Python——序列_元组
文章目录
- 前言
- 元组创建与删除
- 访问元组
- 修改元素
- 删除元祖
- 元组与列表的区别
- 元组的优势
- 元组运算符
- 元组内置函数
- 总结
前言
提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
元组和列表类似,但属于不可变序列,元组一旦创建,用任何方法都不可以修改其元素。
元组的定义方式和列表相同,但定义时所有元素是放在一对圆括号”()”中,而不是方括号中。
元组里面数据元素可以是任意类型
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
元组创建与删除
使用”=”将一个元组赋值给变量
>>>a_tuple = ('a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example')
>>> a_tuple
('a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example')
>>> a = (3) #此处括号没用
>>> a
3
>>> a = (3,) #包含一个元素的元组,最后必须多写个逗号
>>> a
(3,)
>>> a = 3, #也可以这样创建元组
>>> a
(3,)
>>> x = () #空元组
使用tuple函数将其他序列转换为元组
>>> tuple('abcdefg') #把字符串转换为元组
('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g')
>>> aList
[-1, -4, 6, 7.5, -2.3, 9, -11]
>>> tuple(aList) #把列表转换为元组
(-1, -4, 6, 7.5, -2.3, 9, -11)
>>> s = tuple() #空元组
>>> s
()
使用del可以删除元组对象,不能删除元组中的元素
【元组是不可变对象】
访问元组
与列表一样,使用下标索引来访问元组中的值。下标索引从0开始
也可进行切片
tup1 = ('Google','Runoob', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 )
print ("tup1[0]:", tup1[0])
print ("tup2[1:5]:", tup2[1:5])
修改元素
元组中的元素值是不允许修改的,我们可以对元组进行连接组合
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc','xyz')
tup3 = tup1 + tup2;
print (tup3)
删除元祖
元素值不允许删除,使用del语句来删除整个元组
del tup3
元组与列表的区别
元组中的数据一旦定义就不允许更改。
元组没有append()、extend()和insert()等方法,无法向元组中添加元素。
元组没有remove()或pop()方法,也无法对元组元素进行del操作,不能从元组中删除元素。
从效果上看,tuple()冻结列表,而list()融化元组。
元组支持下标访问元素
>>> a=(1,2,3)
>>> a
(1, 2, 3)
>>> a[1]
2
元组支持切片操作,只支持切片访问元组内的元素,不支持使用切片来增加、删除、修改元素中的值。
>>> a=(1,2,3)
>>> a
(1, 2, 3)
>>> a[::]
(1, 2, 3)
>>> a[1:5]
(2, 3)
>>> a[1:2:]
(2,)
虽然元组不可变,其元素的值也不可变,但如果元组中包含可变的序列,情况会有所不同。
元组的优势
元组的速度比列表更快。如果定义了一系列常量值,而所需做的仅是对它进行遍历,那么一般使用元组而不用列表。
元组对不需要改变的数据进行”写保护”将使得代码更加安全。
元组可用作字典”键”(特别是包含字符串、数值和其它元组这样的不可变数据的元组),也可以作为集合的元素。列表永远不能当做字典键使用,因为列表不是不可变的。
元组运算符
元组之间可以使用 + 号和 * 号进行运算。这就意味着他们可以组合和
复制,运算后会生成一个新的元组
表达式 | 结果 | 描述 |
---|---|---|
(1, 2, 3) + (4, 5, 6) | (1, 2, 3, 4, 5, 6) | 连接 |
(‘Hi!’,) * 4 | (‘Hi!’,‘Hi!’,‘Hi!’,‘Hi!’) | 复制 |
3 in (1, 2, 3) | Ture | 元素是否存在 |
for x in (1, 2, 3): print x | 1 2 3 | 遍历 |
元组内置函数
函数 | 说明 |
---|---|
len(tuple) | 元组长度,即元素个数 |
max(tuple) | 返回元组元素最大值 |
min(tuple) | 返回元组元素最小值 |
tuple(iter) | 将列表、字符串、字典、range对象等可迭代对象转成元组 |
总结
提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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