实例: dict1 = {}dict['name'] = "小明"dict[2] = "我学Python" dict2 = {'name': '小鹏','age':18 , 'gender': 'male'} print (dict1['name']) # 输出键为 'name' 的值print(dict1[2]) # 输出键为 2 的值print (dict2.keys()) # 输出dict2所有键print (dict2.values()) # ...
6. 字典转换(dict) 将其他数据类型转换为字典类型可以使用dict()函数。通常,您将使用此方法将包含键-值对的元组列表或其他可迭代对象转换为字典。 示例: # 元组列表转字典 tuple_list = [("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)] my_dict = dict(tuple_list) print(my_dict) # 输出: {'a': 1, '...
'zhangsan'),(1,'lisi'),(2,'wangwu')]#tuple的特性是:拿一个元素接tuple会将整个tuple赋给此元素,拿与tuple长度相等元素接tuple会将tuple的值依次赋给元素#第一种遍历方法forindex,valueinenumerate(L):print(index,'-', value)#第二种方法fortinenumerate(L):print(t[0],'-', value)...
python一共有8中数据类型,分别是:数字(number)、字符串(string)、布尔值(boolean)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)、空值(None) 一、数字类型 数字类型分为:整型(int)、浮点型(float)、复数 1. python内置数学函数 abs(x)--返回数字x的绝对值 ⚠️参数不能为空 >>>abs() Traceback...
round函数:round(number, ndigits=0) ndigits=0 默认值,四舍五入到整数 ndigits=a,a为正整数 四舍五入,并保留a位小数 ndigits=-a,a为正整数 小数点左侧第a+1位四舍五入 ASCII转数字 在Python 中,可以使用 `ord` 和 `chr` 函数来实现 ASCII 码和数字之间的相互转换。 - 要将一个字符转换为对应的...
七、字典-dict 1、字典的定义、访问和新增 2、字典的条目 3、字典in和not in 4、字典get方法 5、字典setdefault方法: 八、python相关语法 1、操作符 2、控制、循环语句 3、函数 目标: 1、python编码规范 2、python支持的数据类型 3、python操作符 4、python语法、变量和函数 一、基础语法 Python结合了编译和...
python中,一共有四种组合数据类型,他们分别是列表(list),元组(tuple),集合(set),字典(dict)。而这些数据类型分别都有什么作用?他们有哪些共同点,又有哪些不同呢?接下来我们就一起看一下。 1.列表(list) 列表可以包容多种类型数据,不管是字符串(str)还是数字(int,float)还是布尔(bool),都可以放进列表中,成为...
forindex,valueinenumerate(['腾','讯','云']):print(index,value) 并行迭代的玩法 使用zip()函数可以并行迭代两个或更多的序列。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 names=['郑辉','小明','小红']ages=[18,24,19]forname,ageinzip(names,ages):print(name,age) ...
d = self._data[self._index] ... self._index += 1 ... return d >>> d = Data(1, 2, 3) >>> for x in d: print x 1 2 3 Data 仅仅是数据容器,只需 __iter__ 返回迭代器对象,⽽而由 DataIter 提供 next ⽅方法. 除了 for 循环,迭代器也可以直接⽤用 next() 操控. >>> ...
# 常用方法 df.index.astype('int64') # 转换类型 df.index.isin() # 是否存在,见下方示例 df.index.rename('number') # 修改索引名称 df.index.nunique() # 不重复值的数量 df.index.sort_values(ascending=False,) # 排序,倒序 df.index.map(lambda x:x+'_') # map函数处理 df.index.str.repla...