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使用 Python 创建使用 for 循环的元组列表

Python 的关键数据结构是列表和元组。元组元素一旦设置，就无法更改。这称为不可变性。但是列表元素可以在初始化后修改。在处理需要组合在一起的数据时，for 循环用于创建元组列表。...列表比元组更具适应性，因为它们能够被修改。本教程演示如何使用 for 循环创建元组列表，从而简化重复性任务。...任何长度的单个元组都可以在一行代码中解压缩为多个变量。 算法 让一个空列表保存元组。 使用 for 循环循环访问元素或对象。 对于每个条目，创建一个元组并将其追加到列表中。...例 1 从员工姓名列表中创建包含员工姓名及其相应员工 ID 的元组列表。...For 循环允许遍历元素列表，为每次迭代创建一个元组并将其添加到列表中。

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【Python】从基础变量类型到各种容器（列表、字典、元组、集合、字符串）

容器[整数] 正向索引：从0开始，第二个索引为1，最后一个为len(s)-1。 反向索引：从-1开始，-1代表最后一个，-2代表倒数第二个，以此类推,第一个是-len(s)。...# 创建 列表名 = [元素1, 元素2] 列表名 = [元素1, 元素2, ] # 最后加一个逗号是允许的。...⭐️元组 由一系列变量组成的 不可变 序列容器。不可变是指一但创建，不可以再添加/删除/修改元素。 # 1....创建 -- 容器的基本操作 元组名 = (元素1, 元素2, 元素3) 元组名 = tuple( 可迭代对象 ) # 在可变类型的数据有了结果后，我们可以转成元组，节省空间。 # 2....# 注意3：如果元组中只有一个元素，必须有逗号。 tuple04 = (10,) ❇️可变与不可变讨论 列表和元组最大的区别是内存存储机制的不同，而不是一个可变，一个不可变。

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PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）； 从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...Tensor 的数据类型和默认的全局数据类型一致，为 torch.FloatTensor，而使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor 会根据传入的数组和列表中元素的数据类型进行推断，此时...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。

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数据分析篇 | Pandas数据结构之DataFrame

以下文章来源于Python大咖谈，作者吱吱不倦的呆鸟 用 Series 字典或字典生成 DataFrame 用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame 用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame...用列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成 DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel...(data2, columns=['a', 'b']) Out[55]: a b 0 1 2 1 5 10 用元组字典生成 DataFrame 元组字典可以自动创建多层索引 DataFrame...DataFrame 里的缺失值用 np.nan 表示。DataFrame 构建器以 numpy.MaskedArray 为参数时 ，被屏蔽的条目为缺失数据。...DataFrame.from_records 构建器支持元组列表或结构数据类型（dtype）的多维数组。

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Pandas数据结构之DataFrame

用 Series 字典或字典生成 DataFrame 用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame 用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame 用列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成...DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典...(data2, columns=['a', 'b']) Out[55]: a b 0 1 2 1 5 10 用元组字典生成 DataFrame 元组字典可以自动创建多层索引 DataFrame...DataFrame 里的缺失值用 np.nan 表示。DataFrame 构建器以 numpy.MaskedArray 为参数时 ，被屏蔽的条目为缺失数据。...DataFrame.from_records 构建器支持元组列表或结构数据类型（dtype）的多维数组。

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告诉你怎么创建pandas数据框架（dataframe）

基本语法 在pandas中创建数据框架有很多方法，这里将介绍一些最常用和最直观的方法。所有这些方法实际上都是从相同的语法pd.DataFrame()开始的。...图1 从列表中创建数据框架 从列表创建数据框架，开始可能会让人困惑，但一旦你掌握了窍门，它就会慢慢变得直观。让我们看看下面的例子。有两个列表，然后创建一个这两个列表的列表[a，b]。...图2 现在，让我们从列表[a，b]中创建一个数据框架。它实际上只是将上述结构放入一个数据框架中。因为我们没有指定index和columns参数，默认情况下它们被设置为从0开始的整数值。...图5 还记得列表[a，b]的样子吗？现在，如果从该迭代器创建一个数据框架，那么将获得两列数据： 图6 从字典创建数据框架 最让人喜欢的创建数据框架的方法是从字典中创建，因为其可读性最好。...当我们向dataframe()提供字典时，键将自动成为列名。让我们从构建列表字典开始。 图7 于是，我们在这个字典里有两个条目，第一个条目名称是“a”，第二个条目名称是“b”。

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创建DataFrame：10种方式任你选！

下面介绍的是通过不同的方式来创建DataFrame数据，所有方式最终使用的函数都是：pd.DataFrame() 创建空DataFrame 1、创建一个完全空的数据 创建一个空DataFrame数据，...] 改变数据的行索引： df0 = pd.DataFrame( columns=['A','B','C'], index=[1,2,3] # 改变行索引：从1开始 ) df0 [008i3skNgy1gqfh6k5lblj30wm0dsdh8....jpg] 手动创建DataFrame 将每个列字段的数据通过列表的形式列出来 df1 = pd.DataFrame({ "name":["小明","小红","小侯","小周","小孙"],...] python元组创建 元组创建的方式和列表比较类似：可以是单层元组，也可以进行嵌套。...1、单层元组创建 # 单层元组 tup = ("小明","小红","小周","小孙") df12 = pd.DataFrame(tup,columns=["姓名"]) df12 [008i3skNgy1gqfjpsnjohj30sm0g4ab9

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【Python从入门到精通】（六）Python内置的数据类型-列表（list）和元组（tuple）不信你用不到

本文分十个章节介绍数据类型中的列表（list）和元组（tuple），从使用说到底层实现，包您满意 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。...八浅：元组（tuple）的介绍 说完了列表，接着让我们来看看另外一个重要的序列--元组（tuple），和列表类似，元组也是由一系列按特定书序排序的元素组成，与列表最重要的区别是，元组属于不可变序列，即元组一旦被创建...元组的创建方式 第一种：使用()直接创建 使用()创建元组的语法结构是tuplename=(element1,element2,.......与列表类似的，我们可以通过tuple(iterable)函数来创建元组，如果iterable传入为空，则创建一个空的元组，iterable 参数必须是可迭代的序列，比如字符串，列表，元组等。...话不多说，下面就直接从源码层面来看看列表和元组的底层实现。

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Python3快速入门（十三）——Pan

items（条目），即轴0，每个条目对应一个DataFrame；major_axis（主轴），即轴1，是每个DataFrame的index（行）；minor_axis（副轴），即轴2，是每个DataFrame...) # output: # Empty DataFrame # Columns: [] # Index: [] （2）使用list创建DataFrame 使用单个列表或嵌套列表作为数据创建DataFrame...DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...：返回表示DataFrame维度的元组 DataFrame.size：返回DataFrame的元素数 DataFrame.values：将对象作为ndarray返回 DataFrame.head()：返回前...维度的元组 Panel.size：返回DataFrame的元素数 Panel.values：将对象作为ndarray返回 import pandas as pd import numpy as np

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数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

通过from_tuple或from_arrays ① 直接从元组列表创建多重索引 tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')] mul_index...','fair','bad']},index=mul_index ② 利用zip创建元组 多重索引本质上的结构是一个由元组构成的list L1 = list('AABB') L2 = list('abab...第一类特殊情况：由元组构成列表 选出某几个元素，每个元组的第一个元素是第一层索引的可能取值,元组的第二个元素是第二层索引的可能取值...精确到最内层索引 df_using_mul.sort_index(...第二类特殊情况：由列表构成元组 选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。...df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'],['street_4','street_7']),:] 注意，loc方法必须是先选行再选列，因此列表构成的元组后的逗号和冒号不能省略

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python数据分析——数据分类汇总与统计

下表是经过优化的groupby方法: 2.1. groupby的聚合函数 首先创建一个dataframe对象: 【例8】使用groupby聚合函数对数据进行统计分析。...首先创建一个dataframe对象: df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan...如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名，那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...添加行/列小计和总计，默认为 False; fill_value = 当出现nan值时，用什么填充 dropna =如果为True,不添加条目都为NA的列; margins_name = 当margins

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主题建模 — 简介与实现

例如，句子级别上的一个分词策略会将给定字符串分解为句子，而其他分词器可以将句子分解为更小的标记，例如单词、二元组等。...问题1： 定义一个名为“make_sentences”的函数，接受一个系列作为其参数， 默认为数据框的“text”列的前15行，将每个条目分解为句子并返回这些句子的列表。...我们从创建一个示例字符串开始，然后将其通过NLTK的词性标注器，并审查结果。...问题3： 定义一个名为“make_chunks”的函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，并返回一个字典（将称为外部字典），外部字典的键是指向条目的行号的整数...问题4： 创建一个函数，接受一个句子列表作为参数，默认为问题1中定义的“make_sentences”函数，然后返回一个包含“句子”和“情感”两列的数据框。

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Python 学习小笔记

列表使用[]括起来，里面的元素可以是不同数据类型的，中间用逗号隔开 列表可以被更新 listA=[1,2,3,4,5] 元组 元组使用()括起来，元组不可以被更新 tup1 = (‘Google...如果元组只有一个元素，元素后要加上逗号，否则括号会被当成运算符: tup1=(550,); 集合 使用{}或者set()来创建集合，但是空的集合只能用set()来创建，{}这样子是创建一个空字典...模块 一个模块就是一个.py文件，里面可以定义一些常用的函数或者变量 导入的模块应该在当前代码目录或者在sys.path所定义的目录中 from [module] import [function] 从指定模块导入某个或某些函数...None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=‘pad’, axis=None) 其中，将要被替换的to_replace和value可以是用列表和元组表示的数据集...，表示在这个dataframe中这个列表里面的数据都是被替换的对象，to_replace和value的顺序是一一对应的 例如data[‘Sex’].replace([‘male’,‘female’]

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pandas系列之Series数据类型

Pandas中创建的数据包含两种类型： Series类型 DataFrame类型 ? 内容导图 ? Series类型 Series 是一维数组结构，它仅由index（索引）和value（值）构成的。...导入库 先导入两个库： import pandas as pd import numpy as np Series类型创建与操作 通过可迭代类型列表、元组生成 通过python字典生成 通过numpy数组生成...列表生成 通过列表的方式生成Series数据 s1 = pd.Series([7,8,9,10]) s1 # 结果 0 7 1 8 2 9 3 10 dtype: int64...) 默认的索引都是从0开始的数值，可以在创建的时候指定每个索引 # 默认 s1 = pd.Series([7,8,9,10]) s1 # 结果 0 7 1 8 2 9 3...在将s8转成DataFrame的过程中涉及到3个函数： to_frame：转成DataFrame reset_index：DataFrame类型的索引重置 rename：DataFrame的字段属性重置

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