应该大多数的写Python的都知道这个特性，所以这篇文章是给不知道的同学写的，知道的就跳过吧。 用Python3.6版本这么久了，竟然才知道有这么一个特别方便的特性 ?...可以使用任何有效的Python表达式，包括函数和方法调用。...还有一个我觉得其实写代码都没有注意过的新特性就是，现在字典是有序的，而以前的字典是无序的 ? 翻译： 该字典类型现在使用基于“紧凑”表示由雷蒙德的Hettinger提议 这是第一次由PyPy实现。...dict()与Python 3.5相比，新内存的使用量减少了20％到25％。...这个新实现的顺序保留方面被认为是一个实现细节，不应该依赖（这可能会在未来发生变化，但是在更改语言规范之前，希望在几种版本的语言中使用这个新的dict实现为所有当前和未来的Python实现强制命令保留语义
2020-07-23 发表在 编程语言 35 字典获取值方式： aa=dict() aa.get('aa') 如果想改成对象获取方式，可以用下列代码： # 定义一个类 class
二、各种数据类型详解 2.1、数字 数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。...这可能是双引号和单引号在Python里面被视作一样的另一个原因。 Python实际上有三类字符串。...字典常见的操作有：字典创建、字典赋值、字典中值的访问、字典更新、字典元素删除等操作。...请注意，可变集合不是可哈希的，因此既不能用做字典的键也不能做其他集合中的元素。不可变集合则正好相反，即，他们有哈希值，能被用做字典的键或是作为集合中的一个成员。集合对象是一组无序排列的可哈希的值。...但是因为集合本身是无序的，你不可以为集合创建索引或执行切片（slice） 操作，也没有键可用来获取集合中元素的值。
使用Series自己创建时候的索引 使用默认的数值索引 使用布尔型数组、标量乘法、应用函数等作为索引 # 通过自己创建的索引来获取数据 obj1[['a', 'c', 'b']] a 1 c...[obj1 >= 2] b 2 c 3 d 4 dtype: int64 索引操作 索引多样性 自建索引 默认的数值索引 通过Python的字典形式来创建索引 # 上面的obj1 obj1...既有行索引也有列索引 DF创建 使用pd.DataFrame(data) 直接传入字典型数据 通过columns参数指定各个属性的顺序 # 1.通过传入等长列表或者Numpy数组组成的字典 data...：只能通过字典标记的形式 2、创建布尔型数据 如何创建一列布尔值(T/F)的数据 如何创建一个新的属性数据 3、删除数据del 4、嵌套字典形式创建DF数据 外层作为列索引 内层作为行索引 5、DF...转置T 6、DF中传入S型数据 7、设置DF的columns和index属性的name属性 创建数据 如何创建一列布尔值(T/F)的数据 如何创建一个新的属性数据 # 1、2 # 先判断state属性的值是否为
本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能...('b' in obj2) print('e' in obj2) 如果数据被存放在一个Python的字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series： import pandas as pd sdata...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给DataFrame， Pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引： import pandas as pd pop1 = {'...---- 2.基本功能 2.1 重新索引 Pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。...结果是一个Series，使用frame的列作为索引。
其由两部分组成：实际的数据、描述这些数据的元数据 此外小编为你准备了：Python系列 开始使用pandas，你需要熟悉它的两个重要的数据结构： Series：是一个值的序列，它只有一个列，以及索引。...数组相比，你可以使用索引里的值来选择一个单一值或一个值集： In [8]: obj2['a'] Out[8]: -5 In [9]: obj2['d'] = 6 In [10]: obj2[['c',...，Series是一个定长的，有序的字典，因为它把索引和值映射起来了。...Python字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个Series： In [16]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。
一种经典的做法是通过一个可变容器存储数据和索引，并通过键的散列值建立索引，借此可以查询到特定的数据。形象地说，是创建一个大桶（bucket），里面放很多小桶。...循环语句，在第11行，计算每个可散列元素的键的散列值，用它计算一个索引值（第12行），将此索引值作为self.buckets容器（bucket，也有直接译为“桶”）的索引（第13行），并向该索引对应的数据结构...在这个示例中，用Python创建了一个散列表，以元组为元素的列表作为输入。在初始化的时候，以输入对象的长度创建一个列表容器，然后将输入的数据存储到此容器中。...使用开放式寻址方法，如果某个索引下的容易中已有数据，则只要找到一个新的容器即可，所以要判断容器中是否已经有数据，并且要能找到新的容易。...因为从Python 3.6开始，字典中值存储在不同的数据结构中，而字典仅包含指向实际值存储位置的指针。
字典中时，也可以直接用这个字典来创建Series。...isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素，并的到新的index drop 删除传入的值，并得到新的index insert 将元素插入到索引i处，...重新索引 reindex可以创建一个适应新索引的新对象。...| 插值（填充）方式 fill_value | 在重新索引过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit | 向前或向后填充时的最大值 level | 在MultiIndex的指定级别上匹配简单索引...在算术方法中填充值 不使用+可以使用add方法进行相加，其中可以添加fill_value参数填充索引不重叠产生的缺省值。
Python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series： In [26]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah...: 1.7, 2002: 3.6}} 如果嵌套字典传给DataFrame，pandas就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引： In [66]: frame3 = pd.DataFrame...重新索引 pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。...结果是一个Series，使用frame的列作为索引。...要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象： In [201]: obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'a'
)用f- string格式化字符串(Python 3.6+) 9)用.join()连接字符串 10)用双星号语法合并字典** (Python 3.5+) 11)用if x in list简化if语句，而不是单独检查每一项...在本例中，我们希望遍历一个列表，检查当前项是否为负，并在本例中将列表中的值设置为0。虽然range(len())语法可以工作，但使用内置的枚举函数更好。这将以元组的形式返回当前索引和当前项。...因此，我们可以直接检查这里的值，也可以访问带有索引的项。...我们只需要从集合中导入计数器，然后用列表作为参数创建计数器对象。如果我们打印这个，那么对于列表中的每一项，我们都可以看到这个项出现的次数，而且它已经排好序了，最常用的项在前面。单独计算会好得多。...3.6+) 这是自Python 3.6以来的新特性，在我看来是格式化字符串的最佳方式。
字典用于存储键值对形式的数据。字典是一个有序、可更改的集合，不允许重复。从 Python 3.7 版本开始，字典是有序的。在 Python 3.6 及更早版本中，字典是无序的。...字典用花括号编写，具有键和值： 示例，创建并打印一个字典： thisdict = { "brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964 }...从 Python 3.7 版本开始，字典是有序的。在 Python 3.6 及更早版本中，字典是无序的。有序意味着字典的项具有定义的顺序，而该顺序不会改变。...无序意味着项没有定义的顺序，您不能使用索引引用项。 可更改 字典是可更改的，这意味着我们可以在创建字典后更改、添加或删除项。...)) dict() 构造函数 也可以使用 dict() 构造函数创建字典。
类似地，使用字符串连接的表达式创建一个具有新标识的新字符串对象 2 。在 Python3 中，不允许使用项目赋值原地修改字符串。 元组的值被定义为它包含的对象以及这些对象的顺序。...索引、键和哈希 Python 列表和字典是可以包含多个其他值的值。要访问这些值，您需要使用一个索引操作符，它由一对方括号（[ ]）和一个称为索引的整数组成，以指定您想要访问的值。...第一个索引是0，不是1，因为 Python（和大多数语言一样）使用的是从零开始的索引。使用从一开始的索引的语言很少：以 Lua 和 R 为代表 。...注意，如果一个元组只包含可哈希的项，那么它就是可哈希的。因为在字典中只能使用可哈希项作为键，所以不能使用包含不可哈希列表的元组作为键。...这些类型的对象可以使用索引操作符中的整数索引来访问值（括号[和]）,也可以传递给len()函数。“有序”是指序列中有第一个值、第二个值等等。
小小明,「快学Pthon」专栏作者 上期我演示了高效过滤停用词的方法，这期我将带你重温Python基础中set集合和字典的使用方法，并讲解字典和集合的实现原理。...可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。...在 Python3.7+，字典被确定为有序（注意：在 3.6 中无法 100% 确保其有序性），而 3.6 之前是无序的，其长度大小可变，元素可以任意地删减和改变。...相比于列表和元组，字典和集合性能较高，查找、添加和删除操作都能在常数时间复杂度内完成。集合不支持索引操作，因为它的本质是一个哈希表，而字典支持对指定键的索引操作。...为了提高存储空间的利用率，现在的python的哈希表会把索引和哈希值、键、值单独分开存储，也就是下面这样新的结构： Indices None index None None index None
具体来说，Python 3.6 开始字典保留了键值对的添加顺序，但这一特性在 Python 3.6 版本时被视为 Python 实现的一个细节，并非语言的正式特性。...直到 Python 3.7，有序性才被明确纳入语言规范，因此在讨论字典添加顺序与键顺序的一致性时，人们通常会提及 Python 3.7 版本作为该特性的正式引入点。...因此，若需确保字典的添加顺序与键的顺序一致，推荐使用 Python 3.7 及更高版本。...'b': 2, 'c': 3} # 更新一个已存在的键的值，并添加一个新键值对 my_dict['a'] = 'updated' my_dict['d'] = 'new' print(my_dict...# 使用列表包含元组的方式直接在构造函数中创建有序字典 my_dict = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(my_dict) # 输出: {'a
哈喽~今天带你们了解python3.6以后字典为什么有序并且效率更高呢？...但是从Python 3.6开始，字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A，后插入键值对B，那么当你打印Keys列表的时候，你就会发现B在A的后面。...key, value in 字典.items() 从Python 3.6开始，字典占用内存空间的大小，视字典里面键值对的个数，只有原来的30%~95%。...Python 3.6到底对字典做了什么优化呢？为了说明这个问题，我们需要先来说一说，在Python 3.5（含）之前，字典的底层原理。...此时Python为了不覆盖之前已有的值，就会使用开放寻址技术重新寻找一个新的位置存放这个新的键值对。 当字典的键值对数量超过当前数组长度的2/3时，数组会进行扩容，8行变成16行，16行变成32行。
创建 ndarrays 创建数组的最简单方法是使用array函数。它接受任何类似序列的对象（包括其他数组）并生成包含传递数据的新 NumPy 数组。...重新索引 pandas 对象上的一个重要方法是reindex，它意味着创建一个新对象，其值重新排列以与新索引对齐。...重新索引特定轴的另一种方法是将新的轴标签作为位置参数传递，然后使用axis关键字指定要重新索引的轴： In [111]: frame.reindex(states, axis="columns") Out...index 使用传递的序列作为新的索引标签。 columns 使用传递的序列作为新的列标签。 axis 要重新索引的轴，无论是"index"（行）还是"columns"。默认为"index"。...，以便将其对齐到另一个不同值的数组；有助于数据对齐和连接类型操作 unique 计算 Series 中唯一值的数组，按观察顺序返回 value_counts 返回一个 Series，其唯一值作为索引，频率作为值
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。...DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...的行索引是index，列索引是columns，我们可以在创建DataFrame时指定索引的值： frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three'...NaN four 2001 Nevada 2.4 NaN five 2002 Nevada 2.9 NaN 使用嵌套字典也可以创建DataFrame，此时外层字典的键作为列...，内层键则作为索引: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}} frame3 = pd.DataFrame
pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。...看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...two', 'four','five']) frame2.debt = val frame2 为不存在的列赋值会创建出一个新列。...作为 del 的例子，这里先添加一个新的布尔值的列，state 是否为 ‘Ohio’，代码示例： frame2['eastern'] = frame2.state=='Ohio' frame2 DataFrame...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
但是从Python 3.6开始，字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A，后插入键值对B，那么当你打印Keys列表的时候，你就会发现B在A的后面。...不仅如此，从Python 3.6开始，下面的三种遍历操作，效率要高于Python 3.5之前： for key in 字典 for value in 字典.values() for key, value...in 字典.items() 从Python 3.6开始，字典占用内存空间的大小，视字典里面键值对的个数，只有原来的30%~95%。...Python 3.6到底对字典做了什么优化呢？为了说明这个问题，我们需要先来说一说，在Python 3.5（含）之前，字典的底层原理。...此时Python为了不覆盖之前已有的值，就会使用 开放寻址技术重新寻找一个新的位置存放这个新的键值对。 当字典的键值对数量超过当前数组长度的2/3时，数组会进行扩容，8行变成16行，16行变成32行。
赋值表达式 Python 3.8最明显的变化就是赋值表达式，即:=操作符。赋值表达式可以讲一个值赋给一个变量，即使变量不存在也可以。它可以用在表达式中，无需作为单独的语句出现。...Literal类型将表达式限定为特定的值或值的列表（不一定是同一个类型的值）。 TypedDict可以用来创建字典，其特定键的值被限制在一个或多个类型上。...新的pickle也可以作为Python 3.6和3.7的插件使用，可以从PyPI上安装。 可反转字典 Python3.6中重写了字典，其使用了PyPy项目贡献的一个新实现。...除了更快、更紧凑之外，现在的字典还会继承元素的顺序——元素会按照添加的顺序排列，就像列表一样。Python 3.8还允许在字典上使用reversed()。...CPython的另一个新的C API——"vectorcall"调用协议——可以实现针对Python内部方法更快的调用，而无需创建临时对象。该API依然不稳定，但已有了明显的改善。
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