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Python数据类型转换详解

Python中的数据类型转换有两种，一种是自动类型转换，即Python在计算中会自动地将不同类型的数据转换为同类型数据来进行计算；另一种是强制类型转换，即需要我们基于不同的开发需求，强制地将一个数据类型转换为另一个数据类型...1.数字类型是非容器类型，不能转换为列表 2.字符串转列表时，会把字符串中的每一个字符当作列表的元素 3.元组转列表时，会把字符串中的每一个字符当作列表的元素 4.字典转列表时，只保留字典中的键 5....其他类型数据转元组类型与其他类型数据转列表类型的规则相同。...1.数字类型是非容器类型，不能转换为集合 2.字符串转集合时，结果是无序的 3.列表转集合时，结果是无序的 4.元组转集合时，结果是无序的 5.字典转集合时，只保字典中的键，结果是无序的 a = '123...1.数字类型是非容器类型，不能转换为字典 2.字符串不能转字典类型，因为字符串不能生成二级容器 3.列表类型转字典类型，列表必须为等长二级容器，子容器中的元素个数必须为2 4.元组类型转字典类型，列表必须为等长二级容器

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Spark系列 - (3) Spark SQL

2014年7月，spark团队将Shark转给Hive进行管理，Hive on Spark是一个Hive的也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎；...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2....DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD：直接转 val rdd = testDF.rdd DataFrame转Dataset：需要提前定义case class，然后使用as...Dataset转RDD、DataFrame DataSet转RDD：直接转 val rdd = testDS.rdd DataSet转DataFrame：直接转即可，spark会把case class封装成

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软件测试|一文教你Python实现不同数据类型互转

-split将字符串以一定规则切割转成列表用法：string.split（sep=None，maxsplit=-1）参数：sep：切割的规则符号，不填写，默认空格，如字符串无空格则不分割生成列表maxsplit...-join将列表以一定规则转成字符串用法：'sep'.join（iterable)参数：sep：生成字符串用来分割列表每个元素的符号iterable：非数字类型的列表或元组或集合list = ['t',...'h', 'e', 's', 'h', 'y']str = ''.join(list)print(str)----------------------------------输出结果如下:theshy列表与元组的互相转换列表转换为元组...1, 2, 3, 4, 5)tuple = (1,2,3,4,5)list = list(tuple)print(list)----------------输出结果如下:[1, 2, 3, 4, 5]元组转换为列表...-list()集合与元组互相互相转换集合转换为元组-tuple()set = {1, 2, 3, 4, 5}tuple = tuple(set)print(tuple)-----------------

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Python 编程 | 连载 12 - Python 数据类型转换

一、字符串数字之间的转换 字符串转换为数字要求字符串必须是由数字组成，而数字转字符串则无任何要求 原始类型 目标类型 函数 整型 字符串 str() 浮点型 字符串 str() 字符串 整型 int()...split 函数 split函数可以将字符串按照一定规则进行切割成列表，默认按照空格进行切割，如果字符串无空格则直接将这个字符串变为列表中的一个元素，还可以传入切割次数，默认-1无限制 str_01...= 'abc' # 默认按照空格切割，无空格则整个转换为列表中的一个元素 print(str_01.split()) str_02 = 'a b c' # 默认按照空格切割 print(str_02....04.split('0', 1)) str_05 = 'pc12138' print(str_05.split('')) split函数不能传递空字符串，否则会报错；split函数执行切割的字符将不会出现在转成的列表中...以下函数可以完成列表集合元组之间的数据类型的转换： 起始类型 目标类型 函数 列表list 集合set set() 列表list 元组tuple tuple() 元组tuple 列表list list

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（八）

如果没有传递轴标签，它们将根据常识规则从输入数据中构建。 从 Series 或字典的字典 结果的 索引 将是各个 Series 的索引的 并集。如果有任何嵌套字典，这些将首先转换为 Series。...DataFrame.from_records() 接受一个元组列表或具有结构化 dtype 的 ndarray。...如果未传递轴标签，它们将根据常识规则从输入数据构建。 来自 Series 字典或字典 结果的索引将是各个 Series 的并集。如果有任何嵌套的字典，它们将首先被转换为 Series。...: ser a 0 b 1 c 2 从命名元组的列表 列表中第一个namedtuple的字段名确定DataFrame的列。...DataFrame.from_records() 接受一个元组列表或具有结构化 dtype 的 ndarray。

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python 利用zip()函数进行矩阵转置

1、zip()函数介绍：      zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。...，因此打印时需要适用list()函数转换为列表形式，注意转换后内部仍为元组，如需要得到二维列表，需要进一步转换。...      [2,3,3],      [1,2,5]]>>>c = zip(*A)>>>c = list(c)>>>for i in range(len(c)):    c[i]=list(c[i]) #将元组转换为列表...>>>print(list(c)) out:[[1, 2, 1], [2, 3, 2], [3, 3, 5]] 说明，zip转换后类型为元组，因此打印时需要适用list()函数转换为列表形式 3、适用

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2. Pandas系列 - Series基本功能

系列基本功能 DataFrame基本功能 系列基本功能 编号 属性或方法 描述 1 axes 返回行轴标签列表 2 dtype 返回对象的数据类型(dtype) 3 empty 如果系列为空，则返回True...>>> s 0 -0.562959 1 1.546666 2 -0.950136 3 -0.067827 dtype: float64 >>> s.axes ## 返回行轴标签列表...float64 >>> s.tail() ## 返回最后n行 0 -0.562959 1 1.546666 2 -0.950136 3 -0.067827 dtype: float64 DataFrame...基本功能 列出比较重要的一些方法 编号 属性或方法 描述 1 T/tranpose() 转置行和列 2 axes 返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员 3 dtypes 返回此对象中的数据类型(...dtypes) 4 empty 如果NDFrame完全为空[无项目]，则返回为True; 如果任何轴的长度为0 5 ndim 轴/数组维度大小 6 shape 返回表示DataFrame的维度的元组 7

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Python 知识点总结篇（2）

； +用于连接两个列表并得到一个新列表；*用于一个列表和一个整数，实现列表的复制；del将删除列表中下标处的值；in、not in用于确定一个值是否在列表中； 多重赋值技巧：变量数目和列表长度必须严格相等...flame-throwers', 'binders'] sortedSupplies = sorted(supplies) print(supplies) print(sortedSupplies) \：续行字符； 元组...：使用( )，和字符串一样是不可变的，值不能被修改、添加或删除； 序列与元组的转换：list()将元组转换为序列，tuple()将序列转换为元组； #序列转元组 pets = ['K', 'M', 'N...'] print(tuple(pets)) #元组转序列 pets = ('K', 'M', 'N') print(list(pets)) 列表的引用：列表赋给一个变量时，不直接保存到变量，而是将列表的...多行字符串：多行字符串的起止是3个单引号或3个双引号，三重引号之间的所有引号、制表符或换行，都被认为是字符串的一部分，此时缩进规则不适用； >>> print('''Dear Alice, Eve's

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Python知识点总结篇（二）

[]是一个空列表，不包含任何值，类似于空字符串，负数下标表示从后边开始，-1表示列表最后一个下标，它是一种可变的数据类型，值可以添加、删除或改变； +用于连接两个列表并得到一个新列表；*用于一个列表和一个整数...，实现列表的复制；del将删除列表中下标处的值；in、not in用于确定一个值是否在列表中； 多重赋值技巧：变量数目和列表长度必须严格相等，eg； cat = ['fat', 'black', 'loud...\：续行字符； 元组：使用( )，和字符串一样是不可变的，值不能被修改、添加或删除； 序列与元组的转换：list()将元组转换为序列，tuple()将序列转换为元组； #序列转元组 pets = ['K...', 'M', 'N'] print(tuple(pets)) #元组转序列 pets = ('K', 'M', 'N') print(list(pets)) ?...多行字符串：多行字符串的起止是3个单引号或3个双引号，三重引号之间的所有引号、制表符或换行，都被认为是字符串的一部分，此时缩进规则不适用； >>> print('''Dear Alice, Eve's

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Python 全栈 191 问（附答案）

列表 a，切片 a[:-1] 实现什么功能？，a[::-1] 又实现什么功能？ 列表 a, 切片 a[1:5:2] 实现什么功能？ (1) 是元组吗？(1,) 是什么类型？ 元组能增删元素吗？...列表如何反转？ 如何找出列表中的所有重复元素？ 如何使用列表创建出斐波那契数列？使用 yield 又怎么创建 ？...十进制转二进制，转十六进制的函数各叫什么？ 什么是函数作用域的 LEGB 规则 ？ range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？ zip 函数能实现功能？ 如何动态地删除类上的某个属性？...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行...，那么广播规则的规律如何总结？

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读完本文，轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

作者：Tom Waterman 编译：李诗萌、魔王 本文转自：机器之心 2020 年 1 月 9 日 Pandas 1.0.0rc 版本面世，Facebook 数据科学家 Tom Waterman 撰文概述了其新功能...默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...不过最值得注意的是，从 DataFrameGroupBy 对象中选择列时，输入 key 列表或 key 元组的方法已被弃用。现在要用 item 列表，而非键列表。...另一个最常用的变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认值，要想指定绘图的大小，需要输入元组。...另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。

3.5K10

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？

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。...# Map seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result) filter函数接受一个列表和一个规则...，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。...zip函数 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。 zip的语法： zip([iterable, ...])

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总结 | DataFrame、Series、array、tensor的创建及相互转化

DataFrame创建方法很多，这里给出比较常用的三种方法： 1、通过字典创建 ? 2、通过元组创建 ? 原理与通过字典创建一致，但需要注意行、列索引需要自己指定。 3、randn随机生成 ?...Series Series 可以当成 DataFrame 中一个元素，一列索引对应一列值。 1、通过字典创建 ? 2、通过列表创建 ? 3、通过arange创建 ? array ?...Series 转 DataFrame 1、合成 ? 2、to_frame()方法 ? Series 转 array 方法同DataFrame 转 array。 ?...array 转 DataFrame ? array 转 Series ? array 转 tensor ? tensor 转 array ?...上面这些创建及转化的方法只是一部分，也算是比较常用的一些，除此之外比如还可以通过列表作为中间介质进行转换等等，这里就不在过多介绍啦。

2.5K20

一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

s 转换为一个元组 list(s) 将序列 s 转换为一个列表 set(s) 转换为可变集合 dict(d) 创建一个字典。...Patriots 格式转化： （1）列表转为字符串 ''.join(a) （2）列表转换为元组 l = ['a','b','c'] tuple(l) （3）列表转换为字典 list1 = dic.items...元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。不能用append来新赋值 以下是元组无效的，因为元组是不允许更新的。而列表是允许更新的： #!...list[2] = 1000 # 列表中是合法应用 相当于固定的c() 元组中元素的追加，就可以直接用: 用 '+' 号 a+a 元组不可以用append添加元素 格式转化： 元组转换为字符串...其中的.values（）就可以实现dict转化为list 字符串转化为字典： eval(user) 字典转dataframe: def dict2dataframe(content_dict

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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...5) print(x) 这样会输出 0 到 4 遍历其中一个段 for x in range(5,8) print(x) 这样会输出 5 到 7 注意是左闭右开，跟列表截取的规则是一样的...下面举三个例子 >>>data[1,‘b’]=3 将列标签为b的第2行数据替换为3 >>>data[data.age.isnull(),‘Age’]=34 将列标签为Age的空数据全部替换为34...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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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

zip 函数的工作原理是将传入的可迭代对象 iterables 中对应位置的元素打包成元组，并生成一个新的可迭代对象。新的可迭代对象的长度由最短的可迭代对象决定，超出最短长度的元素将被忽略。...通过将 combined 转换为列表，我们可以看到其中的元素是将 names 和 ages 对应位置上的元素打包成元组的结果。...请注意，由于返回的是一个迭代器对象，需要将其转换为列表或进行迭代操作才能获取元素。...数据存储在名为a的pandas DataFrame中。 b = a.T 这行代码对DataFrame a进行转置，交换行和列，并将转置后的DataFrame赋值给b。...b.plot(kind="bar") 这行代码使用转置后的DataFrame b创建条形图。

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Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。...尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。...因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。...DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下： Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！...但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。

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