) #输出'world'2.元组元组是Python中另一个常用的数据结构，与列表相比，元组是不可变的。
元组通常用于存储一些不可修改的数据，如坐标等。
元组可以通过下标来访问，如下所示：tup = (1, 2, 3, 'hello', 'world')print(tup[1]) #输出2print(tup[-1]) #输出'world'3.字典字典是Python中非常有用的数据结构，它是由一组键/值对组成的无序集合。
字典中的键必须是不可变类型，如字符串、数字或元组等，而值可以是任意类型的数据。
字典的访问方式与列表和元组不同，需要通过键来访问相应的值，如下所示：dict = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}print(dict['name']) #输出Tom4.集合集合是Python中另一个常用的数据结构，它是由一组不重复的元素组成的无序集合。
集合支持并、交、差等操作，如下所示：set_a = {1, 2, 3, 4}set_b = {3, 4, 5, 6}print(set_a | set_b) #输出{1, 2, 3, 4, 5, 6}print(set_a & set_b) #输出{3, 4}print(set_a - set_b) #输出{1, 2}二、算法1.排序算法排序是一种常用的算法，它将一个序列按照指定的规则进行排序。
python必学知识点总结
python必学知识点总结一、Python 基础1. 变量和数据类型Python 中的变量可以用来存储各种类型的数据，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。
掌握不同数据类型的定义和使用方式是非常重要的。
2. 运算符和表达式Python 支持各种运算符和表达式，包括算术运算、比较运算、逻辑运算等。
熟练掌握运算符的优先级和使用方法是非常重要的。
3. 控制流Python 中的控制流包括条件语句、循环语句和异常处理。
掌握这些控制流的使用方法可以编写灵活的程序。
4. 函数和模块Python 中的函数和模块可以用来组织和重用代码。
了解如何定义函数、调用函数和导入模块是非常必要的。
5. 文件操作Python 提供了丰富的文件操作函数和方法，可以用来读写文件、管理文件路径等。
掌握文件操作的技巧可以实现更多功能。
6. 异常处理Python 中的异常处理机制可以用来处理程序运行时出现的错误和异常。
了解如何捕获异常、处理错误是非常重要的。
二、Python 高级特性1. 列表推导式列表推导式是一种简洁的方式来创建列表，可以在一行代码里实现复杂的逻辑。
2. 生成器和迭代器生成器和迭代器可以用来实现惰性计算和数据流处理，提高程序的效率和性能。
3. 装饰器装饰器是一种功能强大的特性，可以用来动态地修改函数或方法的行为。
4. 上下文管理器上下文管理器可以用来管理资源的获取和释放，例如文件操作、数据库连接等。
5. 多线程和多进程Python 提供了多线程和多进程的支持，可以用来实现并发和并行处理。
6. 函数式编程Python 支持函数式编程范式，可以通过高阶函数、匿名函数等来实现函数的组合和变换。
三、Python 标准库1. os 模块os 模块提供了丰富的函数和方法，用来处理操作系统相关的功能，例如文件路径、环境变量等。
2. sys 模块sys 模块包含了与 Python 解释器相关的功能，例如命令行参数、标准输入输出等。
python知识点整理
python知识点整理一、基础语法。
1. 变量与数据类型。
- 在Python中，变量不需要声明类型。
例如：`x = 5`，这里`x`是一个整数类型的变量。
- 常见的数据类型有整数（`int`），如`10`；浮点数（`float`），如`3.14`；字符串（`str`），用单引号或双引号括起来，如`'hello'`或 `"world"`；布尔类型（`bool`），只有`True`和`False`两个值。
2. 运算符。
- 算术运算符：`+`（加）、`-`（减）、`*`（乘）、`/`（除）、`//`（整除）、`%`（取余）、``（幂运算）。
例如：`5//2`结果为`2`，`5%2`结果为`1`。
- 比较运算符：`>`（大于）、`<`（小于）、`==`（等于）、`!=`（不等于）、`>=`（大于等于）、`<=`（小于等于）。
比较运算的结果是布尔值。
- 逻辑运算符：`and`（与）、`or`（或）、`not`（非）。
例如：`True and False`结果为`False`。
3. 控制结构。
- 条件语句（if - elif - else）- 基本语法：if condition1:statement1.elif condition2:statement2.else:statement3.- 例如：x = 10.if x > 5:print('x is greater than 5')elif x == 5:print('x is equal to 5')else:print('x is less than 5')- 循环语句（for和while）- for循环：用于遍历序列（如列表、元组、字符串等）。
- 语法：`for variable in sequence: statements`。
- 例如：fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']for fruit in fruits:print(fruit)- while循环：在条件为真时重复执行一段代码。
Python中的四种数据结构
Python中的四种数据结构Python中的内置数据结构（Built-in Data Structure）:列表list、元组tuple、字典dict、集合set，涵盖的仅有部分重点。
⽬录：⼀、列表listlist的显著特征：1. 列表中的每个元素都可变的，意味着可以对每个元素进⾏修改和删除；2. 列表是有序的，每个元素的位置是确定的，可以⽤索引去访问每个元素；3. 列表中的元素可以是Python中的任何对象；4. 可以为任意对象就意味着元素可以是字符串、整数、元组、也可以是list等Python中的对象。
----数据操作：1、直接创建列表mylist = ['Google', 'Yahoo', 'Baidu']2、对列表中的指定位置变更数据mylist = ['Google', 'Yahoo', 'Baidu']#变更索引位置1Yahoo的内容为Microsoftmylist[1] = 'Microsoft'#运⾏结果： ['Google', 'Microsoft', 'Baidu']3、在列表后⾯追加元素mylist.append('Alibaba') #运⾏结果： ['Google', 'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba']4、在指定位置插⼊元素mylist.insert(1, 'Tencent') # ['Google', 'Tencent', 'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba']5、删除元素mylist = ['Google', 'Tencent', 'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba']# 删除尾部元素mylist.pop() # 会返回被删除元素# 删除指定位置的元素mylist.pop(1) # 删除索引为1的元素，并返回删除的元素mylist.remove('Microsoft') #删除列表中的Microsoftdel mylist[1:3] #删除列表中索引位置1到位置 3 的数据6、替换元素mylist[0] = 'Baidu'mylist[1] = ['python', 'java', 'php'] # 集合的数据类型可以不同，也可以是集合7、列表排序mylist = [1, 2, 5, 4]mylist.sort() # [1, 2 ,4, 5]如果列表⾥⾯是字母，则根据Ascii码来排序8、获取列表长度mylist = [1, 2, 5, 4]len(mylist)9、获取列表指定位置的数据mylist = ['Google', 'Tencent', 'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba','Sina']#获取索引位置1的数据mylist[1] #'Tencent'#获取索引位置1到5的数据，注意这⾥只会取到索引位置4,这⾥叫做取头不取尾mylist[1:5] # 'Tencent', 'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba'#获取从最头到索引位置5的数据mylist[ :5] #'Google', 'Tencent', 'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba'#获取从索引位置2开到最后的数据mylist[2:] #'Microsoft', 'Baidu', 'Alibaba','Sina'10、⽤循环来创建列表a = [1,2,3,4,5,6]#在a的数据基础上每个数据乘以10，再⽣成⼀个列表b，b = [i*10 for i in a]print(a)print(b)#运⾏结果如下:# [1, 2, 3, 4, 5, 6]# [10, 20, 30, 40, 50, 60]11、过滤列表中的内容放⼊新的列表中#⽣成⼀个从1到20的列表a = [x for x in range(1,20)]#把a中所有偶数⽣成⼀个新的列表bb = [m for m in a if m % 2 == 0]print(b)#运⾏结果如下:# [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]12、嵌套式⽣成列表#⽣成⼀个列表aa = [i for i in range(1,4)]print(a)#⽣成⼀个列表bb = [i for i in range(100,400) if i % 100 == 0]print(b)# 嵌套式c = [m+n for m in a for n in b]print(c)#运⾏结果：# [1, 2, 3]# [100, 200, 300]# [101, 201, 301, 102, 202, 302, 103, 203, 303]Python中包含6中內建的序列：列表，元组，字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。
Python程序设计第三章常用数据结构.ppt
Python程序设计第三章常用数据结构.ppt 幻灯片 1：Python 程序设计第三章常用数据结构主讲人姓名幻灯片 2：目录列表（List）元组（Tuple）字典（Dictionary）集合（Set）幻灯片 3：列表（List）列表是 Python 中最基本的数据结构之一。
列表中的元素可以是不同的数据类型，如整数、字符串、甚至其他列表。
列表使用方括号`｀来定义，元素之间用逗号分隔。
示例代码：｀｀｀pythonmy_list ＝ 1, ＇hello'， 2, 3｀｀｀幻灯片 4：列表的操作访问列表元素：通过索引值来访问，索引从 0 开始。
切片操作：可以获取列表的一部分。
列表的修改：可以添加、删除、修改元素。
示例代码：｀｀｀pythonmy_list ＝ 1, 2, 3, 4, 5print(my_list0) 输出 1print(my_list1:3) 输出 2, 3my_listappend(6) 在末尾添加 6my_listpop(2) 删除索引为 2 的元素my_list0 ＝ 0 修改索引为 0 的元素为 0｀｀｀幻灯片 5：元组（Tuple）元组与列表相似，但元组中的元素不能修改。
元组使用小括号`（）｀来定义，元素之间用逗号分隔。
示例代码：｀｀｀pythonmy_tuple ＝（1, ＇hello'，（2, 3)）｀｀｀幻灯片 6：元组的操作访问元组元素：与列表相同，通过索引值访问。
元组的切片操作：也与列表类似。
示例代码：｀｀｀pythonmy_tuple ＝（1, 2, 3, 4, 5)print(my_tuple0) 输出 1print(my_tuple1:3) 输出（2, 3)｀｀｀幻灯片 7：字典（Dictionary）字典是一种无序的键值对数据结构。
键必须是唯一的，且不可变的数据类型（如字符串、整数、元组等），值可以是任意数据类型。
字典使用花括号`｛｝｀来定义，键值对之间用冒号`：｀分隔，键值对之间用逗号分隔。
头歌实践教学平台python的几种数据结构列表及操作答案
头歌实践教学平台python的几种数据结构列表及操作答案在头歌实践教学平台的Python课程中，学习者会接触到多种数据结构以及对列表进行的各种操作。
本文将介绍Python中几种常用的数据结构列表，以及它们的基本操作方法。
一、列表(List)列表是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序且可变的集合。
列表的元素可以包含不同的数据类型，如整数、浮点数、字符串等。
列表用方括号([])表示，各元素之间用逗号分隔。
列表的创建方式有两种：1. 直接赋值：```pythonmy_list = [1, 2, 3, "hello", 4.5]```2. 使用list()函数：```pythonmy_list = list(range(1, 6))```列表的基本操作如下：1. 访问列表元素可以通过索引值来访问列表中的元素。
索引值从0开始，正向从左到右，逆向从右到左。
例如，要访问列表中的第一个元素，可以使用`my_list[0]`，要访问最后一个元素，可以使用`my_list[-1]`。
2. 修改列表元素可以通过索引值来修改列表中的元素。
例如，要将列表中的第一个元素修改为10，可以使用`my_list[0] = 10`。
3. 切片操作可以使用切片操作来获取列表的一个子列表。
切片操作使用冒号(:)，语法为`my_list[start:end]`，表示从索引start到索引end-1的元素。
例如，`my_list[1:4]`表示获取列表中第2个到第4个元素。
4. 添加元素可以使用`append()`方法向列表末尾添加一个元素，例如`my_list.append(6)`。
也可以使用`extend()`方法将另一个列表中的元素添加到当前列表的末尾，例如`my_list.extend([7, 8, 9])`。
另外，还可以使用`insert()`方法在指定位置插入一个元素。
5. 删除元素可以使用`del`语句删除列表中的一个元素，例如`del my_list[0]`。
Python中的高级数据结构详解
Python中的⾼级数据结构详解这篇⽂章主要介绍了Python中的⾼级数据结构详解,本⽂讲解了Collection、Array、Heapq、Bisect、Weakref、Copy以及Pprint这些数据结构的⽤法,需要的朋友可以参考下数据结构 数据结构的概念很好理解，就是⽤来将数据组织在⼀起的结构。
换句话说，数据结构是⽤来存储⼀系列关联数据的东西。
在Python中有四种内建的数据结构，分别是List、Tuple、Dictionary以及Set。
⼤部分的应⽤程序不需要其他类型的数据结构，但若是真需要也有很多⾼级数据结构可供选择，例如Collection、Array、Heapq、Bisect、Weakref、Copy以及Pprint。
本⽂将介绍这些数据结构的⽤法，看看它们是如何帮助我们的应⽤程序的。
关于四种内建数据结构的使⽤⽅法很简单，并且⽹上有很多参考资料，因此本⽂将不会讨论它们。
1. Collections collections模块包含了内建类型之外的⼀些有⽤的⼯具，例如Counter、defaultdict、OrderedDict、deque以及nametuple。
其中Counter、deque以及defaultdict是最常⽤的类。
1.1 Counter() 如果你想统计⼀个单词在给定的序列中⼀共出现了多少次，诸如此类的操作就可以⽤到Counter。
来看看如何统计⼀个list中出现的item 次数：代码如下:from collections import Counterli = ["Dog", "Cat", "Mouse", 42, "Dog", 42, "Cat", "Dog"]a = Counter(li)print a # Counter({'Dog': 3, 42: 2, 'Cat': 2, 'Mouse': 1})若要统计⼀个list中不同单词的数⽬，可以这么⽤：复制代码代码如下:from collections import Counterli = ["Dog", "Cat", "Mouse", 42, "Dog", 42, "Cat", "Dog"]a = Counter(li)print a # Counter({'Dog': 3, 42: 2, 'Cat': 2, 'Mouse': 1})print len(set(li)) # 4如果需要对结果进⾏分组，可以这么做：代码如下:from collections import Counterli = ["Dog", "Cat", "Mouse","Dog","Cat", "Dog"]a = Counter(li)print a # Counter({'Dog': 3, 'Cat': 2, 'Mouse': 1})print "{0} : {1}".format(a.values(),a.keys()) # [1, 3, 2] : ['Mouse', 'Dog', 'Cat']print(a.most_common(3)) # [('Dog', 3), ('Cat', 2), ('Mouse', 1)]以下的代码⽚段找出⼀个字符串中出现频率最⾼的单词，并打印其出现次数。
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Python常见数据结构整理2014年10月15日tenking阅读23 次Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。
序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。
一、序列（列表、元组和字符串）序列中的每个元素都有自己的编号。
Python中有6种内建的序列。
其中列表和元组是最常见的类型。
其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。
下面重点介绍下列表、元组和字符串。
1、列表列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
（1）、创建通过下面的方式即可创建一个列表：1 2 3 4list1=['hello','world'] print list1list2=[1,2,3]print list2输出：[…hello‟, …world‟][1, 2, 3]可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。
（2）、list函数通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：1 2list3=list("hello") print list3输出：[…h‟, …e‟, …l‟, …l‟, …o‟]2、元组元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。
（1）、创建1 2 3 4 5 6t1=1,2,3t2="jeffreyzhao","cnblogs" t3=(1,2,3,4)t4=()t5=(1,)print t1,t2,t3,t4,t5输出：(1, 2, 3) (…jeffreyzhao‟, …cnblogs‟) (1, 2, 3, 4) () (1,)从上面我们可以分析得出：a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；（2）、tuple函数tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。
如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：1 2 3 4 5 6 7 8t1=tuple([1,2,3]) t2=tuple("jeff") t3=tuple((1,2,3)) print t1print t2print t3t4=tuple(123) print t45输出：(1, 2, 3)(…j‟, …e‟, …f‟, …f‟)(1, 2, 3)Traceback (most recent call last):File “F:\Python\test.py”, line 7, in <module> t4=tuple(123)TypeError: …int‟ object is not iterable3、字符串（1）创建1 2 3 4 5str1='Hello world' print str1print str1[0]for c in str1:print c输出：Hello world HHelloworld（2）格式化字符串格式化使用字符串格式化操作符即百分号%来实现。
1 2str1='Hello,%s' % 'world.' print str1格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。
1 2 3 4 5 6strs=('Hello','world')#元组str1='%s,%s' % strsprint str1d={'h':'Hello','w':'World'}#字典str1='%(h)s,%(w)s' % dprint str1输出：Hello,world Hello,World注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：1 2str1='%s,%s' % 'Hello','world' print str1输出：Traceback (most recent call last):File “F:\Python\tes t.py”, line 2, in <module>str1=‟%s,%s‟ % …Hello‟,‟world‟TypeError: not enough arguments for format string如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：1 2str1='%s%%' % 100 print str1输出：100%对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：1 2 3 4 5 6 7from math import pistr1='%.2f' % pi#精度2print str1str1='%10f' % pi#字段宽10print str1str1='%10.2f' % pi#字段宽10，精度2 print str1输出：3.143.1415933.14字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。
Python中在string模块还提供另外一种格式化值的方法：模板字符串。
它的工作方式类似于很多UNIX Shell里的变量替换，如下所示：1 2 3 4from string import Templatestr1=Template('$x,$y!')str1=str1.substitute(x='Hello',y='world') print str1输出：Hello,world!如果替换字段是单词的一部分，那么参数名称就必须用括号括起来，从而准确指明结尾：1 2 3 4from string import Template str1=Template('Hello,w${x}d!') str1=str1.substitute(x='orl') print str1输出：Hello,world!如要输出$符，可以使用$$输出：1 2 3 4from string import Template str1=Template('$x$$')str1=str1.substitute(x='100') print str1输出：100$除了关键字参数之外，模板字符串还可以使用字典变量提供键值对进行格式化：1 2 3 4 5from string import Template d={'h':'Hello','w':'world'}str1=Template('$h,$w!')str1=str1.substitute(d)print str1输出：Hello,world!除了格式化之外，Python字符串还内置了很多实用方法，可参考官方文档，这里不再列举。
4、通用序列操作（方法）从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。
除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。
（1）索引1 2 3 4 5 6str1='Hello' nums=[1,2,3,4] t1=(123,234,345) print str1[0] print nums[1] print t1[2]输出H2345索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。
神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：1 2 3 4 5 6str1='Hello' nums=[1,2,3,4] t1=(123,234,345) print str1[-1] print nums[-2] print t1[-3]输出：o3123（2）分片分片操作用来访问一定范围内的元素。
分片通过冒号相隔的两个索引来实现：1 2 3 4 5 6 7 8nums=range(10)print numsprint nums[1:5]print nums[6:10]print nums[1:]print nums[-3:-1]print nums[-3:]#包括序列结尾的元素，置空最后一个索引print nums[:]#复制整个序列输出：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [1, 2, 3, 4][6, 7, 8, 9][1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [7, 8][7, 8, 9]不同的步长，有不同的输出：1 2 3 4 5 6 7 8nums=range(10)print numsprint nums[0:10] #默认步长为1 等价于nums[1:5：1] printnums[0:10:2] #步长为2print nums[0:10:3] #步长为3##print nums[0:10:0] #步长为0printnums[0:10:-2] #步长为-2输出：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 2, 4, 6, 8][0, 3, 6, 9][]（3）序列相加1 2 3 4 5 6 7str1='Hello'str2=' world' print str1+str2 num1=[1,2,3] num2=[2,3,4] print num1+num2 print str1+num1输出：Hello world[1, 2, 3, 2, 3, 4]Traceback (most recent call last):File “F:\Python\test.py”, line 7, in <module>print str1+num1TypeError: cannot concatenate …str‟ and …list‟ objects （4）乘法1 2 3 4 5 6print [None]*10 str1='Hello' print str1*2 num1=[1,2]print num1*2 print str1*num1输出：[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]HelloHello[1, 2, 1, 2]Traceback (most recent call last):File “F:\Python\test.py”, line 5, in <module>print str1*num1TypeErr or: can‟t multiply sequence by non-int of type …list‟（5）成员资格in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：1 2 3 4 5str1='Hello'print 'h' in str1 print 'H' in str1 num1=[1,2]print 1 in num1输出：FalseTrueTrue（6）长度、最大最小值通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。