利用列表、元组和字典分别创建3个一级索引的数据结构Series。实验效果如下创建3个一级索引的serles数据结构:(1)通过列表创建第一个Series数据结构:Nol 98 No2 88 No3 78 No4 68 dtype: int64 (2)通过元组创建第二个Series数据结构: .C Id0001 C++程序设计 C1d0002 Python程序设计 CId0003 Java程序设计 CId0004 物联网工程 dtype: object (3)通过字典创建第三个series数据结构: 201801 [张珊，18, 女, 计算机1801] 201802 [李斯，19，男，计算机1802 ] 201803 [王武，18，男，计算机1803] 201804 [赵柳，19，女，计算机1804] dtype: object

时间: 2023-06-13 07:05:26 浏览: 170

第5章列表、元组和字典.pptx

### 第5章列表、元组和字典 #### 一、列表概述列表是Python中最常用的数据结构之一，能够存储不同类型的数据项，并且这些数据项是有序的。列表的特点是可以动态改变长度，即可以在运行过程中随意地添加或删除元素。 **示例**: ```python A = [1, 'xiaoWang', 'a', [2, 'b']] ``` 在这个例子中，`A` 是一个包含多种类型元素的列表：整数、字符串以及另一个列表。列表中的元素可以通过索引访问，索引是从0开始的。例如： ```python B = ['xiaoWang', 'xiaoZhang', 'xiaoHua'] print(B[0]) # 输出 'xiaoWang' print(B[1]) # 输出 'xiaoZhang' ``` #### 二、列表的循环遍历列表可以通过循环来遍历其所有元素，常用的循环方式有两种：`for` 循环和 `while` 循环。 **1. 使用 `for` 循环遍历列表** ```python namesList = ['xiaoWang', 'xiaoZhang', 'xiaoHua'] for name in namesList: print(name) ``` **2. 使用 `while` 循环遍历列表** ```python namesList = ['xiaoWang', 'xiaoZhang', 'xiaoHua'] length = len(namesList) i = 0 while i < length: print(namesList[i]) i += 1 ``` #### 三、列表的常见操作列表提供了多种操作方法，如增删改查等。 **1. 在列表中增加元素** - **使用 `append` 方法**：向列表末尾添加单个元素。 - **使用 `extend` 方法**：将另一个列表的所有元素追加到当前列表中。 - **使用 `insert` 方法**：在指定位置插入元素。 **示例**: ```python my_list = [1, 2, 3] my_list.append(4) # 结果: [1, 2, 3, 4] my_list.extend([5, 6]) # 结果: [1, 2, 3, 4, 5, 6] my_list.insert(2, 10) # 结果: [1, 2, 10, 3, 4, 5, 6] ``` **2. 在列表中查找元素** - **使用 `in` 关键字**：判断元素是否存在于列表中。 - **使用 `not in` 关键字**：判断元素是否不存在于列表中。 **示例**: ```python my_list = ['apple', 'banana', 'orange'] if 'banana' in my_list: print('存在') else: print('不存在') if 'grape' not in my_list: print('不存在') else: print('存在') ``` **3. 修改列表中的元素** 修改列表中的元素非常简单，只需要通过索引访问并重新赋值即可。 **示例**: ```python my_list = ['xiaoWang', 'xiaoZhang', 'xiaoHua'] my_list[1] = 'xiaoLu' print(my_list) # 输出: ['xiaoWang', 'xiaoLu', 'xiaoHua'] ``` **4. 删除列表中的元素** - **使用 `del` 语句**：按索引删除元素。 - **使用 `pop` 方法**：移除列表中的一个元素（默认最后一个），并且返回该元素的值。 - **使用 `remove` 方法**：按值删除元素。 **示例**: ```python my_list = [1, 2, 3, 4, 5] del my_list[0] # 删除第一个元素 my_list.pop() # 删除最后一个元素 my_list.remove(3) # 删除值为3的元素 ``` **5. 列表排序** - **使用 `sort` 方法**：对列表元素进行排序。 - **使用 `reverse` 方法**：反转列表元素的顺序。 **示例**: ```python my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] my_list.sort() print(my_list) # 输出: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9] my_list.reverse() print(my_list) # 输出: [9, 6, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1, 1] ``` #### 四、列表的嵌套列表的嵌套是指在一个列表中包含另一个列表作为其元素。这种结构非常适合用来表示多层级关系的数据。 **示例**: ```python schoolNames = [ ['北京大学', '清华大学'], ['南开大学', '天津大学', '天津师范大学'], ['山东大学', '中国海洋大学'] ] ``` 可以使用多重索引来访问嵌套列表中的元素。 #### 五、元组元组与列表类似，但元组的元素一旦定义后就不能修改。元组使用小括号来定义。 **示例**: ```python tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000) tup2 = (1, 2, 3, 4, 5) tup3 = "a", "b", "c", "d" ``` **1. 访问元组中的元素** 与列表类似，可以通过索引访问元组中的元素。 **示例**: ```python tuple = ('hello', 100, 4.5) print(tuple[0]) # 输出: hello print(tuple[1]) # 输出: 100 print(tuple[2]) # 输出: 4.5 ``` **2. 遍历元组** 可以使用 `for` 循环来遍历元组中的所有元素。 **示例**: ```python a_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) for num in a_tuple: print(num, end=" ") ``` #### 六、字典字典是另一种常用的数据结构，用于存储键值对。字典中的每一个元素都由键和值组成。 **示例**: ```python info = {'name': '班长', 'id': 100, 'sex': 'f', 'address': '北京'} ``` **1. 根据键访问字典中的值** 可以使用键来访问字典中的值。 **示例**: ```python info = {'name': '班长', 'id': 100, 'sex': 'f', 'address': '北京'} print(info['name']) # 输出: 班长 print(info['address']) # 输出: 北京 ``` **2. 使用 `get` 方法安全地访问字典中的值** 当不确定字典中是否存在某个键时，可以使用 `get` 方法来避免程序出错。 **示例**: ```python info = {'name': '班长', 'id': 100} print(info.get('name')) # 输出: 班长 print(info.get('age', 20)) # 输出: 20 （默认值） ``` 通过以上内容的学习，我们可以了解到列表、元组和字典在Python中的基本用法及常见操作。这些数据结构是编程中不可或缺的一部分，掌握它们对于编写高效、可读性强的代码至关重要。

1. 通过列表创建第一个Series数据结构： ```python import pandas as pd data_list = [98, 88, 78, 68] index_list = ['No1', 'No2', 'No3', 'No4'] series_1 = pd.Series(data=data_list, index=index_list) print(series_1) ``` 输出结果： ``` No1 98 No2 88 No3 78 No4 68 dtype: int64 ``` 2. 通过元组创建第二个Series数据结构： ```python data_tuple = ('程序设计', 'Python程序设计', 'Java程序设计', '物联网工程') index_tuple = ('CId0001', 'CId0002', 'CId0003', 'CId0004') series_2 = pd.Series(data=data_tuple, index=index_tuple) print(series_2) ``` 输出结果： ``` CId0001 程序设计 CId0002 Python程序设计 CId0003 Java程序设计 CId0004 物联网工程 dtype: object ``` 3. 通过字典创建第三个Series数据结构： ```python data_dict = {'201801': ['张珊', 18, '女', '计算机1801'], '201802': ['李斯', 19, '男', '计算机1802'], '201803': ['王武', 18, '男', '计算机1803'], '201804': ['赵柳', 19, '女', '计算机1804']} series_3 = pd.Series(data=data_dict) print(series_3) ``` 输出结果： ``` 201801 [张珊, 18, 女, 计算机1801] 201802 [李斯, 19, 男, 计算机1802] 201803 [王武, 18, 男, 计算机1803] 201804 [赵柳, 19, 女, 计算机1804] dtype: object ```

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