# list(列表)、tuple（元组）、dict（字典）的回顾 # 代码 list1 = [5, 6, 87, 671, 3, 54, 67, 0, 1, -6, -7] # 升序排序 list1....sort() print(list1) # 降序排序 list1.sort(reverse=True) print(list1) # 列表和元组之间相互转换 print(type(list1))...# 1、列表转换成元组 num_tuple = tuple(list1) print(type(num_tuple)) # 2 、元组转换成列表 num2_list = list(num_tuple...，类似与数组结构， tuple元组使用的是圆括号，跟list类似但是数据不能进行修改， 所以应用的场景基本上用在需要数据存储，或者是需要保证数据安全无法修改的情况， 字典用的是大括号，是key-value...结构的, 操作数据的时候，是操作key，而不是索引。
二、命名元组 三、命名元组有什么特点？ 一、元组和列表 ? 元组vs列表 1.元组和列表的性能分析 元组和列表用来存储数据，在元组和列表里面查询的时候，到底哪个更快呢？...列表占用内存如图 当储存到一定程度，Python 解释器检测到列表快要盛满了的时候，它会对列表做一个扩容。 给扩容到 200，当存储到 150 的时候，发现又快存储满了，又会给你继续扩容。...随着数据的增多，底层会不断给这个列表扩容。 初始化一个元组，同样也是一千万次，只需 12.8ns ? 元组是一个不可变的类型。...元组和列表内存占用对比图 用一个列表存储 50 条数据和用一个元组存储 50 条数据，那么元组占用的内存要比列表小得多。 2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？...元组、列表在使用的时候，都是通过下标索引取值的。 下标索引取值不太人性化，如果我知道数据储存在元组里面，但是我不知道它具体储存的下标位置。
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。...pandas中有一个和字典相关的构建器：DataFrame.from_dict 。...中还有另一个支持元组列表或结构数据类型（dtype）的多维数组的构建器：from_records data3 = [{'身高': 173, '姓名': '张三','性别':'男'}, {...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据
元组（tuple）是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为行。...系数据库中的「纪录」的另一个学术性的名称就是「元组」， 一条记录就是一个元组， 一个表就是一个关系， 纪录组成表， 元组生成关系， 这就是关系数据库的核心理念。...元组和列表list一样，都可能用于数据存储，包含多个数据；但是和列表不同的是：列表只能存储相同的数据类型，而元组不一样，它可以存储不同的数据类型，比如同时存储int、string、list等，并且可以根据需求无限扩展...tupeformList = tuple(list1)python的元组性质和java类似元组和列表list一样，都可能用于数据存储，包含多个数据；但是和列表不同的是：列表只能存储相同的数据类型，而元组不一样...到TS看元组tuple—元组的来龙去脉》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/webfront/ECMAScript/typescript/2020_0413_8380
与append()方法相同的是，如果待添加的元素的是序列，则insert()会将该序列当成一个整体插入到列表的指定位置处。...九浅：元组和列表的区别 说完了前面八浅之后，也有点累了。接着说下元组和列表的区别吧。为啥Python要另外设置元组这样一个数据结构呢？元组的功能列表不是都可以满足么？...但是对于元组，情况就不同了，元组长度的大小固定，其存储元素不可变，所以存储空间也是固定的。总体来说，元组的存储性能要由于列表，存储同样数据所占用空间更小。3....初始化同样数据所需时间 大家想一想初始化同样数据的元组和列表，哪个的速度更快呢？是元组还是列表呢？相信大部分人都会选择元组，那么元组到底快多少呢？...不同于一般数组，Python 的 tuple 做了许多优化，来提升在程序中的效率。 总结 本文详细介绍了Python内置数据类型中的列表（list）和元组（tuple）。
Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。...创建Pandas数据帧的六种方法如下： 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...容易注意到，字段的键对应成为DataFrame的列，而所有的值对应数据。 记住这个对应关系。 现在假设我们要创建一个如下形状的DataFrame： ?...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame： fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样： ?
数据结构 本章节将详细介绍一些您已经了解的内容，并添加了一些新内容。 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。...1 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。 你可能会注意到的另一件事是并非所有数据或可以排序或比较。...我们会在后面了解到 del 的其他用法。 5.3. 元组和序列 我们看到列表和字符串有很多共同特性，例如索引和切片操作。...他们是 序列 数据类型（参见 序列类型 — list, tuple, range）中的两种。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也会被加入其中。这里介绍另一种标准序列类型: 元组。...字典 另一个非常有用的 Python 內置数据类型是 字典 (参见 映射类型 — dict)。字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。
列表的数据项不需要具有相同的类型 特点就是：可重复，类型可不同 常用方式 创建一个列表，只要把逗号分隔的不同数据项使用方括号括起来即可。...键(key)必须是唯一的，可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行 同一个键出现两次，最后出现的会更新前一个的值。...('a', 1) ('b', 2) ('c', 3) ### 可以看到第二种获取到的键值对是 元组数据类型。...在一个子帧中为多个用户设备配置的参考信号的符号和数据的符号在子帧中的时域位置关系满足前提一和前提二；前提一为，将每个用户设备的参考信号所需的资源包括在多个参考信号的符号中，前提二为以下条件中的至少一个：..._起不好名字就不起了的博客-CSDN博客_python列表套列表变成一个列表 5.3 python-实用的函数-将多个列表合并为一个 抓数据的的时候把数据存在了多个列表里，做数据清洗的时候需要将多个列表中的元素合并为一个列表
# 转化为元组print(dict(df['title'])) # 转化为字典，key为数字索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头，指定列名和行索引print(df['title'][0...[0])) # 转成元组print(dict(df.iloc[0])) # 转成字典print(dict(df.iloc[-1])) # 也支持负索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头，...r_data":"actual"]) # 把r_data到actual列选择出来 5.读取所有数据 import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('...lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 读取的数据为嵌套列表的列表类型，此方法不推荐使用...、数据可视化领域，Pandas的应用极其广泛；在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。
使用to_excel方法，我们可以将DataFrame中的数据写入到新的Excel文件中： df.to_excel('output.xlsx', index=False) 实例：读取并写入新表格 下面是一个示例代码...pd.DataFrame.from_dict(new_data).to_excel("new_data.xlsx", index=False) 在这个例子中，我们通过遍历DataFrame的索引来获取每一行的数据...最后，使用to_excel将新数据写入到文件中。 数据清洗与转换 在实际工作中，Excel文件中的数据可能存在一些杂乱或不规范的情况。...通过解决实际问题，你将更好地理解和运用Pandas的强大功能。 结语 Pandas是Python中数据处理领域的一颗明星，它简化了从Excel中读取数据到进行复杂数据操作的过程。...Pandas作为一个强大而灵活的数据处理工具，在Python数据科学领域广受欢迎。从基础的数据读取、操作到高级的数据处理和分析，Pandas提供了丰富的功能，能够满足各种数据处理需求。
2、DataFrame的特点 数据帧(DataFrame)的功能特点如下： （1）底层数据列是不同的类型 （2）大小可变 （3）标记轴(行和列) （4）可以对行和列执行算术运算 3、DataFrame对象构造...，是DataFrame的容器，Panel的3个轴如下： items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。...，series，map，lists，dict，constant和另一个数据帧(DataFrame)。...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
小小明:「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理高手，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。 源于林胖发出的一道基础题： ? ?...详解 mydict.items()是python基础字典的内容，它返回了这个字典键值对组成的元组列表： mydict.items() 返回： dict_items([('A', [1]), ('B',...这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...列表分列的2种方法 列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。
Cufflinks 可以不严谨的分解成 DataFrame、Figure 和 iplot，如下图所示： 其中 DataFrame：代表 pandas 的数据帧 Figure：代表可绘制图形，比如 bar...keys：列表格式，指定数据帧中的一组列标签用于排序。 bestfit：布尔或列表格式，用于拟合数据。...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...，数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签...第 11 到 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到的 price 列表 行标签为第 8 行得到的 index 列表 列标签为第 6 行定义好的 columns 列表 处理过后，将每个股票的收盘价合并成一个数据帧
本文助你轻松玩转 Pandas 1.0。 ? 常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁，现在已经发布到 1.0.0 版。...最新发布的 Pandas 版本包含许多优秀功能，如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新的数据类型，甚至还有新的文档站点。...1.0.0rc0 使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧 我最喜欢的新功能是改进后的 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。...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。
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...DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据： 一维 ndarray、列表、字典、Series 字典 二维 numpy.ndarray...Python > = 3.6，且 Pandas > = 0.23，数据是字典，且未指定 columns 参数时，DataFrame 的列按字典的插入顺序排序。...Python < 3.6 或 Pandas < 0.23，且未指定 columns 参数时，DataFrame 的列按字典键的字母排序。...two three A 1 2 3 B 4 5 6 DataFrame.from_records DataFrame.from_records 构建器支持元组列表或结构数据类型
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 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据： 一维 ndarray、列表、字典、Series 字典 二维 numpy.ndarray...Python > = 3.6，且 Pandas > = 0.23，数据是字典，且未指定 columns 参数时，DataFrame 的列按字典的插入顺序排序。...Python < 3.6 或 Pandas < 0.23，且未指定 columns 参数时，DataFrame 的列按字典键的字母排序。...two three A 1 2 3 B 4 5 6 DataFrame.from_records DataFrame.from_records 构建器支持元组列表或结构数据类型
因为在某些情况下，使用一种数据类型比使用另一种数据类型更节省内存。 1、元组比列表更节省内存 元组是不可变的(在创建后不能更改)，它允许Python在内存分配方面进行优化。...my_tuple比列表使用更少的内存，如果创建后不需要更改数据，我们应该选择元组而不是列表。...2、数组比列表更节省内存 Python中的数组要求元素具有相同的数据类型(例如，所有整数或所有浮点数)，但列表可以存储不同类型的对象，这不可避免地需要更多的内存。...有许多强大的第三方模块和工具提供更多的数据类型，如NumPy和Pandas。如果我们只需要一个简单的一维数字数组，而不需要NumPy提供的广泛功能，那么Python的内置数组是一个不错的选择。...但当涉及到复杂的矩阵操作时，使用NumPy提供的数组是所有数据科学家的首选，也可能是最佳选择。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
