python 数据类型总结-list、dict、numpy array、series、dataframe、set

1、区别:

  • List 和 Dict 是 Python 的基本数据结构
  • Series 和 DataFrame 是 Pandas 的基本数据结构
  • Array 是 Numpy 的数据结构
  • 2、列表(list)
    • python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的。
    • 一组有序项目的集合。可变的数据类型【可进行增删改查】
    • 列表是以方括号“[]”包围的数据集合,不同成员以“,”分隔。
    • n=[1,2,3,4,5,6]
  • 3、元组(tuple)
    • 不可变序列
    • 元组是以圆括号“()”包围的数据集合,不同成员以“,”分隔
    • 与列表不同:元组中数据一旦确立就不能改变
    • o =(‘a‘,‘b‘,‘c‘,(‘d1‘,‘d2‘))
  • 4、字典(dictionary)
    • 字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。
    • 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示:
    • d = {key1 :value1,key2 :value2 }
    • 键必须是唯一的,但值则不必。
    • 值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。
  • 5、array(数组)--numpy 
    • numpy array 必须有相同数据类型属性 ,Python list可以是多种数据类型的混合
    • numpy array有一些方便的函数
    • numpy array数组可以是多维的
    • b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) 

6、DataFrame--panda
     一个类似表的结构,由多个Series组成,而Series在DataFrame中叫columns 

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 8、集合(set())
  • 集合中包含一系列的元素,在Python中这些元素不需要是相同的类型,且这些元素在集合中是没有存储顺序的。
  • 集合的表示方法是花括号,这与字典是一样的,可以通过括号或构造函数来初始化一个集合,如果传入的参数有重复,会自动忽略:
>>> {1,2,"hi",2.23}
{2.23, 2, ‘hi‘, 1}
>>> set("hello")
{‘l‘, ‘h‘, ‘e‘, ‘o‘}参考网站:https://www.cnblogs.com/260554904html/p/8125641.html

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