Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các cách khác nhau mà qua đó chúng ta có thể chuyển đổi một biểu diễn Chuỗi đã cho của một danh sách thành một đối tượng danh sách trong Python
Mục lục
- Phương pháp 1. Sử dụng phương thức split[] và strip[]
- Phương pháp 2. sử dụng ast. literal_eval[]
- Phương pháp 3. sử dụng json. tải []
- Bản tóm tắt
Nhưng trước tiên, biểu diễn chuỗi của một danh sách là gì?
Đây là sự khác biệt trong ví dụ dưới đây
Mã số
quảng cáo
# String Representation of a list str_lst = "[MSD,VK,RS]" # It will print the data type of var str_lst # which is of print[ type[str_lst] ]
đầu ra
Bây giờ bạn có thể thấy một biểu diễn chuỗi của một danh sách trông như thế nào. Chúng ta tìm hiểu về một số phương thức trong Python mà qua đó chúng ta có thể chuyển đổi biểu diễn chuỗi của danh sách thành danh sách
Phương pháp 1. Sử dụng phương thức split[] và strip[]
Phương thức split[] của class string được sử dụng để tách chuỗi đã cho thành danh sách các chuỗi con dựa trên dấu phân cách. Trong khi phương thức strip[] của class string được sử dụng để xóa khoảng trắng hoặc các ký tự đã cho từ đầu và cuối chuỗi. Ở đây chúng ta sẽ sử dụng kết hợp hai phương thức này để chuyển đổi biểu diễn chuỗi của danh sách thành đối tượng danh sách
Đầu tiên chúng ta sẽ xóa mọi thứ trước và sau dấu ngoặc vuông, sau đó sử dụng phương thức split[]. Nó sẽ chuyển đổi biểu diễn chuỗi đã cho của danh sách thành danh sách các chuỗi con. Xem Mã ví dụ này bên dưới
MÃ SỐ
# String representation of list str_lst = "[MSD,VK,RS]" # It will print the data type of var # str_lst which is of print[type[str_lst]] # Strip the open close brackets from string and # then split the string by using comma as delimeter new_lst = str_lst.strip[']['].split[', '] print[new_lst] # this will print the type of var new_lst # which happens to be of class list print[type[new_lst]]
ĐẦU RA
['MSD,VK,RS']
Ở đây, trong ví dụ mã ở trên, chúng tôi đã chuyển đổi thành công biểu diễn chuỗi của danh sách thành đối tượng danh sách bằng cách sử dụng kết hợp các phương thức split[] và strip[] trong Python
Phương pháp 2. sử dụng ast. literal_eval[]
Phương thức tiếp theo mà chúng ta sẽ sử dụng là phương thức literal_eval[] của mô-đun ast [Cây cú pháp trừu tượng], đi kèm với Python. literal_eval[] chỉ nhận một tham số là chuỗi, tham số này cần được đánh giá và trả về một đối tượng được đại diện bởi chuỗi. Chúng ta có thể sử dụng điều này để chuyển đổi biểu diễn chuỗi của danh sách thành đối tượng danh sách
Xem mã ví dụ bên dưới
MÃ SỐ
import ast str_lst = "[7,18,45]" # It will print the data type of var str_lst # which is of print[type[str_lst]] # Convert string representation of list into a list new_lst = ast.literal_eval[str_lst] print[new_lst] # It will print the type of var new_lst # which happens to be of class list print[type[new_lst]]
ĐẦU RA
[7, 18, 45]
Như bạn có thể thấy trong đoạn mã và đầu ra ở trên, chúng ta đã chuyển đổi thành công biểu diễn chuỗi của một danh sách thành danh sách bằng cách sử dụng phương thức literal_eval[]. Phương thức này sẽ không hoạt động nếu các mục trong danh sách thuộc loại chuỗi vì nó sẽ gây ra lỗi ValueError. Vì vậy, chức năng này phải được sử dụng với các loại lớp int hoặc float
Phương pháp 3. sử dụng json. tải []
Phương thức tiếp theo chúng ta sẽ sử dụng là phương thức loading[] của mô-đun json trong Python. json là viết tắt của Javascript Object Notation, là một định dạng độc lập với ngôn ngữ được sử dụng để lưu trữ dữ liệu
Phương thức loading[] nhận 5 tham số
- đầu tiên là chuỗi cần được phân tích cú pháp
- thứ hai là object_hook [tùy chọn], được sử dụng khi chuỗi được phân tích cú pháp là đối tượng theo nghĩa đen
- thứ ba là parse_float[tùy chọn], được sử dụng khi JSON float cần được giải mã
- thứ tư là parse_int[tùy chọn], được sử dụng khi JSON int cần được giải mã
- object_pairs_hook[tùy chọn], được sử dụng khi cần giải mã đối tượng theo nghĩa đen
Ở đây chúng ta chỉ cần chuyển đổi chuỗi đã cho thành danh sách, vì vậy chúng ta sẽ chỉ chuyển chuỗi làm đối số. Xem ví dụ bên dưới
MÃ SỐ
import json str_lst = "[7,18,45]" # It will print the data type of var str_lst # which is of print[type[str_lst]] # Convert string representation of list into a list new_lst = json.loads[str_lst] print[new_lst] # It will print the type of var new_lst # which happens to be of class list print[type[new_lst]]
ĐẦU RA
[7, 18, 45]
Trong đoạn mã trên, bạn có thể thấy loại var new_lst là của danh sách lớp, vì vậy chúng tôi đã chuyển đổi thành công biểu diễn chuỗi đã cho của danh sách thành danh sách bằng cách sử dụng phương thức loading[] của mô-đun json
Bản tóm tắt
Trong bài viết này, chúng ta đã thấy ba phương pháp khác nhau mà qua đó chúng ta có thể chuyển đổi biểu diễn chuỗi của danh sách thành danh sách bằng ngôn ngữ Lập trình Python. Phương thức đầu tiên có thể được sử dụng với mọi loại dữ liệu, trong phương thức thứ hai, bạn cần cung cấp int hoặc float và trong phương thức thứ ba, bạn có thể cung cấp mọi loại dữ liệu với đối số tùy chọn cụ thể để ngăn chặn bất kỳ loại lỗi nào. Bạn luôn có thể sử dụng bất kỳ phương pháp nào ở trên tùy theo nhu cầu của mình
Ngoài ra, chúng tôi đã sử dụng Python 3. 10. 1 để viết ví dụ. Nhập python –version để kiểm tra phiên bản python của bạn. Luôn cố gắng viết và hiểu mã ví dụ. mã hóa hạnh phúc
Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #1 - Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #2 - Khái niệm cơ bản về Pandas Series
- Hướng dẫn Pandas Phần #3 - Nhận & Đặt giá trị chuỗi
- Pandas Tutorial Part #4 - Thuộc tính & phương thức của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #5 - Thêm hoặc xóa các thành phần của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #6 - Giới thiệu về DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #7 - DataFrame. loc[] - Chọn Hàng/Cột theo Lập chỉ mục
- Hướng dẫn về Pandas Phần #8 - DataFrame. iloc[] - Chọn Hàng/Cột theo Tên nhãn
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #9 - Lọc các hàng trong khung dữ liệu
- Hướng dẫn Pandas Phần #10 - Thêm/Xóa Hàng & Cột DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #11 - Các thuộc tính & phương thức DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #12 - Xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc giá trị NaN
- Hướng dẫn về Pandas Phần #13 - Lặp lại các Hàng & Cột của DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #14 - Sắp xếp DataFrame theo Hàng hoặc Cột
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #15 - Hợp nhất hoặc ghép các khung dữ liệu
- Hướng dẫn về Pandas Phần #16 - DataFrame GroupBy được giải thích bằng các ví dụ
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?
Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học
Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay