• python原生数据结构：元组Tuple()，列表List[]，集合Set{}，字典Dictionary{A:B}；
• NumPy包中的数据结构：数组Ndarray(带多种操作)，矩阵Matrix(多种线性代数计算)；
• Pandas包中的数据结构：序列Series(索引+1列数据)，数据框DataFrame(索引+多列数据表)。

目录

NumPy包中的数据结构

数组（Ndarray）

矩阵（Matrix）

Pandas中的数据结构，包括Series和DataFrame

序列（Series）

数据框（DataFrame）

python原生数据结构

元组(Tuple)

列表（List）

集合（Set）

字典（Dictionary）

NumPy包中的数据结构

NumPy中的数据结构，包括Ndarray、Matrix

数组（Ndarray）

创建Ndarray

• 引入NumPy包，将其命名为np。在引入NumPy包后方可使用数组数据结构

import numpy as np

创建数组对象，在NumPy包中：

1. array() 方法可以把序列型对象转换成数组；
2. arange() 方法可以生成自定义终点的一堆数组；
3. ones生成值全为1的数组；
4. empty() 方法会生成一个给定类型和维度且不进行数据初始化的数组；
5. random() 生成随机数组；
6. linspace() 生成指定起止数值和步长的一维数组，例如生成一个从1到10的元素个数为5的数组

import numpy as nparray001 = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])a2 = np.arange(5)a3 = np.ones((2,2))a4 = np.empty((2,2))a5 = np.random.rand(4,2)a6 = np.linspace(10,30,5)print('\n序列型数据转化得到数组:',array001,'\n显示该数据结构类型:',type(array001),'\narange()函数创建的数组:',a2,'\nones()函数创建的全1数组:\n',a3,'\nempty()函数创建的未赋值的数组:\n',a4,'\nrandom()函数创建的随机数组:\n',a5,'\nlinespace()函数创建的随机数组:',a6)

序列型数据转化得到数组: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
显示该数据结构类型:
arange()函数创建的数组: [0 1 2 3 4]
ones()函数创建的全1数组:
[[1. 1.]
[1. 1.]]
empty()函数创建的未赋值的数组:
[[0. 0.]
[0. 0.]]
random()函数创建的随机数组:
[[0.39902074 0.63298526]
[0.09231821 0.23007193]
[0.09899536 0.83000881]
[0.27760961 0.65135898]]
linespace()函数创建的随机数组: [10. 15. 20. 25. 30.]

Ndarray查询操作

• 数组可以通过 array[a:b] 从数组中提取子集，也可以在此基础上进行批量赋值操作。

array002 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])print('\n一维数组索引:',array001[4:],'\n二维数组索引:',array002[1:3,2:4]) #2-3行、3-4列

一维数组索引: [ 5 6 7 8 9 10 11 12]
二维数组索引: [[ 7 8][11 12]]

以下均为多维数组中的常用属性，其中，shape 可以返回对象的数据结构，例如行数与列数，除了返回一个表示数组各维度的元组，也可以通过 reshape 改变数组的结构

array004 = array001.reshape(3,-1)print('\n改变结构后的数组\n',array004,'\n数组各个维度：',array004.shape,'\n数组结构类型：',array004.dtype,'\n数组数据个数：',array004.size,'\n数组数据类型字节数：',array004.itemsize,'\n数组维度：',array004.ndim)

改变结构后的数组
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
数组各个维度： (3, 4)
数组结构类型： int32
数组数据个数： 12
数组数据类型字节数： 4
数组维度： 2

Ndarray增加操作

• append() 函数可以增加元素或者列表类型的数据，但必须注意维度需要保持一致。

array003 = np.append(array002,[[1],[2],[3]],axis = 1) # axis = 1 按列方向添加print('\n增加一列后的数组\n',array003)

增加一列后的数组
[[ 1 2 3 4 1]
[ 5 6 7 8 2]
[ 9 10 11 12 3]]

Ndarray 删除操作

• 使用 delete(x,i,axis=) 方法可以删除数组对象中行或者列，第三个参数 axis 决定了删除的是行还是列，需要删除的对象可以是一个数，也可以是一个元组。

array003 = array002.Tprint('删除单行后的数组：\n',np.delete(array003,1,axis=0)) # axis=0删除行array003 = array002.Tprint('批量删除后的数组：\n',np.delete(array003,(1,3),0))array003 = array002.Tprint('删除单列后的数组\n',np.delete(array003,1,1)) # axis=1删除列

删除单行后的数组：
[[ 1 5 9]
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]]
批量删除后的数组：
[[ 1 5 9]
[ 3 7 11]]
删除单列后的数组
[[ 1 9]
[ 2 10]
[ 3 11]
[ 4 12]]

Ndarray修改

• 可以使用索引的方式进行数组数据的批量修改。

array002[1:2]=0print('数组批量赋值\n',array002)array003 = array002.Tarray003[1][1] = 100print('修改数值后的数组\n',array003)

数组批量赋值
[[ 1 2 3 4]
[ 0 0 0 0]
[ 9 10 11 12]]
修改数值后的数组
[[ 109]
[ 2 100 10]
[ 30 11]
[ 40 12]]

Ndarray其它操作

1. 二维数组转置。array.T 可以得到数组对象转置后的结果
2. 数组的堆叠。首先新进两个数组，之后依次使用 vstack 进行纵向堆叠和使用 hstack 进行横向堆叠

arr1 = np.array([1,2,3])arr2 = np.array([4,5,6])print('纵向堆叠后：\n',np.vstack((arr1,arr2)),'\n横向堆叠后：\n',np.hstack((arr1,arr2)))

纵向堆叠后：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
横向堆叠后：
[1 2 3 4 5 6]

Ndarray转化成其它数据结构

arr3 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print('转换前的Ndarray是：\n',arr3)import pandas as pddfFromNdarray = pd.DataFrame(arr3)print('Ndarray转化为DataFrame的结果是：\n',dfFromNdarray) #带行号和列号

转换前的Ndarray是：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Ndarray转化为DataFrame的结果是：
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6

arrFromDataFrame = dfFromNdarray.valuesprint('DataFrame转化为Ndarry的结果是：\n',arrFromDataFrame) #只提取value值

DataFrame转化为Ndarry的结果是：
[[1 2 3]
[4 5 6]]

矩阵（Matrix）

创建Matrix

• 使用mat()方法可以把其他数据结构的对象转换为矩阵类型。

array1 = [1,2,3]array2 = [6,7,8]array3 = [11,12,17]matrix = np.mat([array1,array2,array3])print('显示该数据结构类型：',type(matrix))print(matrix)

显示该数据结构类型：
[[ 1 2 3]
[ 6 7 8]
[11 12 17]]

创建随机矩阵，在numpy中包含了许多创建特殊矩阵的方法，这里使用 empty() 方法创建一个新的数据随机的矩阵

matrix1 = np.empty((3,3))print(matrix1)

[[ 0.00000000e+000 0.00000000e+000 0.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 0.00000000e+000 2.27270197e-321]
[ 9.30350261e+199 1.10343781e-312 -3.38460783e+125]]

Matrix查询操作

• 在矩阵中有一下常用属性用于观察矩阵

print('矩阵每维的大小：',matrix.shape)print('矩阵所有数据的个数：',matrix.size)print('矩阵每个数据的类型：',matrix.dtype)

矩阵每维的大小：(3, 3)
矩阵所有数据的个数：9
矩阵每个数据的类型：int32

Matrix增加操作

• 矩阵合并。c_() 方法进行连接，根据参数顺序也将决定生产矩阵的结果；r_() 方法用于列连接。

mat1 = np.mat([[1,2],[3,4]])mat2 = np.mat([4,5])matrix_r = np.c_[mat1,mat2.T]print('将mat2矩阵添加在原矩阵右侧\n',matrix_r)matrix_l = np.c_[mat2.T,mat1]print('将mat2矩阵添加在原矩阵左侧\n',matrix_l)matrix_u = np.r_[np.mat([array1]),matrix]print('在原矩阵上方连接矩阵\n',matrix_u)

将mat2矩阵添加在原矩阵右侧
[[1 2 4]
[3 4 5]]
将mat2矩阵添加在原矩阵左侧
[[4 1 2]
[5 3 4]]
在原矩阵上方连接矩阵
[[ 1 2 3]
[ 1 2 3]
[ 6 7 8]
[11 12 17]]

Matrix删除操作

• delete() 方法可以删除矩阵的指定行列，具体类似数组中的用法。

matrix2 = np.delete(matrix,1,axis = 1)print('删除第一行后的结果\n',matrix2)matrix3 = np.delete(matrix,1,axis=0)print('删除第一列后的结果\n',matrix3)

删除第一行后的结果
[[ 1 3]
[ 6 8]
[11 17]]
删除第一列后的结果
[[ 1 2 3]
[11 12 17]]

Matrix特殊操作

1. 矩阵运算，在矩阵运算中，* 被重写用于矩阵乘法，dot() 则用于计算矩阵点乘
2. 如果需要对应位置相乘，则需使用其它函数。

mat3 = np.mat([[5,6],[7,8]])matrix4 = mat1*mat3print('矩阵乘法结果\n',matrix4)matrix5 = mat1.dot(mat3)print('矩阵点乘结果\n',matrix5)

矩阵乘法结果
[[19 22]
[43 50]]
矩阵点乘结果
[[19 22]
[43 50]]

矩阵常用函数。矩阵也可以使用 .T 进行转置。linalg.inv() 可以用于求逆运算，若不存在逆矩阵则报错。

matrix6 = matrix.Tmatrix7 = np.linalg.inv(mat1)print('\n矩阵转置后：\n',matrix6,'\n矩阵求逆后：\n',matrix7)

矩阵转置后：
[[ 1 6 11]
[ 2 7 12]
[ 3 8 17]]
矩阵求逆后：
[[-2.1. ]
[ 1.5 -0.5]]

求矩阵特征值（使用numpy必须是方阵）

matrix8 = np.linalg.eig(matrix)print(matrix8)

(array([24.88734753, -0.8418908 , 0.95454327]), matrix([[-0.1481723 , -0.87920199, 0.10036602],
[-0.4447565 , 0.3814255 , -0.82855015],
[-0.88331004, 0.28551435, 0.550846 ]]))

Matrix转换为其它数据结构

• 由于结构相似，矩阵常常与列表和数组进行数据类型转换。

print('矩阵列表转换：\n',matrix.tolist(),'\n矩阵转数组：\n',np.array(matrix))

矩阵列表转换：
[[1, 2, 3], [6, 7, 8], [11, 12, 17]]
矩阵转数组：
[[ 1 2 3]
[ 6 7 8]
[11 12 17]]

Pandas中的数据结构，包括Series和DataFrame

序列（Series）

创建Series

• 引入Pandas包并取别名pd

import pandas as pd

• 首先建立一个字典，使用 Series() 方法将字典转换成序列对象，字典的key会自动成为series的index；若转换列表，则生产的序列对象会自动赋予index值。

sdata = {'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}s0 = pd.Series(sdata)print('利用字典生成的序列对象\n',s0)print('显示该数据结构类型：',type(s0))s1 = pd.Series([6,1,2,9])print('利用列表生成的序列对象\n',s1)

利用字典生成的序列对象
Ohio 35000
Texas 71000
Oregon16000
Utah5000
dtype: int64
显示该数据结构类型：
利用列表生成的序列对象
06
11
22
39
dtype: int64

• 添加索引，通过指定index为series增加索引

s1 = pd.Series([6,1,2,9],index=['a','b','c','d'])print(s1)

a6
b1
c2
d9
dtype: int64

Series查询操作

• values 显示series中的值，index 显示索引，此外还可以按照索引值显示元素。

print('序列的值\n',s0.values)print('序列的索引\n',s0.index)print('按照下标查找序列',s0[2])print('按照索引值查找元素',s0['Utah'])print('按照下标批量查找序列\n',s0[:2])print('按照索引值批量查找元素\n',s0[['Ohio','Oregon']])

序列的值
[35000 71000 16000 5000]
序列的索引
Index([‘Ohio’, ‘Texas’, ‘Oregon’, ‘Utah’], dtype=’object’)
按照下标查找序列 16000
按照索引值查找元素 5000
按照下标批量查找序列
Ohio 35000
Texas71000
dtype: int64
按照索引值批量查找元素
Ohio 35000
Oregon16000
dtype: int64

Series增加操作

• append() 方法为series增加元素，index可以指定索引值。

s2 = s1.append(pd.Series([12],index=['e']))print(s2)

a 6
b 1
c 2
d 9
e12
dtype: int64

Series删除操作

• 删除Series中的元素（只能通过index来删除元素）

s3 = s1.drop('a')print(s3)

dtype: int64
b1
c2
d9

dtype: int64

Series修改操作

• 序列中可以直接根据索引查找并更新元素。

s1['a'] = 4 #将s1中index为a的元素更改为4print(s1)

a4
b1
c2
d9
dtype: int64

Series特殊操作

• 序列排序。sort_values()方法可以使用series的值按照升序排序。

print(s1.sort_values)

a4

b1
c2
d9
dtype: int64>

• 序列求中位数。median()方法可以直接得到序列的中位数，在此之上可以进行比较等操作。

print(s1)print('中位数为：'+str(s1.median()))print('大于序列中位数的数\n',s1[s1>s1.median()])

中位数为：3.0
大于序列中位数的数
a4
d9
dtype: int64

• 序列的运算，两个series之间的运算，可以加减乘除（必须保证index是一致的）。

s2 = pd.Series([4,3,5,8],index=['a','b','c','d'])print(s2+s1)

a 8
b 4
c 7
d17
dtype: int64

• 时间序列。pandas包中的data_range()方法可以生成时间序列，便于进行数据的处理。

s3 = pd.Series([100,150,200])print('产生的序列是：\n',s3)idx = pd.date_range(start='2019-9',freq='M',periods=3)print('\n生成的时间序列是：\n',idx)s3.index = idxprint('\n产生的时间序列是：\n',s3)

产生的序列是：
0100
1150
2200
dtype: int64

生成的时间序列是：
DatetimeIndex([‘2019-09-30’, ‘2019-10-31’, ‘2019-11-30′], dtype=’datetime64[ns]’, freq=’M’)

产生的时间序列是：
2019-09-30100
2019-10-31150
2019-11-30200
Freq: M, dtype: int64

Series转换为其它数据结构

dfFromSeries = s2.to_frame()print('Series转DataFrame\n',dfFromSeries)print('显示数据结构类型：',type(dfFromSeries))

Series转DataFrame
0
a 4
b 3
c 5
d 8
显示数据结构类型：

dictFromSeries = s2.to_dict()print('Series转Dict\n',dictFromSeries)print('显示数据结构类型：',type(dictFromSeries))

Series转Dict
{‘a’: 4, ‘b’: 3, ‘c’: 5, ‘d’: 8}
显示数据结构类型：

数据框（DataFrame）

创建DataFrame

引入pandas包，创建DataFrame对象。首先创建字典，之后使用 DataFrame() 方法创建数据框对象。通过index.name给其索引命名。最后使用 to_csv 和 to_excel 方法将其保存为csv和excel文件；也可以用列表进行创建：pd.DataFrame(data,columns,index)。

dic1 = {'name':['Tom','Lily','Cindy','Petter'],'no':['001','002','003','004'],'age':[16,16,15,16],'gender':['m','f','f','m']}df1 = pd.DataFrame(dic1)print('显示该数据结构类型',type(df1))df1.index.name = 'id'#df1.to_csv('students.csv')#df1.to_excel('students.xls') ！！！会报错print(df1)

显示该数据结构类型
nameno age gender
id
0 Tom00116 m
1Lily 00216 f
2Cindy 00315 f
3Petter 00416 m

DataFrame 查询操作

• 通过 DataFrame.name 可以返回索引值为name的整列数据，而 DataFrame.loc[i] 可以返回指定行数的全部数据。除此之外也可以使用根据时间序列查找内容。
• ！！！loc[ ] 按列名称 iloc[ ] 按列号 操作
• 获取列索引：df.cloums
• 获取行索引：df.index
• 获取值：df.value

column = df1.norow = df1.loc[3]print('\n列数据索引\n',column,'\n行数据索引\n',row)

列数据索引
id
0001
1002
2003
3004
Name: no, dtype: object
行数据索引
namePetter
no004
age16
gender m
Name: 3, dtype: object

DataFrame增加操作

• 使用 append() 方法增加一名同学的信息，这里根据行索引分别添加值。update() 方法可以给数据框增加列。

print('修改前：\n',df1)df2 = df1.append([{'name':'Stark','no':'005','age':15,'gender':'m'}],ignore_index=True) #接着索引号为4，不写的话就是0print('增加行：\n',df2)df2['new_Col'] = [1,2,3,4,5]print('增加列：\n',df2)

修改前：
nameno age gender
id
0 Tom 00116 m
1 Lily00216 f
2Cindy 00315 f
3Petter 00416 m
增加行：
nameno age gender
0Tom00116 m
1Lily00216 f
2Cindy 00315 f
3 Petter 00416 m
4Stark 00515 m
增加列：
nameno age gender new_Col
0Tom 00116 m1
1Lily 00216 f2
2Cindy 00315 f3
3 Petter 00416 m4
4Stark 00515 m5

DataFrame删除操作

• 使用 drop 方法删除’address’列，还可以通过修改参数删除行。除此之外通过 del 指令可以删除指定索引值的整列数据（操作一旦进行即不可回复）。

df3 = df1.copy()print('处理前的数据\n',df1)df3b = df3.drop(['name'],axis=1)print('删除列后的数据框\n',df3b)df3c = df3.drop([2])print('删除行后的数据框\n',df3c)

处理前的数据
nameno age gender
id
0 Tom 00116 m
1 Lily 00216 f
2Cindy 00315 f
3Petter 00416 m
删除列后的数据框
no age gender
id
000116 m
100216 f
200315 f
300416 m
删除行后的数据框
nameno age gender
id
0 Tom 00116 m
1 Lily 00216 f
3Petter 00416 m

DataFrame修改操作

• 数据框按列合并（效果和增加列相同）

df4 = pd.DataFrame({'address':['school','home','school','school','home']})df5 = pd.concat([df2,df4],axis=1)print('合并前的df2\n',df2)print('合并前的df4\n',df4)print('合并后的df5\n',df5)

合并前的df2
nameno age gender new_Col
0 Tom 00116 m1
1Lily 00216 f2
2Cindy 00315 f3
3 Petter 00416 m4
4Stark 00515 m5
合并前的df4
address
0 school
1home
2 school
3 school
4home
合并后的df5
nameno age gender new_Col address
0 Tom 00116 m1 school
1Lily 00216 f2home
2Cindy 00315 f3 school
3 Petter 00416 m4 school
4Stark 00515 m5home

• 数据框按行合并（效果和增加学生信息相同）

df6 = pd.DataFrame({'name':['Tony'],'no':['005'],'age':[16],'gender':['m']})df7 = pd.concat([df1,df6],axis=0)print('合并前的df1\n',df1)print('合并前的df6\n',df6)print('合并后的df7\n',df7)

合并前的df1 name noage genderid 0Tom001 16m1 Lily002 16f2Cindy003 15f3 Petter004 16m合并前的df6name noage gender0Tony005 16m合并后的df7name noage gender0 Tom001 16m1Lily002 16f2 Cindy003 15f3Petter004 16m0Tony005 16m

DataFrame 特殊操作

• 数据框的时间序列。通过 date_range 函数生成序列并加入数据中，列如创建从2019年9月21日开始的连续4天的时间序列。使用pandas包中的 read_csv() 方法读取之前保存的学生数据，更新数据后可以看到生成的时间序列已经加入到了数据框中

i1 = pd.date_range('2019/9/21',periods=4,freq='7D')df10 = pd.read_csv('students.csv')df10.index = i1print(df10)

idname no age gender
2019-09-210 Tom116 m
2019-09-281Lily216 f
2019-10-052Cindy315 f
2019-10-123 Petter416 m

时间序列查询

print('\n根据时间序列索引得到的值\n',df10.loc['2019-09-21':'2019-09-30',['gender','age','name']])

根据时间序列索引得到的值
gender age name
2019-09-21 m16Tom
2019-09-28 f16 Lily

DataFrame转换为其它数据结构

print('DataFrame转ndarray\n',df10.values,'\nDataFrame转series\n',df10['gender'])

DataFrame转ndarray
[[0 ‘Tom’ 1 16 ‘m’]
[1 ‘Lily’ 2 16 ‘f’]
[2 ‘Cindy’ 3 15 ‘f’]
[3 ‘Petter’ 4 16 ‘m’]]
DataFrame转series
2019-09-21m
2019-09-28f
2019-10-05f
2019-10-12m
Freq: 7D, Name: gender, dtype: object

python原生数据结构

元组(Tuple)

1. 使用（）、tuple（）创建元组，元组可以为空且元素类型可以不同；
2. 若元组中仅包含一个数字，则应该添加逗号以区别运算符号：tup=(1,)；
3. 元组一旦创建就无法对其元素进行增加、删除、修改。

Tuple查询操作

• 元组可以使用下标索引来访问元组中的值。

tup1=('Google','Runoob',1997,2000)tup2=(1,) #创建单个数字元组print("tup1[0]:",tup1[0]) #访问元组中第一各元素print("tup2[1:5]:",tup2[1:5])

tup1[0]: Google
tup2[1:5]: ()

Tuple整体删除操作

• 使用del方法可以删除指定的元组对象，但无法删除指定下标的元组元素。

Tuple连接和复制

• 虽然元组中的元素不允许修改，但可以对元组进行连接组合创建出一个新的元组。

tup3=tup1+tup2tup4=tup2*3 #复制三份

Tuple其它操作

1. len()返回元组元素个数；
2. max()/min() 返回元组元素中的最大、最小元素。

Tulpe转换为其它数据结构（举例）

• 元组可以转换为字符串、列表……不过单个元组无法直接转换成字典

print("\n元组转列表：\n",list(tup1),"\n元组转字符串：\n",tup1.__str__())

列表（List）

创建列表

1. 一维列表的创建。使用[]可以创建一个列表对象，列表是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素；
2. 多维列表的创建。尽管list默认是一维的，但可以使用[]嵌套创建多维列表。

List查询操作

1. list[a:b]返回列表中第a个至第b-1个元素的列表对象；
2. list[::a]返回一个从列表第一个元素开始，步长为a的列表对象；
3. list[i]返回列表中下标为i的元素，若i为负数，则从列表尾部从后至前访问第i个元素。

List增加操作

• append() 可以在列表末尾增加新的项目，可以增加一个元素，也可以增加一个list对象成为多维列表。

List删除操作

1. remove() 函数可以删除指定值的元素，list.remove(i)会删除list对象中值为i的元素，若不存在则报错；
2. pop() 函数可以删除指定下标的元素，默认为列表对象的最后一个元素，list.pop(i)将删除下标为i的元素。

List修改操作

• list[i]=x 可以直接替换列表中指定下标的元素

List其它操作

1. reverse() 函数可以使列表倒置；
2. len() 函数可以返回列表的元素个数；
3. sort() 函数可以使列表元素升序排列。

List转换为其它数据结构

• 列表可以便利的转换为各种数据类型；注意，单个列表无法转换为字典。

集合（Set）

创建Set

• 集合不会出现重复值，所有元素按照一定的顺序排列，若元素为数字则按数字大小排列，使用set()函数创建集合会自动的拆分多个字母组成的字符串

myset = set('aabc') #使用set()函数创建集合会自动的拆分多个字母组成的字符串print(myset)myset1 = set(('hello','world'))print(myset1)

{‘a’, ‘c’, ‘b’}
{‘hello’, ‘world’}

Set 查询操作

• 使用in可以判断a是否在集合中，存在为真，反之为假。

'a' in myset

Set 增加操作

1. add() 函数可以在集合对象中加入新元素，若元素已存在，则无效果；
2. 使用update表示添加（并非修改）是一个一个添加，并且按照顺序添加进集合。

myset.add('ghk')myset.update('tyu')#一个一个元素添加print(myset)

{‘t’, ‘b’, ‘a’, ‘ghk’, ‘c’, ‘y’, ‘u’}

Set删除操作

1. remove() 函数可以将集合中的元素删除，元素不存在会报错；
2. discard() 函数可以删除集合中指定的元素，且元素不存在不报错；
3. pop() 函数可以随机删除集合中的一个元素（在交互模式下删除最后一个元素）；
4. clear() 函数可以清空集合。

Set其它操作

• len() 函数可以查询集合的长度；
• copy() 可以复制集合中的元素并生成一个新的集合

copy_myset=myset.copy()print('\nlen()返回集合的长度:',len(myset),'\ncopy()生成的集合:',copy_myset)

len()返回集合的长度: 7
copy()生成的集合: {‘a’, ‘c’, ‘u’, ‘t’, ‘ghk’, ‘b’, ‘y’}

• 集合的运算。首先建立两个集合用于运算，在集合运算中，‘-’表示求差，‘&’表示求和，‘|’表示求并集，’^’表示两个集合的并集减去交集

a = set('apple')b = set('banana')print ('\n求差集:',a-b, '\n求并集:',a|b, '\n求交集:',a&b, '\n求各自独特的:',a^b)

求差集: {‘e’, ‘p’, ‘l’}
求并集: {‘p’, ‘n’, ‘l’, ‘a’, ‘b’, ‘e’}
求交集: {‘a’}
求各自独特的: {‘n’, ‘p’, ‘l’, ‘b’, ‘e’}

字典（Dictionary）

创建Dict

• 生成一个字典和一个包含三个字典对象的字典列表。（列表中嵌套字典，students实际上是一个列表，students中的元素是字典）

dict1={"ID":"L100","Name":"COCO"}students = [{'name':'n1','id':'001'},{'name':'n2','id':'002'},{'name':'n3','id':'003'}]print("显示该数据结构类型",type(dict1))print(dict1)

显示该数据结构类型
{‘ID’: ‘L100’, ‘Name’: ‘COCO’}

• 使用zip方法创建字典。zip() 方法可以返回元组组成的列表，可以用于快速构建字典。

demo_dict = dict(zip('abc','123'))print(demo_dict)

{‘a’: ‘1’, ‘b’: ‘2’, ‘c’: ‘3’}

Dict查询操作

• 查找第一个学生的学号（显示出第一个字典元素id键的值）；此外还可以使用get(key,default=None)方法获取指定键的值。

print('常规查询:',students[0]['id'])print('根据键查询:',students[0].get('id'))

常规查询: 001
根据键查询: 001

Dict增加操作

• 添加一名学生的信息（增加行，其实是增加列表中一个元素），之后再添加一个学生信息科目（增加列，其实就是增加字典中一个键值对）

students.append({'name':'n4','id':'004'})print('添加一个字典对象后:',students)students[0]['school']='school1'students[1]['school']='school2'students[2]['school']='school2'print('增加键值对后的字典:',students)

添加一个字典对象后: [{‘name’: ‘n1’, ‘id’: ‘001’}, {‘name’: ‘n2’, ‘id’: ‘002’}, {‘name’: ‘n3’, ‘id’: ‘003’}, {‘name’: ‘n4’, ‘id’: ‘004’}]
增加键值对后的字典: [{‘name’: ‘n1’, ‘id’: ‘001’, ‘school’: ‘school1’}, {‘name’: ‘n2’, ‘id’: ‘002’, ‘school’: ‘school2’}, {‘name’: ‘n3’, ‘id’: ‘003’, ‘school’: ‘school2’}, {‘name’: ‘n4’, ‘id’: ‘004’}]

Dict删除操作

• 使用del删除一名学生的信息（删除行，其实就是删除列表中的一个元素）。再使用pop删除第一个学生的学号（删除某一行中的列，其实是删除字典中的一个键值对）

del students[3] #删除第4行(下标为3)print('删除列表中的一个字典对象后:\n',students)students[0].pop('id')print('删除一个键值对后:\n',students)

删除列表中的一个字典对象后
[{‘name’: ‘n1’, ‘id’: ‘001’, ‘school’: ‘school1’}, {‘name’: ‘n2’, ‘id’: ‘002’, ‘school’: ‘school2’}, {‘name’: ‘n3’, ‘id’: ‘003’, ‘school’: ‘school2’}]
删除一个键值对后
[{‘name’: ‘n1’, ‘school’: ‘school1’}, {‘name’: ‘n2’, ‘id’: ‘002’, ‘school’: ‘school2’}, {‘name’: ‘n3’, ‘id’: ‘003’, ‘school’: ‘school2’}]

• 删除所有学生的学号（删除某一列，其实就是删除所有字典中的一个键值对）

for i in range(0,len(students)):students[i].pop('school')print(students)

[{‘name’: ‘n1’}, {‘name’: ‘n2’, ‘id’: ‘002’}, {‘name’: ‘n3’, ‘id’: ‘003’}]

Dict修改操作

• 添加（更改）第一个学生的学号（在列表的第一个字典元素中增加/更改键值对）

students[0].update({'id':'001'})print('\n更新后的字典\n',students)

更新后的字典
[{‘name’: ‘n1’, ‘id’: ‘001’}, {‘name’: ‘n2’, ‘id’: ‘002’}, {‘name’: ‘n3’, ‘id’: ‘003’}]

Dict转换为其它数据结构

• 字典的键和值可以被单独各自转换为list

print("字典值转List：",list(demo_dict.values()))print("字典键转List：",list(demo_dict.keys()))

字典值转List：[‘1’, ‘2’, ‘3’]
字典键转List：[‘a’, ‘b’, ‘c’]