反过来，根据相同的散列值，无法唯一判定输入对象是哪一个。这就是可以用散列加密的原因。 看一下hash()的文档——看文档，是一项重要的能力和习惯 。...从文档中可知，如果两个对象相等，它们的散列值必须相等，或者说，如果两个对象已经通过==返回了True，就说明它们的散列值相等。...可散列类型 在Python内置的对象类型中，并非都是可散列的，只有那些不可变对象，比如整数、浮点数、字符串、元组等，才是可散列的。...前面提到，Python中的对象分为可散列和不可散列两种类型，而这里检测之后，所有内置对象类型都具有__hash__方法，是不是意味着都能用于hash()函数呢？前面说过可变对象是不可散列类型。...__hash__) 以列表（可变对象，不可散列）和字符串（不可变对象，可散列）为例，发现它们的__hash__返回值不同
Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...Series对象是一种显示定义的索引与数值关联 显示定义的索引让Series对象有了更加强大的能力。...就像你可以把二维数组看成是有序排列的一维数组一样，你也可以把DataFrame 看成是有序排列的若干Series 对象。这里的“排列”指的是它们拥有共同的索引。...states.columns Index(['population', 'area'], dtype='object') 因此,DataFrame 可以看作一种通用的NumPy 二维数组，它的行与列都可以通过索引获取...Pandas 的 Index 对象是一个很有趣的数据结构，可以将它看作是一个不可变数组或有序集合 # 使用一个简单的列表创建Index对象 ind = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11]
如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列只一定是一样的根据这个定义，原子不可变类型（str，bytes和数值类型）都是可散列类型，frozenset 也是可散列的（因为根据其定义，frozenset...里只能容纳可散列类型），如果元组内都是可散列类型的话，元组也是可散列的（元组虽然是不可变类型，但如果它里面的元素是可变类型，这种元组也不能被认为是不可变的）。...'B' 字典中的散列表 散列表其实是一个稀疏数组（总有空白元素的数组叫稀疏数组），在 dict 的散列表中，每个键值都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。...如果不匹配（散列冲突），再在散列表中再取几位，然后处理一下，用处理后的结果当做索引再找表元。 然后重复上面的步骤。...扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把原有的键添加到新的散列表中，这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中次序发生变化。因此，不要对字典同时进行迭代和修改。
而真实世界的数据中有重复项，即使在应该是唯一的字段中也是如此。 本节描述了重复标签如何改变某些操作的行为，以及如何在操作过程中防止重复项的出现，或者在出现重复项时如何检测它们。...如上所述，在读取原始数据时处理重复项是一个重要的功能。也就是说，您可能希望避免在数据处理管道中引入重复项（从方法如pandas.concat()、rename()等）。...使用标量对DataFrame进行切片将返回一个Series。使用标量对Series进行切片将返回一个标量。但是对于重复项，情况并非如此。...：第一个重新命名类别，因此Series中的个别值也会更名，但是如果第一个位置最后被排序，重新命名的值仍将最后被排序。...：第一个重命名类别，因此Series中的个别值也会被重命名，但如果第一个位置被排序到最后，重命名的值仍将被排序到最后。
——苏轼 ” 将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。这是对 Python 内置对象归类的一种方式。...图5-1-1 字典的组成 字典中的键值对，不能随心所欲地创立——本书的目录和页码之间也是一种对应关系，不能乱写——有如下要求： “键”必须唯一，不能重复——参考本书目录理解，目录名称不能重复。...“键”必须是不可变对象——如果书的目录名称会变化，那就不仅仅是眼花缭乱，而是手忙脚乱了。 “值”可以是 Python 中任何类型对象。 “值”可以重复。...简要说明： hash：翻译为“散列”或“哈希”，“hashable”意即“可散列”、“可哈希”。截止目前，已经学习过的 Python 内置对象中，数字、字符串、元组都是可散列的，也是不可变对象。...unhasable：翻译为“不可散列”、“不可哈希”，此前学过的列表和现在学习的字典，都是此类型的对象，同时为可变对象。 所以，字典也不能作为键值对的键。
''' data可以是标量，被重复来填充指定的索引： pd.Series(5, index=[100, 200, 300]) ''' 100 5 200 5 300 5 dtype...与前一节中讨论的Series对象一样，DataFrame可以被认为是 NumPy 数组的扩展，也可以被认为是 Python 字典的特化。我们现在来看看这些观点。...正如你可能将二维数组视为对齐的一维列的有序序列一样，你可以将DataFrame视为对齐的Series对象的序列。在这里，“对齐”是指它们共享相同的索引。...这个Index对象本身就是一个有趣的结构，它可以认为是不可变数组或有序集合（技术上是一个多值集合，因为Index对象可能包含重复的值）。 这些观点在Index对象所提供的操作中，有一些有趣的结果。...NumPy数组之间的一个区别是，索引是不可变的 - 也就是说，它们不能通过常规方式修改： ind[1] = 0 ''' ----------------------------------------
而可变（mutable）对象，如列表和字典，就不能被哈希。TypeError: unhashable type: 'dict'错误的原因在Python中，字典是可变的，也就是说它们可以被修改。...由于元组是不可变的，因此可以被哈希。...例如，我们使用一个字典来缓存一些计算结果，以避免重复计算。但是，由于字典是可变的，无法被哈希，因此我们需要将其转换为不可变的类型。...可变（mutable）对象: 可变对象是指它的值可以在创建之后被改变的对象。这意味着我们可以对可变对象进行添加、删除、更新操作，而其内存地址不会改变。...这意味着我们不能对不可变对象进行添加、删除、更新操作，如果需要修改不可变对象的值，只能重新创建一个新的对象。
可散列的数据类型 在Python词汇表中，关于可散列类型的定义有这样一段话： “如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现__hash__（）方法。...另外可散列对象还要有__eq__()方法，这样才能跟其他键做比较。如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列值一定是一样的。” 重点是散列值不变！...OrderedDict的popitem方法默认删除并返回字典里的最后一个元素（栈），如果加了参数OrderedDict(last=False)，那么它会删除并返回第一个被添加进度的元素（队列）。...散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组），散列表里的单元叫作表元，在dict的散列表中，每个键值对占用一个表元，每个表元有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用，因为所有表元的大小一致...如果两个对象在比较的时候是相等的，那么它们的散列值必须相等，否则散列表就不能正常运行了： >>> a = 1 >>> b = 1 >>> a == b True >>> hash(a) 1 >>> hash
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 list1=['hello','world'] print list1 list2...', '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）。...）或键值对 del adict[key] 删除键key的项 / del adict 删除整个字典 adict.pop(key) 删除键key的项并返回key对应的 value值 映射类型操作符 a、字典不支持拼接和重复操作符...： 1.副本是被忽略的(成员不重复，去重) 集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。...frozenset类型用于代表不可变（可散列）的集合： set1=set([1]) set2=set([2]) set1.add(frozenset(set2)) print set1 输出： set
标准库里的所有映射类型都是利用 dict 来实现的，因此它们有个共同的限制，即只有可散列的数据类型才能用作这些映射里的键，本文记录Python 中 hash 相关内容。...默认情况下，作为用户定义类实例的对象是可以 hasable 的。它们都比较 unequal (除了它们自己) ，它们的 hash 值是从它们的 id ()派生出来的。...如果是自定义 对象调用 hash() 的话，实际上运行的是自定义的 __hash__。如 果两个对象在比较的时候是相等的，那它们的散列值必须相等，否 则散列表就不能正常运行了。...为了让散列值能够胜任散列表索引这一角色，它们必须在索引空间 中尽量分散开来。这意味着在最理想的状况下，越是相似但不相等 的对象，它们散列值的差别应该越大。...这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。要注意的是，上面提到的这些变化是否会发生以及如何发生，都依赖于字典背后的具体实现，因此你不能很自信地说自己知道背后发生了什么。
hash("age") print(hash("age")) 第二步：根据计算的散列值确定其在散列表中的位置 极个别时候，散列值会发生冲突，则内部有相应的解决冲突的办法 第三步：在该位置上存入值 for...i in range(2, 2): print(i) 键值对的访问过程 d["age"] 第一步：计算要访问的键的散列值 第二步：根据计算的散列值，通过一定的规则，确定其在散列表中的位置 第三步...【例1】 删除列表内的特定元素 方法1 存在运算删除法 缺点：每次存在运算，都要从头对列表进行遍历、查找、效率低 alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d" ,"d",...首先alist被删除元素时不断在变，但是索引s是按照顺序来的，因此会造成可能跨过某一元素的现象，但是删除仍是按照从列表头开始扫描的顺序进行的。...而是通过计算来回答问题 8.3.3 装饰器 1、需求的提出 （1）需要对已开发上线的程序添加某些功能 （2）不能对程序中函数的源代码进行修改 （3）不能改变程序中函数的调用方式 比如说，要统计每个函数的运行时间
从List中移除元素需要复制所有的后续元素，因此其复杂度为O(n – k)，其中k为移除元素的索引。从列表尾部移除要比从头部移除廉价得多。...数组从元素角度来说是易变的，从大小角度来说是固定的。它们显示实现了集合接口中所有的可变方法（如Add和Remove），并抛出NotSupportedException。...它们被设计为在含有较少锁的多线程并发操作时是安全的。该命名空间下还包含三个用于对并发操作的集合进行分区的类，但在此我们不讨论它们。...还是那个例子，这是完全根据心情去选一家店来问了 缺点： 这种方法建立起来的hash表当冲突多的时候数据容易堆聚在一起，这时候对查找不友好； 删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空，否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径...因此在 用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点 当空间满了，还要建立一个溢出表来存多出来的元素。
单个字符并没有特殊的类型，只是一个长度为一的字符串 Python 中的字符串不能被修改，因此，向字符串的某个索引位置赋值会产生错误，但列表可以被修改 索引也可以用负数，这种会从右边开始数 除了索引，...，以便正确表示嵌套元组给元组中的一个单独的元素赋值是不允许的，当然你可以创建包含可变对象的元组虽然元组可能看起来与列表很像，但它们通常是在不同的场景被使用，并且有着不同的用途。...列表是可变的，并且列表中的元素一般是同种类型的，并且通过迭代访问空元组可以直接被一对空圆括号创建含有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加一个逗号来构建t=12345,54321,'hello!'...注意：要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {}，因为后者是创建一个空字典1.7、散列-字典>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}>>> tel['guido...但如果元组直接或间接地包含了可变对象，那么它就不能用作关键字。列表不能用作关键字，因为列表可以通过索引、切片或 append() 和 extend() 之类的方法来改变。
虽然它们并不能解决所有问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...关键字 del 用于删除列。...，因此用户不能对其进行修改。...Index 的功能，但是因为一些操作会生成包含被索引化的数据，理解它们的工作原理是很重要的。
散列表是一种数据结构，它存储的是键值对（key-value）。 在散列表中，每个键值对的键必须是可散列的，这是因为存储的键值对通过使用其键的散列值进行索引。...每个小桶都由键的散列值建立索引，小桶中装的就是数据。 在下面的示例中，演示用Python实现散列表，从中可以理解散列表的基本余力。...使用Python标准库中的hash()函数计算散列值，出现碰撞是在所难免的。为此可以用扩大容器的容量（即长度），从而降低出现碰撞的概率，但是不能根本杜绝。 另外，容器的数量扩大，也会浪费更多的空间。...在Python的基本知识中，我们知道字典是“键-值对”的集合 ，因此要定义字典，必须提供一个用逗号括起来的大括号内的键-值对列表，如以下示例所示： >>> chess_players = { ......如果键不是可散列的，Python会爆出TypeError异常。
因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。 图1 准备用于演示的数据框架 可以到完美Excel社群下载示例Excel电子表格以便于进行后续操作。...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...当我们对pandas Series对象调用.unique()时，它将返回该列中唯一元素的列表。
通过一个散列函数来计算每一个 key 应该存放在内存中的位置，然后把 value 存储在内存的这个位置上，等到需要取出 key 对应的 value 的时候，只需要通过函数计算出这个位置，然后直接去拿就行了...是不是有点像我们查字典的步骤呢？ 通过散列函数求出的最终值就是对应的哈希值(Hash)，Java 中的 Map 最常用的实现 HashMap 也是用类似的原理来设计的。...当然，散列函数本身比较复杂，还要牵扯到冲突的解决问题，简单来说，不同的 key 通过散列函数求得的内存位置可能是一样的，这样就导致了冲突，解决这种冲突的方法有很多，Python 设计者选择了开放定址法，...list' set set 和 dict 很像，不过 set 不存储键值对，你可以把它想像成只存储 key 的 dict，也可以理解成数学中的无序无重复集合这个概念。...所以在 set 中是没有重复元素的，也只能存放不可变元素。我们可以通过一个 list 来创建 set。同样，也是用大括号表示。
很多操作符可以创建可变类型的对象，也可以将变量绑定到这种类型的对象上。 但不可变类型的对象是不能被修改的，相比之下，list类型的对象在创建完成后可以被修改。...如果i被省略，则i的默认值为-1，删除并返回L中的最后一个元素。 L.sort()：升序排列L中的元素。 L.reverse()：翻转L中的元素顺序。...dicttype类型的对象可以很容易地转换为列表，如list(months)。 并非所有对象都可以用作字典键：键必须是一个可散列类型的对象。...所有Python内置的不可变类型都是可散列的，而且所有Python内置的可变类型都是不可散列的。...del d[k]：从d中删除键k。 for k in d：遍历d中的键。
从技术上讲，for循环对列表值中的每一项重复一次代码块。...因此，小写的a被排序，使得它出现在大写的Z之后。...列表值是一种可变的数据类型：它可以添加、删除或更改值。然而，一个字符串是不可变的：它不能被改变。...但是在所有这些复杂行为的基础上，高级行为是一个相当简单的程序。 我们可以用一列列表来表示二维场。内部列表表示每一列方块，并为活方块存储一个'#'散列字符串，为死方块存储一个' '空格字符串。...在本书的后面，你会看到程序使用列表来做一些没有列表很难或者不可能做的事情。 列表是可变的序列数据类型，这意味着它们的内容可以改变。元组和字符串虽然也是序列数据类型，但它们是不可变的，不能更改。
在内部，Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此，它继承了它的优点（紧凑的内存布局，快速的随机访问）和缺点（类型同质性，缓慢的删除和插入）。...从原理上讲，如下图所示： 一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...一旦在索引中包含了列，就不能再使用方便的df.column_name符号了，而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。...>>> len(df.compare(df)) == 0 True 添加、插入、删除 尽管系列对象应该是大小不可变的，但有可能在原地追加、插入和删除元素，但所有这些操作都是： 缓慢，因为它们需要为整个对象重新分配内存并更新索引
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