不使用numpy 与 pandas,二维数据为列表套列表的格式
时间: 2024-01-22 11:20:21 浏览: 16
好的,那么可以使用Python内置的列表来处理二维数据,以下是一个示例代码:
```python
# 定义一个二维列表
data = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
# 访问二维列表中的元素
print(data[0][0]) # 输出 1
print(data[1][2]) # 输出 6
# 遍历二维列表
for row in data:
for col in row:
print(col, end=' ')
print()
```
输出结果为:
```
1
6
1 2 3
4 5 6
7 8 9
```
在这个示例中,我们定义了一个二维列表 `data`,它包含了3行3列的数据。我们可以使用下标来访问二维列表中的元素,例如 `data[0][0]` 表示访问第1行第1列的元素,其值为1。我们也可以使用嵌套的for循环来遍历整个二维列表,依次输出每个元素的值。
相关问题
使用python语言编写代码实现,不使用numpy 与 pandas,二维数据为列表套列表的格式:从文件中读取数据,计算二维数据中每列数据的总和并排序
可以使用Python内置的文件操作函数来读取文件,然后使用循环和条件语句计算每列数据的总和,最后使用sorted函数对结果进行排序。
以下是示例代码:
```
# 打开文件并读取数据
with open('data.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
# 将数据转换为二维列表
data = [line.strip().split(',') for line in lines]
# 计算每列数据的总和并存储在字典中
sums = {}
for row in data:
for i, val in enumerate(row):
if i not in sums:
sums[i] = 0
sums[i] += float(val)
# 对结果进行排序并输出
sorted_sums = sorted(sums.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for col, total in sorted_sums:
print(f'Column {col+1}: {total}')
```
其中,假设数据文件名为`data.txt`,每行数据以逗号分隔。首先使用`with`语句打开文件并读取所有行数据,然后将每行数据转换为一个列表,最终得到一个二维列表`data`。
接下来使用两层循环遍历每列数据,并将每列数据的总和存储在一个字典`sums`中。循环中使用`enumerate`函数可以同时获得数据值和对应的列索引。
最后使用`sorted`函数对字典按照总和进行排序,得到一个包含元组的列表`sorted_sums`,其中每个元组包含列索引和对应的总和。循环输出排序后的结果即可。
如何将pandas读取的Excel数据转换为numpy二维数组
可以使用pandas中的`values`属性将DataFrame对象转换为二维numpy数组。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel数据到DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 将DataFrame对象转换为二维numpy数组
arr = df.values
```
其中,`df`是读取的Excel数据的DataFrame对象,`arr`是转换后的二维numpy数组。
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