Hướng dẫn get column of nested list python - lấy cột của danh sách lồng nhau python
Danh sách toàn diện là bạn của bạn khi làm việc với danh sách danh sách: Show
Ngoài ra còn có một 'thành ngữ' tiện dụng để chuyển danh sách lồng nhau, biến 'cột' thành 'hàng': Danh sách Python: Bài tập - 108 với giải phápViết một chương trình Python để trích xuất một cột được chỉ định từ một danh sách lồng nhau nhất định. Giải pháp mẫu:: Mã Python:
Đầu ra mẫu: Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1] Trình bày bằng hình ảnh: Flowchart: Trực quan hóa thực thi mã Python:Công cụ sau đây trực quan hóa những gì máy tính đang làm từng bước khi nó thực hiện chương trình đã nói: Trình chỉnh sửa mã Python: Có một cách khác để giải quyết giải pháp này? Đóng góp mã của bạn (và nhận xét) thông qua Disqus. Trước đây: Viết chương trình Python để xóa một cột được chỉ định khỏi danh sách lồng nhau đã cho. Write a Python program to remove a specified column from a given nested list. Python: Lời khuyên trong ngàySố nguyên, phao, dây, booleans và bộ dữ Khi chúng ta gán một biến cho một loại bất biến như số nguyên, phao, chuỗi, booleans và bộ dữ liệu, thì biến này chỉ vào một đối tượng trong bộ nhớ. Trong trường hợp chúng tôi gán cho biến đó, một giá trị khác, đối tượng gốc vẫn còn trong bộ nhớ, nhưng biến chỉ vào nó bị mất: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 4325215472 Tham khảo: https://bit.ly/3ndmjen Có một yếu tố nhầm lẫn liên quan đến thuật ngữ Danh sách danh sách của các danh sách trong Python. Tôi đã viết hướng dẫn toàn diện nhất này trong danh sách các danh sách trên thế giới để loại bỏ tất cả những nhầm lẫn đó bởi những người mới bắt đầu trong ngôn ngữ lập trình Python.most comprehensive tutorial on list of lists in the world to remove all those confusions by beginners in the Python programming language. Hướng dẫn đa phương thức này bao gồm:
Vì vậy, nếu bạn bị nhầm lẫn bởi các danh sách danh sách, hãy đọc trên mạng và giải quyết sự nhầm lẫn của bạn một lần và mãi mãi!
Những gì một danh sách các danh sách?Định nghĩa: Danh sách các danh sách trong Python là một đối tượng danh sách trong đó mỗi phần tử danh sách là một danh sách. Tạo một danh sách danh sách trong Python bằng cách sử dụng ký hiệu khung vuông để tạo danh sách lồng nhau Bạn có muốn phát triển các kỹ năng của một Python Professional toàn diện trong khi được trả tiền trong quá trình này không? Trở thành một freelancer Python và đặt hàng cuốn sách của bạn rời khỏi cuộc đua chuột với Python trên Amazon (Kindle/Print)!well-rounded Python professional—while getting paid in the process? Become a Python freelancer and order your book Leaving the Rat Race with Python on Amazon (Kindle/Print)! Phân tích bộ nhớĐiều quan trọng là bạn hiểu rằng một danh sách chỉ là một loạt các tham chiếu đến các vị trí bộ nhớ. Bằng cách chơi với Code Visualizer, bạn sẽ hiểu sâu hơn về cách Python hoạt động ở cốt lõi của nó: Chỉ cần nhấp vào nút tiếp theo của người dùng để xem mỗi dòng mã mở ra như thế nào. Tạo một danh sách các danh sách bằng cách sử dụng ký hiệu khung vuông. Ví dụ: để tạo một danh sách các danh sách các giá trị số nguyên, hãy sử dụng persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}7. Mỗi yếu tố danh sách của danh sách bên ngoài là một danh sách lồng nhau. lst = [[1, 2], [3, 4]] Có nhiều cách tiên tiến và lập trình hơn để tạo và khởi tạo danh sách các danh sách trong Python, hãy tự do đọc hướng dẫn chi tiết của chúng tôi trên blog Finxter: Hướng dẫn liên quan: Tạo và khởi tạo danh sách các danh sách trong PythonRelated Tutorial: Create and Initialize a List of Lists in Python Chuyển đổi danh sách danh sách thành một danh sáchGiả sử, bạn muốn chuyển đổi một danh sách các danh sách persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}7 thành một danh sách duy nhất persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}9. Làm thế nào để đạt được điều này? Có các tùy chọn khác nhau:
Tìm ví dụ về cả ba phương thức trong đoạn mã sau: lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4] Do tính đơn giản và hiệu quả của nó, phương pháp hiểu danh sách đầu tiên là vượt trội so với hai phương pháp khác. Chuyển đổi danh sách danh sách thành từ điểnĐối với một số ứng dụng, nó khá hữu ích để chuyển đổi danh sách các danh sách thành từ điển.
Có ba cách chính để chuyển đổi danh sách danh sách thành một từ điển trong Python (nguồn):
Hãy cùng đi sâu vào từng người trong số đó. 1. Từ điển HiểuVấn đề: Giả sử, bạn đã có một danh sách các danh sách trong đó mỗi danh sách đại diện cho một người và bao gồm ba giá trị cho tên người, tuổi và màu tóc.: Say, you’ve got a list of lists where each list represents a person and consists of three values for the person’s name, age, and hair color. Để thuận tiện, bạn muốn tạo một từ điển nơi bạn sử dụng tên một người làm khóa từ điển và người phụ bao gồm tuổi và màu tóc là giá trị từ điển. Giải pháp: Bạn có thể đạt được điều này bằng cách sử dụng tính năng đẹp (nhưng đáng ngạc nhiên, ít được biết đến) của sự hiểu biết từ điển trong Python.: You can achieve this by using the beautiful (but, surprisingly, little-known) feature of dictionary comprehension in Python. persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']} Giải thích: Tuyên bố hiểu từ điển bao gồm biểu thức persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}5 that assigns a person’s name persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}6 to the list persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}7 of the person’s age and hair color. Hơn nữa, nó bao gồm bối cảnh persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}8 đã lặp lại trên tất cả các hàng dữ liệu trên mạng. 2. Biểu thức máy phátMột cách tương tự để đạt được điều tương tự là sử dụng biểu thức máy phát kết hợp với hàm tạo persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}9 để tạo từ điển. persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']} Đoạn mã này gần như giống hệt với mã được sử dụng trong phần Danh sách hiểu biết. Sự khác biệt duy nhất là bạn sử dụng các bộ dữ liệu thay vì ánh xạ trực tiếp để lấp đầy từ điển. 3. Đối với vòng lặpTất nhiên, không cần phải có được sự ưa thích ở đây. Bạn cũng có thể sử dụng một vòng thông thường cho vòng lặp và xác định từng phần tử từ điển trong một vòng đơn giản cho vòng lặp. Đây là mã thay thế: persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']} Một lần nữa, bạn ánh xạ mỗi người tên vào danh sách bao gồm tuổi và màu tóc. Chuyển đổi danh sách danh sách thành mảng numpyLàm thế nào để chuyển đổi danh sách danh sách thành mảng numpy? Vấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách trong Python. Làm thế nào để chuyển đổi nó thành một mảng 2D?: Given a list of lists in Python. How to convert it to a 2D NumPy array? Ví dụ: Chuyển đổi danh sách danh sách sau đây: Convert the following list of lists 0thành một mảng numpy 1Giải pháp: Sử dụng hàm 00 function to convert a list of lists into a two-dimensional NumPy array. Đây là mã: 2Cách chuyển đổi danh sách danh sách thành một mảng numpy với số lượng phần tử khác nhauVấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách. Các danh sách bên trong có một số lượng các yếu tố khác nhau. Làm thế nào để chuyển đổi chúng thành một mảng numpy?: Given a list of lists. The inner lists have a varying number of elements. How to convert them to a NumPy array? Ví dụ: giả sử, bạn đã có danh sách danh sách sau:: Say, you’ve got the following list of lists: 3Các cách tiếp cận khác nhau để chuyển đổi danh sách danh sách này thành một mảng numpy là gì? Giải pháp: Có ba chiến lược khác nhau bạn có thể sử dụng. (nguồn): There are three different strategies you can use. (source) (1) Sử dụng hàm In [113]: tlist = list(zip(*alist)) In [114]: tlist Out[114]: [(0, 6, 12, 18), (1, 7, 13, 19), (2, 8, 14, 20), (3, 9, 15, 21), (4, 10, 16, 22), (5, 11, 17, 23)] In [115]: tlist[1] Out[115]: (1, 7, 13, 19) 01 tiêu chuẩn. 4Điều này tạo ra một mảng numpy với ba yếu tố Phần tử ARECT là loại danh sách. Bạn có thể kiểm tra loại đầu ra bằng cách sử dụng hàm 02 tích hợp: 5(2) Tạo một mảng mảng. 6Điều này hợp lý hơn phiên bản trước vì nó tạo ra một mảng numpy gồm các mảng 1D numpy (thay vì danh sách Python 1D). (3) Làm cho các danh sách có chiều dài bằng nhau. 7Bạn sử dụng danh sách hiểu được các giá trị của Pad Pad ____ ____103 cho mỗi danh sách bên trong với độ dài tối đa nhỏ hơn. Đọc thêm: Xem bài viết gốc trên blog này để biết phiên bản chi tiết hơn của nội dung này.: See the original article on this blog for a more detailed version of this content. Chuyển đổi danh sách danh sách thành DataFrameCách chuyển đổi danh sách danh sách thành DataFrame Pandas DataFrame Vấn đề: Bạn đã đưa ra một danh sách các danh sách. Mục tiêu của bạn là chuyển đổi nó thành một khung dữ liệu gấu trúc.: You’re given a list of lists. Your goal is to convert it into a Pandas Dataframe. Ví dụ: Giả sử, bạn muốn so sánh dữ liệu tiền lương của các công ty khác nhau và mô tả công việc.: Say, you want to compare salary data of different companies and job descriptions. Bạn đã nhận được các dữ liệu lương sau đây làm danh sách danh sách lồng nhau: 8Làm thế nào bạn có thể chuyển đổi điều này thành một khung dữ liệu gấu trúc? Giải pháp: Giải pháp chuyển tiếp thẳng là sử dụng hàm tạo 04 constructor that creates a new Dataframe object from different input types such as NumPy arrays or lists. Đây là cách làm cho nó cho ví dụ đã cho: 9Điều này dẫn đến DataFrame sau: 0Một giải pháp thay thế là phương pháp 05 tạo ra cùng một đầu ra: 1Nếu bạn muốn thêm tên cột để làm cho đầu ra trở nên đẹp hơn, bạn cũng có thể vượt qua những thứ đó như một đối số riêng biệt: 2Nếu danh sách đầu tiên của danh sách danh sách chứa tên cột, hãy sử dụng cắt lát để tách danh sách đầu tiên khỏi các danh sách khác: 3Cắt lát là một tính năng Python mạnh mẽ và trước khi bạn có thể làm chủ gấu trúc, bạn cần phải làm chủ thái lát. Hướng dẫn liên quan:
Tóm tắt: Để chuyển đổi danh sách các danh sách thành DataFrame của gấu trúc, hãy sử dụng hàm tạo 06 constructor and pass the list of
lists as an argument. An optional columns argument can help you structure the output.Bài viết liên quan::
Chuyển đổi danh sách danh sách thành danh sách các bộ dữNếu bạn vội vàng, thì đây là câu trả lời ngắn gọn: Sử dụng câu lệnh Danh sách hiểu Làm thế nào để chuyển đổi danh sách danh sách thành danh sách các bộ dữ liệu trong Python? (Và quay lại) Nhưng có nhiều hơn nữa và nghiên cứu hai phương pháp chính để đạt được cùng một mục tiêu sẽ khiến bạn trở thành một lập trình viên tốt hơn. Vì vậy, hãy tiếp tục đọc: Phương pháp 1: Danh sách hiểu + tuple ()Vấn đề: Làm thế nào để chuyển đổi danh sách các danh sách thành một danh sách các bộ dữ liệu?: How to convert a list of lists into a list of tuples? Ví dụ: Bạn đã có một danh sách các danh sách 09 and you want to convert it into a list of tuples 10. Giải pháp: Có các giải pháp khác nhau để chuyển đổi danh sách các danh sách thành danh sách các bộ dữ liệu. Sử dụng danh sách hiểu ở dạng cơ bản nhất của nó:: There are different solutions to convert a list of lists to a list of tuples. Use list comprehension in its most basic form: 4Cách tiếp cận này là đơn giản và hiệu quả. Danh sách hiểu xác định cách chuyển đổi từng giá trị ( 11 trong ví dụ) thành phần tử danh sách mới. Vì mỗi phần tử danh sách là một tuple mới, bạn sử dụng hàm tạo 12 để tạo một tuple mới từ danh sách 11.Nếu bạn có ba yếu tố danh sách cho mỗi người phụ, bạn có thể sử dụng cùng một cách tiếp cận với chuyển đổi: 5Bạn có thể thấy luồng thực thi trong trực quan tương tác sau đây (chỉ cần nhấp vào nút tiếp theo của người dùng để xem những gì xảy ra trong mã): Và nếu bạn có một số lượng các yếu tố danh sách khác nhau cho mỗi người phụ, cách tiếp cận này vẫn hoạt động rất đẹp: 6Bạn thấy rằng một cách tiếp cận với sự hiểu biết danh sách là cách tốt nhất để chuyển đổi danh sách các danh sách thành danh sách các bộ dữ liệu. Nhưng có bất kỳ lựa chọn thay thế nào không? Phương pháp 2: Hàm bản đồ + tuple ()Một giải pháp thay thế là sử dụng chức năng MAP áp dụng một chức năng được chỉ định trên mỗi phần tử của một điều không thể điều chỉnh được. Guido Van Rossum, người tạo ra Python, đã không thích chức năng 14 vì nó không thể đọc được (và kém hiệu quả hơn) so với phiên bản hiểu danh sách. Hãy đọc một cuộc thảo luận chi tiết về cách chính xác anh ấy lập luận trong bài viết trên blog của tôi.Vì vậy, không có gì khó chịu, ở đây, cách bạn có thể chuyển đổi danh sách các danh sách thành danh sách các bộ dữ liệu bằng hàm 14: 7Đối số đầu tiên của hàm 14 là tên hàm 17.Hàm 18 này chuyển đổi từng phần tử trên persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}1 (đối số thứ hai) đã cho thành một tuple. Kết quả của chức năng 14 là một điều có thể có được, vì vậy bạn cần chuyển đổi nó thành một danh sách trước khi in nó thành shell vì biểu diễn chuỗi mặc định của một điều không thể đọc được là không thể đọc được.Những bài viết liên quan
Chuyển đổi danh sách danh sách thành tệp CSVCách chuyển đổi danh sách danh sách thành tệp CSV trong Python Vấn đề: Làm thế nào để chuyển đổi danh sách danh sách thành tệp 21 file?
Ví dụ: Được đưa ra là danh sách danh sách dữ liệu lương cho nhân viên trong một công ty nhất định:: Given is a list of list—for example salary data of employees in a given company: 8Mục tiêu của bạn là viết nội dung của danh sách danh sách vào định dạng tệp giá trị (CSV) được phân tách bằng dấu phẩy. Trang phục của bạn sẽ trông như thế này: 9Giải pháp: Có bốn cách đơn giản để chuyển đổi danh sách danh sách thành tệp CSV trong Python.There are four simple ways to convert a list of lists to a CSV file in Python.
Sở thích của tôi là Phương pháp 2 (gấu trúc) bởi vì nó đơn giản nhất để sử dụng và mạnh mẽ nhất cho các loại đầu vào khác nhau (số hoặc văn bản).Pandas) because it’s simplest to use and most robust for different input types (numerical or textual). Phương pháp 1: Mô -đun CSV PythonBạn có thể chuyển đổi danh sách các danh sách thành tệp CSV trong Python dễ dàng bằng cách sử dụng thư viện 21.Đây là tùy chỉnh nhất của cả bốn phương pháp. Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]0 Output: 9Trong mã, trước tiên bạn mở tệp bằng lệnh Python Tiêu chuẩn 27. Bây giờ, bạn có thể viết nội dung vào đối tượng tệp 28.Tiếp theo, bạn chuyển đối tượng tệp này cho hàm tạo của người viết CSV thực hiện một số phương thức trợ giúp bổ sung và kết thúc hiệu quả đối tượng tệp cung cấp cho bạn chức năng cụ thể CSV mới như phương thức 23.Bây giờ bạn đã chuyển một danh sách các danh sách cho phương thức 23 của người viết CSV chăm sóc việc chuyển đổi danh sách danh sách thành định dạng CSV.Bạn có thể tùy chỉnh người viết CSV trong hàm tạo của nó (ví dụ: bằng cách sửa đổi dấu phân cách từ dấu phẩy 31 thành ký tự khoảng trắng 32).Hãy xem các đặc điểm kỹ thuật để tìm hiểu về sửa đổi nâng cao. Phương pháp 2: Pandas DataFrame to_csv ()Bạn có thể chuyển đổi một danh sách các danh sách thành GANDAS DATAFRAME cung cấp cho bạn các khả năng mạnh mẽ như phương thức 33.Đây là phương pháp dễ nhất và nó cho phép bạn tránh nhập một thư viện khác (tôi sử dụng gấu trúc trong nhiều dự án Python). (I use Pandas in many Python projects anyways). Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]2 Output: Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]3 Bạn tạo một gấu trúc DataFrame, đó là biểu diễn mặc định của Python, của dữ liệu bảng. Hãy nghĩ về nó như một bảng tính Excel trong mã của bạn (với các hàng và cột). DataFrame là một cấu trúc dữ liệu rất mạnh mẽ cho phép bạn thực hiện các phương thức khác nhau. Một trong số đó là phương thức 33 cho phép bạn viết nội dung của nó vào tệp CSV.Bạn đặt các đối số 35 và 36 của phương thức 33 thành 38 vì gấu trúc, mỗi mặc định, thêm các chỉ số hàng và cột số nguyên 0, 1, 2,.Một lần nữa, hãy nghĩ về chúng như các chỉ số hàng và cột trong bảng tính Excel của bạn. Bạn không muốn họ xuất hiện trong tệp CSV để bạn đặt các đối số thành 38.Nếu bạn muốn tùy chỉnh đầu ra CSV, bạn đã có rất nhiều đối số đặc biệt để chơi. Kiểm tra bài viết này cho một danh sách toàn diện của tất cả các lập luận. Bài viết liên quan: Pandas Cheat Sheets để ghim vào tường của bạn: Pandas Cheat Sheets to Pin to Your Wall Phương pháp 3: Numpy Savetext ()Numpy là cốt lõi của khoa học dữ liệu và chức năng học máy Python. Ngay cả Pandas cũng sử dụng các mảng Numpy để thực hiện chức năng quan trọng. Bạn có thể chuyển đổi danh sách các danh sách thành tệp CSV bằng cách sử dụng chức năng Numpy, 40 và chuyển mảng Numpy như một đối số phát sinh từ việc chuyển đổi danh sách danh sách.Phương pháp này là tốt nhất nếu bạn chỉ có dữ liệu số, nếu không, nó sẽ dẫn đến các chuyển đổi kiểu dữ liệu phức tạp không được khuyến nghị. Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]4 Output: Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]5 Đầu ra không trông đẹp: nó lưu trữ các giá trị dưới dạng phao. Nhưng không phải lo lắng, bạn có thể định dạng lại đầu ra bằng cách sử dụng đối số định dạng 41 của phương pháp 42 (nhiều hơn ở đây).Tuy nhiên, tôi đã khuyên bạn nên gắn bó với Phương pháp 2 (gấu trúc) để tránh sự phức tạp không cần thiết trong mã của bạn. Related:
Phương pháp 4: Python thuần túy không có sự phụ thuộc bên ngoàiNếu bạn không muốn nhập bất kỳ thư viện nào và vẫn chuyển đổi danh sách danh sách thành tệp CSV, bạn cũng có thể sử dụng triển khai Python tiêu chuẩn: nó không phức tạp và hiệu quả. Tuy nhiên, nếu có thể, bạn nên dựa vào các thư viện thực hiện công việc cho bạn. Phương pháp này là tốt nhất nếu bạn giành chiến thắng hoặc không thể sử dụng các phụ thuộc bên ngoài. Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]6 Output: Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]7 Trong mã, trước tiên bạn mở đối tượng tệp 28. Sau đó, bạn lặp lại trên mỗi hàng và mỗi phần tử trong hàng và ghi phần tử vào tệp một.Sau mỗi phần tử, bạn đặt dấu phẩy để tạo định dạng tệp CSV. Sau mỗi hàng, bạn đặt ký tự mới 44.Lưu ý: Để loại bỏ dấu phẩy kéo dài, bạn có thể kiểm tra xem phần tử 11 có phải là phần tử cuối cùng trong hàng trong thân vòng và bỏ qua việc viết dấu phẩy nếu có.Note: To get rid of the trailing comma, you can check if the element 11 is the last element in the row within the loop body and skip writing the comma if it is.Hướng dẫn liên quan: Tham gia cộng đồng Finxter và tải xuống hơn 8 tấm cheat Python của bạn để làm mới sự hiểu biết mã của bạn.: Join the Finxter community and download your 8+ Python cheat sheets to refresh your code understanding. Sắp xếp danh sách danh sách theo khóaMỗi nhà khoa học máy tính đều thích phân loại mọi thứ. Trong phần này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách bạn có thể sửa đổi hành vi sắp xếp Python mặc định với đối số chính. Định nghĩa và cách sử dụng: Để tùy chỉnh hành vi sắp xếp mặc định của phương thức 46 and 47 method, use the optional 48 argument by passing a function that returns a comparable value for each element in the list.Python Danh sách sắp xếp () - Hướng dẫn cuối cùng Cú pháp: Bạn có thể gọi phương thức này trên mỗi đối tượng danh sách trong Python (phiên bản Python 2.x và 3.x).: You can call this method on each list object in Python (Python versions 2.x and 3.x). Ở đây, cú pháp: 49
Những bài viết liên quan:
Phương thức 46 lấy một hàm khác làm đối số 48 tùy chọn cho phép bạn sửa đổi hành vi sắp xếp mặc định.Hàm khóa sau đó được gọi trên mỗi phần tử danh sách và trả về một giá trị khác dựa trên đó việc sắp xếp được thực hiện. Do đó, hàm chính có một đối số đầu vào (một phần tử danh sách) và trả về một giá trị đầu ra (một giá trị có thể được so sánh). Đây là một ví dụ: Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]8 Bạn có thể thấy rằng trong hai ví dụ đầu tiên, danh sách được sắp xếp theo giá trị danh sách bên trong đầu tiên. Trong ví dụ thứ ba, danh sách được sắp xếp theo giá trị danh sách bên trong thứ hai. Bạn đạt được điều này bằng cách xác định chức năng chính 59 lấy một phần tử danh sách 11 (danh sách của chính nó) làm đối số và biến nó thành giá trị tương đương 61 (giá trị danh sách thứ hai).Bài viết liên quan:
Sắp xếp danh sách danh sách theo phần tử đầu tiênCả Danh sách 56 và chức năng Python tích hợp 47 sắp xếp một danh sách danh sách theo yếu tố đầu tiên của họ.Đây là một ví dụ: Original Nested list: [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] Extract 1st column: [1, 2, 1] Original Nested list: [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] Extract 3rd column: [3, -5, 1]9 Bạn có thể thấy rằng trong hai ví dụ đầu tiên, danh sách được sắp xếp theo giá trị danh sách bên trong đầu tiên. Sắp xếp danh sách danh sách từ vựngVấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách. Sắp xếp danh sách các chuỗi theo thứ tự từ vựng!: Given a list of lists. Sort the list of strings in lexicographical order! Thứ tự từ vựng là sắp xếp theo yếu tố danh sách bên trong đầu tiên. Nếu chúng giống nhau, bạn sắp xếp theo phần tử danh sách bên trong thứ hai, v.v.Lexicographical order is to sort by the first inner list element. If they are the same, you sort by the second inner list element, and so on. Example: Chúng tôi muốn sắp xếp danh sách sau trong đó các yếu tố đầu tiên OT Danh sách bên trong giống nhau: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154720 Giải pháp: Sử dụng phương pháp 46 method without argument to solve the list in lexicographical order.number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154721 Sắp xếp danh sách danh sách theo chiều dàiVấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách. Làm thế nào bạn có thể sắp xếp chúng theo chiều dài?: Given a list of lists. How can you sort them by length? Ví dụ: Bạn muốn sắp xếp danh sách danh sách của mình 65 by length—starting with the shortest list. Do đó, kết quả mục tiêu của bạn là 66. Làm thế nào để đạt được điều đó?Giải pháp: Sử dụng hàm 67 function as key argument of the 46 method like this: 69. Vì hàm 67 là hàm tích hợp Python, bạn không cần nhập hoặc xác định bất cứ thứ gì khác.Ở đây, giải pháp mã: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154722 Đầu ra là danh sách được sắp xếp theo độ dài của chuỗi: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154723 Bạn cũng có thể sử dụng kỹ thuật này để sắp xếp một danh sách các chuỗi theo độ dài. Danh sách hiểu biết danh sách PythonDanh sách hiểu biết danh sách Python Bạn sẽ học ba cách làm thế nào để áp dụng danh sách hiểu biết vào danh sách danh sách:
Ngoài ra, bạn sẽ học cách áp dụng khả năng hiểu danh sách lồng nhau. Vậy hãy bắt đầu! Danh sách Python Danh sách Flatten Danh sách Danh sáchVấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách. Làm thế nào để làm phẳng danh sách các danh sách bằng cách loại bỏ các danh sách bên trong và giữ các yếu tố của họ?: Given a list of lists. How to flatten the list of lists by getting rid of the inner lists—and keeping their elements? Ví dụ: Bạn muốn chuyển đổi một danh sách đã cho thành một danh sách phẳng như ở đây:: You want to transform a given list into a flat list like here: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154724 Giải pháp: Sử dụng một câu lệnh Hiểu danh sách lồng nhau persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}0 to flatten the list. number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154725 Giải thích: Trong tuyên bố hiểu danh sách lồng nhau persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}0, you first iterate over all lists in the list of lists ( 73). Sau đó, bạn lặp lại tất cả các yếu tố trong danh sách hiện tại ( 74). Yếu tố này, bạn chỉ cần đặt trong danh sách bên ngoài, không thay đổi, bằng cách sử dụng nó trong phần biểu thức của Google, một phần của câu lệnh danh sách hiểu 75.Danh sách Python Hiểu danh sách danh sáchVấn đề: Làm thế nào để tạo một danh sách các danh sách bằng cách sửa đổi từng yếu tố của một danh sách ban đầu danh sách?: How to create a list of lists by modifying each element of an original list of lists? Ví dụ: Bạn đã đưa ra danh sách: You’re given the list number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154726 Bạn muốn thêm một vào mỗi phần tử và tạo một danh sách danh sách mới: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154727 Giải pháp: Sử dụng hai câu lệnh hiểu danh sách lồng nhau, một để tạo danh sách bên ngoài danh sách và một để tạo danh sách bên trong.: Use two nested list comprehension statements, one to create the outer list of lists, and one to create the inner lists. number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154728 Giải thích: Ý tưởng chính là sử dụng như là biểu thức của người Viking của câu lệnh hiểu danh sách bên ngoài một câu lệnh hiểu danh sách.: The main idea is to use as “expression” of the outer list comprehension statement a list comprehension statement by itself. Hãy nhớ rằng, bạn có thể tạo bất kỳ đối tượng nào bạn muốn trong phần biểu thức của câu lệnh Danh sách hiểu. Đọc thêm tại đây. In danh sách danh sách không có dấu ngoặcVấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách, in nó một hàng trên mỗi dòng mà không có dấu ngoặc.: Given a list of lists, print it one row per line—without brackets. Ví dụ: Xem xét danh sách ví dụ sau:: Consider the following example list: number = 1 print(id(number)) # 4325215472 print(id(1)) # 4325215472 number = 3 print(id(number)) # 4325215536 print(id(1)) # 43252154729 Bạn muốn in danh sách các danh sách với ký tự mới sau mỗi danh sách bên trong: lst = [[1, 2], [3, 4]]0 Giải pháp: Sử dụng một vòng lặp và câu lệnh 76 statement in which you unpack all inner list elements
using the asterisk operator.Đây là một ví dụ :: lst = [[1, 2], [3, 4]]1 Đầu ra có dạng mong muốn: lst = [[1, 2], [3, 4]]0 Giải thích: Nhà điều hành Asterisk, giải nén tất cả các giá trị trong danh sách bên trong 11 into the print statement. Bạn phải biết rằng câu lệnh in cũng có nhiều đầu vào và in chúng, được phân tách bằng khoảng trắng, vào vỏ. Những bài viết liên quan::
In danh sách danh sách với các cột Newline & AlignVấn đề: Làm thế nào để in một danh sách các danh sách với một dòng mới sau mỗi danh sách để các cột được căn chỉnh?: How to print a list of lists with a new line after each list so that the columns are aligned? Ví dụ: Giả sử, bạn sẽ in danh sách danh sách.: Say, you’re going to print the list of lists. lst = [[1, 2], [3, 4]]3 Làm thế nào để căn chỉnh các cột? lst = [[1, 2], [3, 4]]4 Giải pháp: Sử dụng đoạn mã sau để in danh sách các danh sách và sắp xếp tất cả các cột (bất kể có bao nhiêu ký tự mỗi chuỗi trong danh sách các danh sách chiếm giữ).: Use the following code snippet to print the list of lists and align all columns (no matter how many characters each string in the list of lists occupies). lst = [[1, 2], [3, 4]]5 Đầu ra là mong muốn: lst = [[1, 2], [3, 4]]6 Explanation:
Bạn có thể thấy mã hoạt động trong bộ nhớ trực quan sau. Chỉ cần nhấp vào tiếp theo để xem đối tượng nào được tạo trong bộ nhớ nếu bạn chạy mã trong Python: Các bài viết liên quan: Bạn có thể cần làm mới sự hiểu biết của mình về các tính năng python sau đây được sử dụng trong mã:: You may need to refresh your understanding of the following Python features used in the code:
Danh sách danh sách Python được liệt kêGiả sử, bạn đã đưa ra mã sau sử dụng chức năng liệt kê trong danh sách các danh sách: lst = [[1, 2], [3, 4]]7 Đầu ra là: lst = [[1, 2], [3, 4]]8 Hàm 82 tạo ra một trình lặp của các cặp (phần tử, phần tử) cho tất cả các phần tử trong một danh sách nhất định.Nếu bạn có một danh sách các danh sách, các yếu tố danh sách là danh sách. Vì vậy, hàm 83 tạo ra các cặp (chỉ mục, danh sách). Ví dụ, bạn có thể sử dụng chúng trong phần thân vòng lặp, để in chiều dài của các yếu tố danh sách thứ i.Xóa trống - Danh sách danh sách PythonLàm thế nào bạn có thể xóa tất cả các danh sách trống khỏi danh sách danh sách? Giả sử, bạn đã có một danh sách các danh sách 84 và bạn muốn tất cả các danh sách trống bị xóa để có được danh sách các danh sách 85.Giải pháp: Sử dụng danh sách hiểu 86 to
filter the list and remove all lists that are empty. lst = [[1, 2], [3, 4]]9 Điều kiện nếu 11 đánh giá thành 38 chỉ khi danh sách 11 trống. Trong tất cả các trường hợp khác, nó đánh giá thành 55 và phần tử được bao gồm trong danh sách mới.Xóa các bản sao - Danh sách PythonLàm thế nào để xóa các bản sao khỏi danh sách python? Điều gì là cách tốt nhất để loại bỏ các bản sao khỏi danh sách danh sách Python? Đây là một câu hỏi phỏng vấn mã hóa phổ biến tại Google, Facebook và Amazon. Sau đây, tôi sẽ chỉ cho bạn cách (và tại sao) nó hoạt động vì vậy hãy tiếp tục đọc! Phương pháp 1: Phương pháp ngây thơThuật toán::
Vấn đề là phương pháp này có độ phức tạp về thời gian bậc hai vì bạn cần kiểm tra từng phần tử nếu nó tồn tại trong danh sách (đó là 91 cho các phần tử 78).lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]0 Phương pháp 2: Chuyển đổi từ điển tạm thờiThuật toán: Một cách hiệu quả hơn về độ phức tạp về thời gian là tạo ra một từ điển ra khỏi các yếu tố trong danh sách để loại bỏ tất cả các bản sao và chuyển đổi từ điển trở lại danh sách.A more efficient way in terms of time complexity is to create a dictionary out of the elements in the list to remove all duplicates and convert the dictionary back to a list. Điều này bảo tồn thứ tự của các yếu tố danh sách ban đầu. lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]1 Tất cả bốn phương pháp phụ sau đây là các hoạt động chạy tuyến tính. Do đó, thuật toán có độ phức tạp thời gian chạy tuyến tính và hiệu quả hơn so với phương pháp ngây thơ (Phương pháp 1).
Mỗi phần tử danh sách (= một danh sách) trở thành một bộ tuple trở thành khóa mới cho từ điển. Ví dụ: danh sách 97 trở thành danh sách 98 Từ điển ________ 199: Không}.Tất cả các yếu tố xảy ra nhiều lần sẽ được gán cho cùng một khóa. Do đó, từ điển chỉ chứa các khóa duy nhất, không thể có nhiều khóa bằng nhau. Là giá trị từ điển, bạn lấy các giá trị giả (theo mặc định). Sau đó, bạn chuyển đổi từ điển trở lại danh sách các danh sách, vứt bỏ các giá trị giả. Từ điển Python có bảo tồn thứ tự của các phím không?Đáng ngạc nhiên, các phím từ điển trong Python bảo tồn thứ tự của các yếu tố. Vì vậy, vâng, thứ tự của các yếu tố được bảo tồn. (nguồn) Điều này là đáng ngạc nhiên đối với nhiều độc giả vì vô số tài nguyên trực tuyến như thế này cho rằng thứ tự của các khóa từ điển không được bảo tồn. Họ giả định rằng việc triển khai cơ bản của khóa từ điển sử dụng các tập hợp các bộ và các bộ được biết đến là bất khả tri đối với thứ tự của các yếu tố. Nhưng giả định này là sai. Việc triển khai từ điển Python tích hợp trong CPython bảo tồn đơn đặt hàng. Dưới đây, một ví dụ, hãy thoải mái tạo các ví dụ và bài kiểm tra của riêng bạn để kiểm tra xem đặt hàng có được bảo tồn không. lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]2 Bạn thấy rằng thứ tự của các phần tử được bảo tồn vì vậy khi chuyển đổi nó trở lại, thứ tự ban đầu của các yếu tố danh sách vẫn được bảo tồn: lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]3 Tuy nhiên, bạn không thể dựa vào nó bởi vì bất kỳ việc thực hiện Python nào cũng có thể, về mặt lý thuyết, quyết định không bảo tồn đơn đặt hàng (thông báo về việc có thể có thể ở đây là 100% lý thuyết và không áp dụng cho việc thực hiện CPython mặc định). Nếu bạn cần chắc chắn rằng đơn đặt hàng được bảo tồn, bạn có thể sử dụng thư viện từ điển được đặt hàng. Trong Cpython, đây chỉ là một trình bao bọc cho việc thực hiện Dict mặc định. Phương pháp 3: Đặt chuyển đổiĐưa ra một danh sách các danh sách, mục tiêu là loại bỏ tất cả các yếu tố tồn tại nhiều lần trong danh sách. Đặt trong Python chỉ cho phép một trường hợp duy nhất của một phần tử. Vì vậy, bằng cách chuyển đổi danh sách thành một tập hợp, tất cả các bản sao được xóa. Trái ngược với cách tiếp cận ngây thơ (kiểm tra tất cả các cặp phần tử nếu chúng là bản sao) có độ phức tạp về thời gian bậc hai, phương pháp này có độ phức tạp thời gian chạy tuyến tính. Tại sao? Bởi vì độ phức tạp thời gian chạy của việc tạo một tập hợp là tuyến tính trong số lượng các phần tử đã đặt. Bây giờ, bạn chuyển đổi bộ trở lại một danh sách và voilà, các bản sao được xóa. lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]4 Tuy nhiên, việc chuyển đổi một danh sách thành một bộ không đảm bảo để bảo tồn thứ tự của các yếu tố danh sách. Các bộ mất tất cả thông tin đặt hàng. Ngoài ra, bạn không thể tạo một bộ danh sách vì danh sách là các loại dữ liệu không thể đánh bại: lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]5 Nhưng chúng ta có thể tìm thấy một cách giải quyết đơn giản cho cả hai vấn đề như bạn sẽ thấy trong phương pháp sau. Phương pháp RUNTIME tuyến tính với Set để loại bỏ các bản sao khỏi danh sách danh sáchCách tiếp cận thứ ba này sử dụng một tập hợp để kiểm tra xem phần tử đã có trong danh sách không trùng lặp. Vì việc kiểm tra tư cách thành viên trên các bộ nhanh hơn nhiều so với việc kiểm tra tư cách thành viên trong danh sách, phương pháp này cũng có độ phức tạp thời gian chạy tuyến tính (tư cách thành viên có độ phức tạp thời gian chạy không đổi). lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]6 Cách tiếp cận này để loại bỏ các bản sao khỏi danh sách trong khi duy trì thứ tự của các yếu tố cũng có độ phức tạp thời gian chạy tuyến tính. Và nó hoạt động cho tất cả các ngôn ngữ lập trình mà không cần bạn biết chi tiết thực hiện về từ điển trong Python. Nhưng, mặt khác, nó phức tạp hơn một chút. Những bài viết liên quan:
Đảo ngược - Danh sách Python
Đây là một ví dụ ngắn: lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]7 Trong dòng đầu tiên của ví dụ, bạn tạo danh sách persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {} for x in persons: persons_dict[x[0]] = x[1:] print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}1. Sau đó, bạn đảo ngược thứ tự của các yếu tố trong danh sách và in nó vào vỏ. Đảo ngược phẳngNhưng nếu bạn sử dụng phương thức 00 trong danh sách các danh sách, bạn chỉ có được một mặt phẳng đảo ngược, chỉ có danh sách bên ngoài được đảo ngược nhưng không phải là danh sách bên trong.lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]8 Vì vậy, thứ tự của hai danh sách bên trong hiện được đảo ngược nhưng không phải là thứ tự các yếu tố danh sách của họ. Đảo ngược sâuĐiều gì sẽ xảy ra nếu bạn không chỉ muốn đảo ngược một danh sách mà chạy ngược lại, nơi tất cả các danh sách lồng nhau cũng bị đảo ngược theo cách đệ quy? Đây là cách bạn có thể làm điều đó: lst = [[1, 2], [3, 4]] # Method 1: List Comprehension flat_1 = [x for l in lst for x in l] # Method 2: Unpacking flat_2 = [*lst[0], *lst[1]] # Method 3: Extend Method flat_3 = [] for l in lst: flat_3.extend(l) ## Check results: print(flat_1) # [1, 2, 3, 4] print(flat_2) # [1, 2, 3, 4] print(flat_3) # [1, 2, 3, 4]9 Không chỉ danh sách cấp đầu tiên được đảo ngược mà còn là danh sách cấp hai. Mã được truyền cảm hứng một cách lỏng lẻo từ bài viết này. Danh sách danh sách Zip PythonHàm 05 lấy một số lần lặp và tổng hợp chúng thành một duy nhất bằng cách kết hợp các giá trị thứ i của mỗi lần lặp lại thành một tuple.Ví dụ: ZIP cùng nhau liệt kê 06 và 07 đến 08.Vấn đề: Chuyển danh sách các danh sách vào hàm zip không hoạt động vì hàm zip yêu cầu một số lần lặp tùy ý (và không lặp lại của Iterables).: Passing a list of lists into the zip function doesn’t work because the zip function requires an arbitrary number of iterables (and not iterables of iterables). Ví dụ: Giả sử, bạn muốn zip một danh sách danh sách:: Say, you want to zip a list of lists: persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}0 Chú ý: Mã này không hoàn thành điều này!ATTENTION: THIS CODE DOESN’T ACCOMPLISH THIS! Giải pháp: Giải nén các danh sách trong danh sách các danh sách bằng cách sử dụng nhà điều hành Asterisk isterisk 09. persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}1 Hãy nghĩ về nó theo cách này: toán tử Asterisk sẽ loại bỏ khung bên ngoài của Danh sách và chuyển tất cả các danh sách bên trong làm đối số. Lưu ý rằng bạn cũng chuyển đổi đối tượng zip được trả về bởi hàm zip thành danh sách bằng hàm tạo 95.Giải nén danh sách PythonBạn đã thấy một ví dụ về việc giải nén danh sách các danh sách trong phần trước (hàm 11):persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}1 Hàm 11 mong đợi một số lần lặp nhưng một danh sách các danh sách chỉ là một điều duy nhất.Để giải quyết vấn đề này, bạn giải nén các danh sách bên trong vào hàm zip để sử dụng chúng làm đối số cho các phép lặp. Bằng cách này, 05 chạy với ba đối số có thể lặp lại: 14, 15 và 16.Bài viết liên quan: Nhà điều hành giải nén (Asterisk) The Unpacking Operator (Asterisk) Trung bình - Danh sách danh sách PythonLàm thế nào để trung bình một danh sách các danh sách trong Python? Vấn đề: Bạn có một danh sách các danh sách và bạn muốn tính trung bình của các cột khác nhau.: You have a list of lists and you want to calculate the average of the different columns. Ví dụ: Đưa ra danh sách các danh sách sau đây với bốn hàng và ba cột.: Given the following list of lists with four rows and three columns. persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}3 Bạn muốn có các giá trị trung bình của ba cột: persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}4 Phương pháp 1: Trung bình trong Python (không có thư viện)Một lớp một đơn giản với sự hiểu biết danh sách kết hợp với chức năng 05 trong danh sách chưa đóng gói để chuyển đổi danh sách các danh sách thực hiện công việc trong Python.persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}5 Bạn có yêu Python One-Liners? Tôi chắc chắn rằng tôi đã viết cả một cuốn sách về nó với nhà xuất bản San Francisco Nostarch. Bấm để chọn cuốn sách trong một tab mới: Bạn có thể trực quan hóa việc thực thi mã và đối tượng bộ nhớ của mã này trong công cụ sau (chỉ cần nhấp vào tiếp theo để xem một bước của mã mở ra). Phương pháp 2: Trung bình với thư viện NumpyBạn tạo một mảng numpy ra khỏi dữ liệu và chuyển nó đến hàm 18.persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}6 Đối số 19 của hàm trung bình xác định cùng với trục bạn muốn tính giá trị trung bình.
Phương pháp 3: Thư viện thống kê trung bình + Bản đồ ()Chỉ để cho bạn thấy một giải pháp khác, ở đây, một người sử dụng chức năng 14 và thủ thuật 23 của chúng tôi để chuyển đổi ma trận trên mạng 24.persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}7 Hàm 25 áp dụng 26 cho mỗi phần tử trong 27.Thay vào đó, bạn cũng có thể sử dụng danh sách hiểu như trong Phương pháp 1 trong hướng dẫn này. Trên thực tế, Guido van Rossum, người tạo ra Python và Python, nhà độc tài nhân từ cho cuộc sống (BDFL), thích danh sách hiểu biết về chức năng 14.Danh sách tổng hợp pythonLàm thế nào để tổng hợp danh sách danh sách trong Python? [Hàng + cột] Vấn đề: Đưa ra một danh sách các danh sách đại diện cho một ma trận dữ liệu với n hàng và cột m. Làm thế nào để tổng hợp các cột của ma trận này?: Given a list of lists representing a data matrix with n rows and m columns. How to sum over the columns of this matrix? Sau đây, bạn sẽ học được những cách khác nhau để thực hiện điều này trong Python. Hãy để đảm bảo rằng bạn có thể trên cùng một trang. Tại đây, một đại diện đồ họa của danh sách danh sách và những gì bạn muốn đạt được: Ví dụ: Cho mã sau.: Given the following code. persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}8 Tiếp theo, bạn sẽ học ba phương pháp khác nhau để tổng hợp các cột. Những bài viết liên quan:
Bản sao phẳng - Danh sách danh sách PythonTrước khi bạn thực sự có thể hiểu phương pháp 29 trong Python, bạn phải hiểu khái niệm về một bản sao nông cạn của người Hồi giáo hoặc bản sao phẳng.Trong các ngôn ngữ hướng đối tượng như Python, mọi thứ đều là một đối tượng. Danh sách là một đối tượng và các yếu tố trong danh sách cũng là các đối tượng. Một bản sao nông của danh sách tạo ra một đối tượng danh sách mới, bản sao, nhưng nó không tạo ra các yếu tố danh sách mới mà chỉ đơn giản là sao chép các tham chiếu đến các đối tượng này. Bạn có thể thấy rằng danh sách dưới đây chỉ là một bản sao nông trỏ đến các yếu tố giống như danh sách ban đầu. Trong Python, phương pháp 30 chỉ tạo ra một bản sao nông có độ phức tạp thời gian chạy nhanh hơn nhiều.Ở đây, một ví dụ cho thấy chính xác kịch bản này: persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = {x[0]: x[1:] for x in persons} print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}9 Thay đổi phần tử danh sách thứ ba của danh sách sao chép tác động đến phần tử danh sách thứ ba của danh sách ban đầu. Do đó, đầu ra là: persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}0 Bạn có thể thấy một trực quan thực thi trực tiếp trong công cụ tuyệt vời sau đây để trực quan hóa việc sử dụng bộ nhớ của đoạn python này ở mọi giai đoạn thực thi. Chỉ cần nhấp vào tiếp theo để xem bộ nhớ mở ra như thế nào: Gợi ý: Nếu bạn sao chép danh sách danh sách bằng phương thức 30 method, be aware that any change you’re performing on a list in the copied list of lists is visible in the original list.Nếu bạn không ổn với điều đó, hãy xem phần sau về các bản sao sâu của danh sách Python: Bản sao sâu - Danh sách danh sách PythonĐã hiểu khái niệm về một bản sao nông cạn, giờ đây nó dễ hiểu khái niệm về một bản sao sâu Đọc bài viết của tôi Deep vs Sao chép nông để có được sự hiểu biết sâu sắc hơn.
Dưới đây, một bản sao sâu đơn giản của cùng một danh sách như được hiển thị trước đây: Trái ngược với bản sao nông, danh sách 14 được sao chép riêng cho danh sách sao chép sâu. Nếu một người thay đổi danh sách lồng nhau này trong danh sách ban đầu, thay đổi sẽ không hiển thị ở bản sao sâu. (Bởi vì danh sách lồng nhau của danh sách sao chép sâu là một đối tượng độc lập trong bộ nhớ.)Lưu ý rằng trong một bản sao sâu, đối tượng chuỗi không được sao chép. Tại sao? Bởi vì các chuỗi là bất biến nên bạn không thể thay đổi chúng (và do đó, sẽ không có tác dụng phụ bẩn nào được nhìn thấy bởi các bản sao khác của danh sách chỉ vào cùng một đối tượng trong bộ nhớ). Để có được một bản sao sâu trong Python, hãy nhập mô -đun 33 và sử dụng phương thức 34:persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}1 Một lần nữa, trực quan hóa luồng thực thi của đoạn mã sau đây ngay tại đây trong trình duyệt của bạn bằng cách nhấp vào tiếp theo tiếp theo: Những bài viết liên quan:
Làm thế nào để lọc một danh sách python?Câu trả lời ngắn gọn: Để lọc danh sách các danh sách cho một điều kiện trong danh sách bên trong, hãy sử dụng câu lệnh Danh sách hiểu Làm thế nào để lọc một danh sách trong Python? Danh sách thuộc về các cấu trúc dữ liệu quan trọng nhất trong Python, tất cả các lập trình viên chính đều biết chúng bằng trái tim! Đáng ngạc nhiên, ngay cả các lập trình viên trung gian cũng không biết cách tốt nhất để lọc một danh sách, hãy để một mình danh sách các danh sách trong Python. Hướng dẫn này chỉ cho bạn cách làm sau! Vấn đề: Giả sử, bạn đã có một danh sách các danh sách. Bạn muốn lọc danh sách các danh sách để chỉ những danh sách bên trong vẫn thỏa mãn một điều kiện nhất định. Điều kiện này là một hàm của danh sách bên trong như trung bình hoặc tổng của các yếu tố danh sách bên trong.: Say, you’ve got a list of lists. You want to filter the list of lists so that only those inner lists remain that satisfy a certain condition. The condition is a function of the inner list—such as the average or sum of the inner list elements.
Ví dụ: Đưa ra danh sách các danh sách sau đây với các phép đo nhiệt độ hàng tuần mỗi tuần và một danh sách bên trong mỗi tuần.: Given the following list of lists with weekly temperature measurements per week—and one inner list per week. persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}2 Cách lọc ra những tuần lạnh hơn với giá trị nhiệt độ trung bình persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}3 Có hai phương pháp tương đương về mặt ngữ nghĩa để đạt được điều này: danh sách hiểu và hàm 14. Hãy cùng khám phá cả hai biến thể tiếp theo:persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}4 Những bài viết liên quan:
Cách lọc ra những tuần lạnh hơn với giá trị nhiệt độ trung bìnhCó hai phương pháp tương đương về mặt ngữ nghĩa để đạt được điều này: danh sách hiểu và hàm 14. Hãy cùng khám phá cả hai biến thể tiếp theo:
Những bài viết liên quan: Danh sách hiểu - Danh sách Python: Given a list of lists. Group the elements by common element and store the result in a dictionary (key = common element). Bộ lọc () vs danh sách hiểu: Say, you’ve got a database with multiple rows (the list of lists) where each row consists of three attributes: Name, Age, and Income. You want to group by Name and store the result in a dictionary. The dictionary keys are given by the Name attribute. The dictionary values are a list of rows that have this exact Name attribute. Danh sách lồng nhau hiểu: Here’s the data and how you can group by a common attribute (e.g., Name). persons = [['Alice', 25, 'blonde'], ['Bob', 33, 'black'], ['Ann', 18, 'purple']] persons_dict = dict((x[0], x[1:]) for x in persons) print(persons_dict) # {'Alice': [25, 'blonde'], # 'Bob': [33, 'black'], # 'Ann': [18, 'purple']}5 Hướng dẫn cuối cùng về danh sách Python Danh sách hiểu
Giải pháp: Ở đây, dữ liệu và cách bạn có thể nhóm theo một thuộc tính chung (ví dụ: tên). Bạn có thể thấy rằng kết quả là một từ điển có một khóa cho mỗi tên (def remove_column(nums, n): result = [i.pop(n) for i in nums] return result list1 = [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] n = 0 print("Original Nested list:") print(list1) print("Extract 1st column:") print(remove_column(list1, n)) list2 = [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] n = 2 print("\nOriginal Nested list:") print(list2) print("Extract 3rd column:") print(remove_column(list2, n)) 41, def remove_column(nums, n): result = [i.pop(n) for i in nums] return result list1 = [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] n = 0 print("Original Nested list:") print(list1) print("Extract 1st column:") print(remove_column(list1, n)) list2 = [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] n = 2 print("\nOriginal Nested list:") print(list2) print("Extract 3rd column:") print(remove_column(list2, n)) 42 và def remove_column(nums, n): result = [i.pop(n) for i in nums] return result list1 = [[1, 2, 3], [2, 4, 5], [1, 1, 1]] n = 0 print("Original Nested list:") print(list1) print("Extract 1st column:") print(remove_column(list1, n)) list2 = [[1, 2, 3], [-2, 4, -5], [1, -1, 1]] n = 2 print("\nOriginal Nested list:") print(list2) print("Extract 3rd column:") print(remove_column(list2, n)) 43). Alice xuất hiện trong hai hàng của cơ sở dữ liệu ban đầu (danh sách danh sách). Do đó, bạn liên kết hai hàng với tên của cô ấy, chỉ duy trì các thuộc tính tuổi và thu nhập cho mỗi hàng.Chiến lược làm thế nào bạn thực hiện điều này rất đơn giản: Tạo từ điển trống.Đi qua mỗi hàng trong danh sách các danh sách. Giá trị đầu tiên của danh sách hàng là thuộc tính tên. Thêm thuộc tính tên Nối các phần phụ Sublist ____245 vào giá trị từ điển để điều này trở thành danh sách các danh sách cũng như một danh sách một danh sách trên mỗi hàng cơ sở dữ liệu.one tutorial per day (only 5 minutes per tutorial is enough) to make sure you never stop learning! Bây giờ bạn đã nhóm tất cả các mục cơ sở dữ liệu bằng một thuộc tính chung (= name). Càng xa càng tốt. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn thực hiện một số tập hợp trên các hàng cơ sở dữ liệu được nhóm? Đọc bài viết chi tiết của tôi trên blog Finxter để làm chủ điều này! Bản tóm tắt
Quản lý phụ thuộc Python:
Python gỡ lỗi:
Công cụ thú vị:
Cảm ơn vì đã học với Finxter! Hài hước lập trình - PythonĐi đâu từ đây?Đủ lý thuyết. Hãy để có được một số thực hành! Các lập trình viên được trả tiền sáu con số và hơn thế nữa vì họ có thể giải quyết các vấn đề hiệu quả hơn bằng cách sử dụng trí thông minh máy móc và tự động hóa. Để trở nên thành công hơn trong việc mã hóa, giải quyết nhiều vấn đề thực sự hơn cho người thực. Đó là cách bạn đánh bóng các kỹ năng bạn thực sự cần trong thực tế. Rốt cuộc, những gì mà việc sử dụng lý thuyết học tập mà không ai cần? Bạn xây dựng các kỹ năng mã hóa có giá trị cao bằng cách làm việc trên các dự án mã hóa thực tế! Bạn có muốn ngừng học hỏi với các dự án đồ chơi và tập trung vào các dự án mã thực tế kiếm tiền cho bạn và giải quyết các vấn đề thực sự cho mọi người? Nếu câu trả lời của bạn là có !, Hãy xem xét việc trở thành một nhà phát triển tự do Python! Đó là cách tốt nhất để tiếp cận nhiệm vụ cải thiện các kỹ năng trăn của bạn, ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu hoàn toàn.YES!, consider becoming a Python freelance developer! It’s the best way of approaching the task of improving your Python skills—even if you are a complete beginner. Nếu bạn chỉ muốn tìm hiểu về cơ hội làm việc tự do, vui lòng xem hội thảo trên web miễn phí của tôi Làm thế nào để xây dựng kỹ năng thu nhập cao của bạn Python và tìm hiểu cách tôi phát triển kinh doanh mã hóa của mình trực tuyến và làm thế nào bạn có thể, từ sự thoải mái của bạn riêng nhà. Tham gia hội thảo trên web miễn phí ngay bây giờ! Trong khi làm việc như một nhà nghiên cứu trong các hệ thống phân tán, Tiến sĩ Christian Mayer đã tìm thấy tình yêu của mình đối với việc dạy các sinh viên khoa học máy tính. Để giúp học sinh đạt được thành công cao hơn của Python, ông đã thành lập trang web giáo dục chương trình Finxter.com. Ông là tác giả của cuốn sách lập trình phổ biến Python Oneer (Nostarch 2020), đồng tác giả của loạt sách Break Break Python, những cuốn sách tự xuất bản, người đam mê khoa học máy tính, freelancer và chủ sở hữu của một trong 10 blog Python lớn nhất trên toàn thế giới. Niềm đam mê của ông là viết, đọc và mã hóa. Nhưng niềm đam mê lớn nhất của anh là phục vụ các lập trình viên đầy tham vọng thông qua Finxter và giúp họ tăng cường các kỹ năng của họ. Bạn có thể tham gia học viện email miễn phí của anh ấy ở đây. Làm cách nào để trích xuất một cột từ một danh sách trong Python?Sử dụng danh sách hiểu để trích xuất một cột từ một mảng. Sử dụng cú pháp [hàng [i] cho hàng trong mảng] để trích xuất cột I -được lập chỉ mục từ mảng. Đọc thêm: Sự hiểu biết danh sách thường hữu ích để trích xuất các yếu tố từ một danh sách. Bạn có thể đọc thêm về danh sách toàn diện ở đây.. Use the syntax [row[i] for row in array] to extract the i - indexed column from array . Further reading: A list comprehension is often useful for extracting elements from a list. You can read more about list comprehensions here.
Làm thế nào để bạn truy cập một cột trong một danh sách trong Python?Sử dụng hàm danh sách ().Chuyển dữ liệu dữ liệu đến hàm Danh sách () để lấy danh sách các tên cột.In (Danh sách (DF)) In (Danh sách (DF)) .... Sử dụng DF.cột.giá trị.liệt kê() ... . Sử dụng danh sách hiểu.Bạn cũng có thể nhận các cột làm danh sách bằng cách sử dụng danh sách hiểu.in ([col cho col trong df]) in ([col cho col trong df]). Làm thế nào để bạn trích xuất dữ liệu từ một danh sách trong Python?Dưới đây là 3 cách tiếp cận để trích xuất các giá trị từ điển như một danh sách trong Python:.. . . . Làm thế nào để bạn cắt một danh sách trong Python?Làm thế nào để cắt một danh sách trong Python.. Xác định danh sách bạn muốn cắt lát.Lấy danh sách bạn đang cắt vào những người con hoặc các ô mở rộng..... Nhập các chỉ mục "Bắt đầu" và "Dừng"..... Thêm một giá trị "bước" tích cực..... Thêm giá trị "bước" âm .. |