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Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...s2 += i[1] s3 += i[2] s4 += i[3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有...50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法。...= [[1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。

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    盘点对Python列表中每个元素前面连续重复次数的数列统计

    一、前言 前几天在Python钻石流群有个叫【周凡】的粉丝问了Python列表的问题，如下图所示。 下图是他的原始内容。...= 0 else 0 list2.append(l) print(list2) 本质上来说的话，这个方法和【瑜亮老师】的一模一样，只不过他这里使用了一行代码，将判断简化了。...: pre_num = num result[num] = num - pre_num print(result) print(result) 这个方法就是判断当前的数据和之前的...这篇文章主要盘点一个Python列表统计小题目，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共5个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。如果你还有其他解法，欢迎私信我。...最后感谢粉丝【周凡】提问，感谢【瑜亮老师】、【绅】、【逸总】、【月神】、【布达佩斯的永恒】大佬给出的代码和具体解析，感谢【dcpeng】、【懒人在思考】、【王子】、【猫药师Kelly】、【冯诚】等人参与学习交流

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...applymap，仅适用于dataframe对象，且是对dataframe中的每个元素执行函数操作，从这个角度讲，与replace类似，applymap可看作是dataframe对象的通函数。 ?...仍然考虑前述学生成绩表的例子，但是再增加一列班级信息，需求是统计各班级每门课程的平均分。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。...由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

    13.3K20

    使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

    项目实践：通过完成一些小项目，如家庭预算、工作报表、学校作业等，将所学知识应用到实践中。 设置目标：为自己设定学习目标和里程碑，这有助于保持动力并衡量进度。...图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表：调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。...模板 使用模板：快速创建具有预定义格式和功能的表格。 高级筛选 自定义筛选条件：设置复杂的筛选条件，如“大于”、“小于”、“包含”等。 错误检查 追踪错误：找出公式中的错误来源。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。

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    Pandas 秘籍：1~5

    对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。...在本机 Python 中，这将需要一个for循环在应用操作之前遍历序列中的每个项目。...person是调用每个方法的对象，就像人正在执行原始句子中的所有动作一样。...在此示例中，每年仅返回一行。 正如我们在最后一步中按年份和得分排序一样，我们获得的年度最高评分电影。 更多 可以按升序对一列进行排序，而同时按降序对另一列进行排序。...此功能是对 Python 列表的增强，它无法以这种方式选择多个不相交的项目。 在步骤 4 中，使用指定了start，stop和step值的切片符号来选择序列的整个部分。

    37.6K10

    Python lambda 函数深度总结

    lambda 函数来执行条件操作。...: (33, 22, 11) 带有 map() 函数的 Lambda 我们使用 Python 中的 map() 函数对可迭代的每个项目执行特定操作。...下面是使用 map() 函数将列表中的每个项目乘以 10 并将映射值作为分配给变量 tpl 的元组输出的示例： lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(map(lambda x: x *...lambda 函数 调用函数执行（IIFE）的定义 如何使用 lambda 函数执行条件操作，如何嵌套多个条件，以及为什么我们应该避免它 为什么我们应该避免将 lambda 函数分配给变量 如何将 lambda...函数与 filter() 函数一起使用 如何将 lambda 函数与 map() 函数一起使用 我们如何在 pandas DataFrame 中使用 带有传递给它的 lambda 函数的 map()

    2.2K30

    算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

    只要是能通过一行表达式解决的问题，都可以考虑用列表推导式。它不仅能简化代码，还能减少编写错误的机会。示例代码来个更实际的例子，假设我们要从一组数字中筛选出所有偶数，并计算它们的三次方。...基本概念Pandas 向量化操作主要是指对 DataFrame 或 Series 对象进行的操作，这些操作不需要显式的循环。...示例代码来看一个实用的例子，比如我们要根据一列的条件快速过滤数据：# 创建一个较大的 DataFramelarge_df = pd.DataFrame({ 'Age': [22, 45, 18,...根据具体需求选择老铁们，选择替代方法的时候，首先得考虑你的具体需求。比如，如果处理的是大数据集，并且对性能要求极高，可能向量化操作或并行处理会更合适。...如果是简单的数据转换，列表推导式或 map() 函数可能就足够了。考虑代码的可读性代码的可读性是软件开发中的关键。选择那些能让其他开发者一看就懂的方法，可以减少未来维护的难度。

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    Pandas数据聚合：groupby与agg

    基础概念 groupby 方法 groupby是Pandas中最常用的分组工具之一。它允许我们将DataFrame按照一个或多个列进行分组，从而可以对每个分组执行各种聚合操作。...它可以接受多种类型的参数，如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...此时可以考虑使用更高效的替代方案，如pivot_table或crosstab。 常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。...检查拼写是否正确，并确认列确实存在于DataFrame中。 TypeError: 当尝试对非数值类型的数据应用某些聚合函数（如求和）时，可能会遇到类型错误。...多个聚合函数 有时我们需要对同一列应用多个聚合函数。agg允许我们通过传递一个包含多个函数的列表来实现这一点。这样可以一次性获取多个聚合结果，而不需要多次调用agg。

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    对比Excel，更强大的Python pandas筛选

    可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。...fr=aladdin')[1] 按单个条件筛选数据框架 从世界500强列表中选择中公司，我们可以使用.loc[]来实现。注意，这里使用的是方括号而不是括号()。...如果不需要新数据框架中的所有列，只需将所需的列名传递到.loc[]中即可。例如，仅需要选择最新排名、公司名称和营业收入，我们可以执行以下操作。注意，它只返回我们指定的3列。...图2 发生了什么（原理） 了解事情究竟是怎么发生的很重要，这将帮助我们理解如何在pandas上使用筛选。...在现实生活中，我们经常需要根据多个条件进行筛选，接下来，我们将介绍如何在pandas中进行一些高级筛选。

    3.9K20

    详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

    详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始 前言 在数据处理和分析中，Excel 文件是最常见的数据格式之一。Python 提供了强大的库 pandas，可以轻松地处理 Excel 文件中的数据。...DataFrame：一个二维表格，类似于电子表格或数据库中的表，具有行和列。 Series：一个一维数组，类似于表格中的一列数据。 2.2 什么是 xlrd？...DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于 Excel 表格。每个 DataFrame 都有行索引和列标签。...（如 'Name'）代表一列数据，每个键对应的值是一个列表，表示这一列的所有数据。...Series 是 pandas 中的一维数据结构，类似于 Excel 中的一列。每个 Series 都有一个索引和一组数据。

    19510

    Python与Excel协同应用初学者指南

    这也意味着必须确保文件位于想要工作的目录中。 但是有些人是初学者，已经开始了Python会话，而对正在使用的目录一无所知，可以考虑执行以下命令： 图2 另一种方法是跟踪数据集文件的存放位置。...只需在终端执行pip install pandas或者在jupyter notebook单元格中执行！...pip install pandas在你的环境中安装Pandas软件包，然后执行上面代码块中包含的命令。 很简单，对吧？...想象一下，作为一名开发人员，将在多个不同的项目上工作，每个项目可能需要具有不同版本的不同软件包。当你的项目有冲突的需求时，虚拟环境就会派上用场。...否则，你会一直在安装一个软件包，然后为一个项目升级，为另一个项目降级。更好的办法是为每个项目提供不同的环境。 现在，终于可以开始安装和导入读取要加载到电子表格数据中的包了。

    17.4K20

    【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

    详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始 前言 在数据处理和分析中，Excel 文件是最常见的数据格式之一。Python 提供了强大的库 pandas，可以轻松地处理 Excel 文件中的数据。...DataFrame：一个二维表格，类似于电子表格或数据库中的表，具有行和列。 Series：一个一维数组，类似于表格中的一列数据。 2.2 什么是 xlrd？...DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于 Excel 表格。每个 DataFrame 都有行索引和列标签。...（如 'Name'）代表一列数据，每个键对应的值是一个列表，表示这一列的所有数据。...Series 是 pandas 中的一维数据结构，类似于 Excel 中的一列。每个 Series 都有一个索引和一组数据。

    32010

    14个pandas神操作，手把手教你写代码

    当时我对项目叫什么名字并不太在乎，由于我是《蒙提·派森的飞行马戏团》的狂热爱好者，我就选择了用Python作为项目的名字。...03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...打开“终端”并执行以下命令： pip install pandas matplotlib # 如网络慢，可指定国内源快速下载安装 pip install pandas matplotlib -i https...图2　读取数据的执行效果 其中： 自动增加了第一列，是Pandas为数据增加的索引，从0开始，程序不知道我们真正的业务索引，往往需要后面重新指定，使它有一定的业务意义； 由于数据量大，自动隐藏了中间部分..., y]是一个非常强大的数据选择函数，其中x代表行，y代表列，行和列都支持条件表达式，也支持类似列表那样的切片（如果要用自然索引，需要用df.iloc[]）。

    3.4K20

    Python那些熟悉又陌生的函数，每次看别人用得很溜，自己却不行？

    一行代码创建列表 每次需要定义某种列表时都要编写一个for循环，这是一件乏味的事情，幸运的是Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。...具体来说，map接受一个列表，并通过对每个元素执行某种操作将其转换为一个新列表。在本例中，它遍历每个元素并将自身的结果乘以2映射到一个新列表。注意，list函数只是将输出转换为list类型。...，很像map，但是它通过将每个元素与布尔过滤规则进行比较来返回原始列表的一个子集。...# np.linspace(start, stop, num) np.linspace(2.0, 3.0, num=5) Axis真正含义是什么 当您在pandas中删除一列或在NumPy矩阵中添加值时...如果您考虑一下如何在Python中对其进行索引，行是0，列是1，这与我们声明axis值的方式非常相似。疯狂的,对吗?

    1.3K10

    Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

    标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...准备演示的数据框架 看一看下面的例子，有一个以百分比表示的学生在校平均成绩列表，我们希望将其转换为字母顺序的分数（即a、B、C、D、F等），分数阈值如下所示： A：>=90 B：80<=且<90 C：70...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

    3.9K10

    单列文本拆分为多列，Python可以自动化

    为了自动化这些手工操作，本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...图7 拆分是成功的，但是当我们检查数据类型时，它似乎是一个pandas系列，每行是包含两个单词的列表。...我们想要的是将文本分成两列（pandas系列），需要用到split()方法的一个可选参数：expand。当将其设置为True时，可以将拆分的项目返回到不同的列中。

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