前言:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. 继续一个新的库,Pandas库.Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构,提供了一种高效便捷的数据处理方式. - Series 类型创建 Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引: a = pd.Series([9, 8, 7, 6]) 构造一个Series对象a 自定义索引: a = pd.Series([9, 8, 7,

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表. zip函数在获取数据后,生成字典(dict)时比较好用. for examples: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" pList = [('li', 'LY', 80), ('zeng', 'ZW', 90), ('dudu', 'LR', 98)] names = [] scores = [] f

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表. 参考链接解释

zip函数:它是python的内建函数,(与序列有关的内建函数有:sorted().reversed().enumerate().zip()),其中sorted()和zip()返回一个序列(列表)对象,reversed().enumerate()返回一个迭代器(类似序列) 代码一: >>> name = ("lilei","lihua","zhang") >>> age = (") >>&

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个包含元组的列表. x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz #结果: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y) print xy #结果: [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] x = [1, 2, 3] x

来源:http://www.cnblogs.com/frydsh/archive/2012/07/10/2585370.html zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表.具体意思不好用文字来表述,直接看示例: 1.示例1: x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz 运行的结果是: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 从这个结果可

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表.(在海豚实习时自己写了一个要用到zip的函数,那个例子非常代表性) 示例1 for i,j in zip(range(3),range(5)): print(zip(range(3),range(5))) print(i) print(j) xbwang@xbwang-desktop:~/Desktop$ python un.py [(0, 0), (1, 1), (2, 2)] 0 0 [(0, 0), (1, 1)

在Python中使用zip函数,出现<zip object at 0x02A9E418>错误的原因是,你是用的是python2点多的版本,python3.0对python做了改动 zip方法在Python 2 和Python 3中的不同 为何有这种不同 更多注解 问题一:zip方法在Python 2 和Python 3中的不同Python 2 的代码演示: $ python2 >>> a = zip((1, 2), (3, 4)) >>> a [(1, 2)

python中zip()函数用法举例 定义:zip([iterable, ...]) zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表).若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同.利用*号操作符,可以将list unzip(解压),看下面的例子就明白了: 示例1 x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] x

定义:zip([iterable, …])zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表).若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同.利用*号操作符,可以将list unzip(解压),看下面的例子就明白了: >>> a = [1,2,3,4] >>> b = [5,6,7,8] >>> c = [5,

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表.具体意思不好用文字来表述,直接看示例: 1.示例1: x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz 运行的结果是: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 从这个结果可以看出zip函数的基本运作方式. 2.示例2: x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x

前言 实验环境: Python 3.6: 示例代码地址:下载示例: 本文中元素是指列表.元组.字典等集合类数据类型中的下一级项目(可能是单个元素或嵌套列表). zip(*iterables)函数详解 zip()函数的定义 从参数中的多个迭代器取元素组合成一个新的迭代器: 返回: 返回一个zip对象,其内部元素为元组:可以转化为列表或元组: 传入参数: 元组.列表.字典等迭代器. zip()函数的用法 当zip()函数中只有一个参数时 zip(iterable)从iterable中依次取一个元组,

zip函数接受任意多个可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个tuple,然后返回一个可迭代的zip对象. 这个可迭代对象可以使用循环的方式列出其元素 若多个可迭代对象的长度不一致,则所返回的列表与长度最短的可迭代对象相同. 用法1:用两个列表生成一个zip对象 例1 >>> a1=[1,2,3] >>> a2=[4,5,6] >>> a3=[7,8,9] >>> a4=["a","b"

在我们平常想要获取字典中value最大或者最小的值的时候,常常使用如下函数: testDict = {"age1":18,"age2":20,"age2":6,"age2":100} v1 = max(testDict.values()) print(v1) #打印结果为100 这样已经达到了获取最大值的目的,但是这样就丢失了key.要如何保留key呢,这就需要用到zip函数 zip函数的作用是将两个序列以顺序对应起来,最后生

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277

一.zip()函数 1.语法: zip(iterable, ...) 参数说明: iterable,...-- 一个或多个迭代器; 在python2中: zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表. 如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表. 在python3中: zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的

python3中的 zip()函数 和python2中的 zip()函数 的区别: 描述: zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象. 如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同. 利用 * 号操作符,与zip相反,进行解压. zip() 函数语法: zip(iterable1,iterable2, ...) 参数说明: iterable -- 一个或多个可迭代对象(字符串.列表.元祖.字典) 返回

zip() 接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个 tuple,然后返回由这些 tuple 组成的 list. 若传入参数的长度不等,则返回 list 的长度和参数中长度最短的对象相同. 利用 * 号操作符,可以将 list 解压. Python3.0开始,zip()函数已经不返回 list 了,而是返回 iterable(可迭代对象).这个可迭代对象需要特别注意,只能进行一次迭代遍历,第二次遍历就是空了.这个坑了我一个多小时. # 简单示例 a = [1, 2, 3]

shift函数是对数据进行移动的操作,假如现在有一个DataFrame数据df,如下所示: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 那么如果执行以下代码: df.shift() 就会变成如下: index value1 A NaN B 0 C 1 D 2 看一下函数原型: DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0) 参数: periods:类型为int,表示移动的幅度,可以是正数,也可以是负数,默认值是1,1就表示移动一次,注意这

diff函数是用来将数据进行某种移动之后与原数据进行比较得出的差异数据,举个例子,现在有一个DataFrame类型的数据df,如下: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 如果执行: df.diff() 则会得到: index value1 A NaN B 1 C 1 D 1 怎么得到的呢,其实是经过了两个步骤,首先会执行: df.shift() 然后再将该数据与原数据做差,即: df.shift()-df 函数原型: DataFrame.diff(periods=1, ax

让 Python 的数据库查询返回字典记录: https://yanbin.blog/python-database-query-return-dictionary-result/#more-9179 前言:利用zip函数将两个列表(list)组成字典(dict) # 使用zip函数, 把key和value的list组合在一起, 再转成字典(dict). keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] dictionary = dict(zip(keys, v