Python中的数据结构 _Python

概述

在深入研究数据科学和模型构建之前，Python中的数据结构是一个需要学习的关键概念
了解Python提供的不同数据结构，包括列表、元组等

介绍数据结构听起来是一个非常直截了当的话题，但许多数据科学和分析的新手并不知道它是什么。当我询问这些人关于Python中不同的数据结构以及它们是如何工作的时，他们一片空白。
Python是一种很容易学习的编程语言，但是我们需要先弄清楚我们的基本知识，然后再深入研究有吸引力的机器学习。这是因为在我们执行的每一个数据探索任务背后，甚至在我们采取的分析步骤背后，都有一个数据存储和组织的基本元素。
而且这是一个无需考虑的问题——当我们高效地存储数据时，提取信息变得非常容易。由于我们的代码运行得更快，我们节省了大量的时间——谁不希望这样呢？
所以我希望你掌握Python中的数据结构。

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在本文中，我们将探讨Python中的基本内置数据结构，当你在现实世界中处理数据时，这些结构将非常有用。所以无论你是数据科学家还是分析师，这篇文章对你来说都同样重要。
目录

Python中的数据结构
数据结构1:Python中的列表创建列表访问列表元素在列表中追加值从列表中删除元素排序列表串联列表列表解析使用列表堆栈和队列
数据结构2:Python中的元组在Python中创建元组元组的不变性元组赋值更改元组值
数据结构3:Python中的字典生成字典访问键和值
数据结构4:Python中的集合从集合中添加和删除元素集合的操作

Python中的数据结构数据结构是高效存储和组织数据的一种方法。这将允许你轻松访问和执行数据操作。
在数据结构方面，没有一种适合所有类型的模型。你将需要以不同的方式存储数据，以满足一时需要。也许你想把所有类型的数据存储在一起，或者你想要一些更快的数据搜索，或者一些只存储不同数据项的东西。
幸运的是，Python有许多内置的数据结构，可以帮助我们轻松地组织数据。因此，有必要先了解这些，以便我们在处理数据时，确切地知道哪些数据结构将有效地解决我们的目的。
数据结构1:Python中的列表Python中的列表是最通用的数据结构。它们用于存储异构数据项，从整数到字符串，甚至是另一个列表！它们也是可变的，这意味着即使在创建列表之后，它们的元素也可以更改。
创建列表列表是通过将元素括在[]内创建的，每个项用逗号分隔：

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由于列表中的每个元素都有自己不同的位置，因此在列表中具有重复的值不是问题：

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访问列表元素要访问列表的元素，我们使用索引。列表中的每个元素都有一个与其相关的索引，这取决于它在列表中的位置。列表的第一个元素有索引0，下一个元素有索引1，依此类推。列表的最后一个元素的索引小于列表的长度。

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但索引不一定总是正的，也可能是负的。你认为负索引意味着什么？
正索引从列表开始开始计数，而负索引从列表末尾开始计数。如果我们想从列表的末尾返回第n个元素，这就避免了我们必须执行的琐碎计算。因此，对于列表的最后一项，我们不需要返回List_name[len(List_name)-1] 元素，只需编写List_name[-1] 。
使用负索引，我们可以轻松地返回列表末尾的第n个元素。如果我们想从结尾返回第一个元素，或者最后一个索引，那么关联的索引是-1 。类似地，倒数第二个元素的索引将是-2，依此类推。记住，第0个索引仍然引用列表中的第一个元素。