StartLoad DataSort DataRetrieve IndexEnd importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'score':[85,95,80]}df=pd.DataFrame(data)df['index']=df.index# 记录索引sorted_df=df.sort_values(by='score',ascending=
# Create a list of numbersnumbers=[5,2,8,1,3]# Sort the list and get the indices of sorted elementssorted_indices=[indexforindex,valueinsorted(enumerate(numbers),key=lambdax:x[1])]print(sorted_indices) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. In the above code, theenumerate()function pairs each...
while thesortedreturns a new sorted list from the items in iterable. Both functions have the same options:keyandreverse. Thekeytakes a function which will be used on each value in the list being sorted to determine the resulting order. Thereverseoption can reverse the comparison order...
下面是一个冒泡排序的实现：defbubble_sort(lst): n =len(lst)for i inrange(n):for j inrange(, n-i-1):if lst[j]> lst[j+1]: lst[j], lst[j+1]= lst[j+1], lst[j]return lstexample_list =[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3]sorted_example = bubble_sort(example_list)print(sor...
tup=('1','first','1','1','2')print('count of "1":',tup.count('1'))print('index of "2":',tup.index('2'))[out]countof"1":3indexof"2":4 1.1.4 元组运算符 与字符串一样,元组之间可以使用 + 号和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和复制,运算后会生成一个新的元组。
age': 20}] sorted_list = SortedList(mylist, key=lambda x: x['age']) # 使用value_index...
del list[index] :可以删除整个列表或指定元素或者列表切片,list删除后无法访问。 >>> list [1, 3, 4] >>> del list[1] >>> list [1, 4] >>> del list >>> list <class 'list'> 6.排序和反转: list.reverse() :列表元素反转 >>> list = [1,2,3,4,5] ...
这会得到一个元素列表,其中每个元素本身又是一个列表。我们创建了一个“列表的列表”(list of list),也就是双重列表。classMarks列表中的每个元素本身又都是一个列表。 当然,我们还可以直接创建classMarks,而不需要先创建joeMarks、tomMarks和bethMarks,如下: ...
banana_index 排序列表 sort()方法用于就地排序,会直接修改原始列表,使排序变得简单。使用sorted()可以获取排序后的列表副本,而不改变原始列表。 numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2] # Sorts the list in-place numbers.sort() print(numbers)
count_arr = [0] * range_of_elements # 计算每个元素出现的次数 foriinrange(len(arr)): count_arr[arr[i] - min_val] +=1 # 重新构建排序后的数组 sorted_index =0 foriinrange(len(count_arr)): whilecount_arr[i] >0: arr[sorted_index] = i + min_val ...