Как сделать столбы в питоне
Добавил пользователь Владимир З. Обновлено: 21.08.2024
Ребята, помогите,пожалуйста. У меня есть csv, выглядящий так:
435;fd;4
435;a;4
435;b lfdsk;2
435;c lfdsk;4
435;d;14
435;dsf;3
435;ad;4
435;fd;4
Мне нужно использовать только 3-ий столбец (разделитель ясно ;) и посчитать сколько раз 1 элемент входил в столбец, т.е. в итоге должно получиться что-то такое (в 1-ом столбце число вхождений, в другом сам элемент):
1;3
13;7
2;8
etc
И отсортировать по убыванию числа вхождений.
Мой код не даёт 100% нужно результата,увы:
grades = collections.Counter()
with open('Ya.csv') as input_file:
for row in csv.reader(input_file, delimiter=';'):
grades[row[2]] += 1
a= grades.most_common()
print(a[0])
print(a[1])
print(a[2])
print(a[3])
input_file.close()
В командной строке это очень тривиальная задача, в питоне я просто запарился.
Сегодня я расскажу о таком типе данных, как списки, операциях над ними и методах, о генераторах списков и о применении списков.
Что такое списки?
Списки в Python - упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).
Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list:
Список можно создать и при помощи литерала:
Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего.
И еще один способ создать список - это генераторы списков. Генератор списков - способ построить новый список, применяя выражение к каждому элементу последовательности. Генераторы списков очень похожи на цикл for.
Возможна и более сложная конструкция генератора списков:
Но в сложных случаях лучше пользоваться обычным циклом for для генерации списков.
Функции и методы списков
Создать создали, теперь нужно со списком что-то делать. Для списков доступны основные встроенные функции, а также методы списков.
Таблица "методы списков"
| Метод | Что делает |
|---|---|
| list.append(x) | Добавляет элемент в конец списка |
| list.extend(L) | Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L |
| list.insert(i, x) | Вставляет на i-ый элемент значение x |
| list.remove(x) | Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует |
| list.pop([i]) | Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент |
| list.index(x, [start [, end]]) | Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end) |
| list.count(x) | Возвращает количество элементов со значением x |
| list.sort(Как сделать столбы в питоне) | Сортирует список на основе функции |
| list.reverse() | Разворачивает список |
| list.copy() | Поверхностная копия списка |
| list.clear() | Очищает список |
Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.
И, напоследок, примеры работы со списками:
Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).
Списки в Python – упорядоченный изменяемый набор объектов произвольных типов, пронумерованных от 0. Они используются для хранения и работы с данными.
Список можно задать так:
Для вывода каждого элемента используем его порядковый номер в списке:
Также можно вывести тот или иной элемент списка с помощью его индекса с конца счета:
Можно вывести и весь массив с помощью того же метода print:
Списки можно создавать с помощью генераторов списков. Такой способ схож с использованием цикла for, но этот гораздо компактнее в исполнении:
Рассмотрим конкатенацию списков (добавление одного списка в конец другого):
Сами списки можно умножать на любые числа:
Методы работы со списками
list.append(x) – добавляет элемент x в конец списка. Пример:
list.extend(x) – делает то же самое, что и операция с суммой списков, то есть добавляет в конец списка list элементы списка x. Пример:
list.insert(y, x) – вставляет элемент x в список list порядковым номером y. Пример:
list.remove(x) – удаляет первый элемент в списке list, который равен значению x. Пример:
list.pop(y) – удаляет элемент списка list по порядковому номеру y. Если порядковый номер не задан, то удаляется последний элемент списка. Пример:
list.index(g, x, y) – возвращает порядковый номер первого элемента со значением g в списке list в диапазоне от x до y (диапазон можно не указывать, при этом поиск будет вестись по всему списку). Пример:
list.count(x) – возвращает количество элементов со значением x в списке list. Пример:
list.sort() – сортировка списка. По умолчанию сортировка идет по возрастанию. Также в виде параметра в метод можно передать функцию сортировки. Пример:
list.reverse() – переворачивает (реверсирует список). Пример:
list.copy() – копирует список. Пример:
list.clear() – очищает список. Пример:
Мы узнали, что такое списки в Python и как с ними работать. Надеюсь, что статья была для вас полезной. Удачи!
Списки в Python — это составная структура данных, которая позволяет собирать значения в одном месте. В других языках они чаще всего называются динамическими массивами данных. Списки — изменяемый (immutable) тип данных. Это означает, что список можно изменять, например путем добавления или удаления значений.
Какой у списков в Python формальный синтаксис?
Для чего вообще нужны списки?
Списки в Python — одна из 4 структур данных, предназначенных для работы с итерируемыми объектами. Представим, что нам нужно написать скрипт, который проверяет, является ли модель машины производства компании Tesla. Код будет выглядеть следующим образом:
Что еще можно делать со списками в Python?
Ниже собраны примеры решений задач на основные вопросы, с которыми сталкиваются Python разработчики и дата-саентисты:
Как узнать длину списка в Python?
Функция len() , позволяет получить одномерную длину списка.
len() также работает со строками, словарями и другими структурами данных, схожими со списками.
Обратите внимание, что len() — это встроенная функция, а не метод списка.
Производительность функции len() равна O(1) (константная), то есть скорость получения длины списка не зависит от его длины.
Как проверить, существует ли элемент в списке?
За проверку вхождения значения в список отвечает оператор in .
Примечание: оператор in в множествах асимптотически быстрее, чем в списках. Если его предстоит использовать много раз в потенциально больших списках, вы можете преобразовать список во множество (set) и проверить наличие значений во множестве.
Как получить значение списка по индексу?
У каждого элемента списка есть свой уникальный номер. Этот номер называется индексом. Списки в Python имеют нулевую индексацию, как у массивов в других языках. Это означает, что первый элемент списка имеет индекс 0, второй элемент — индекс 1, третий — 2 и т. д.
Если запросить элемент по индексу за пределами списка, Python выкинет исключение IndexError .
Отрицательные индексы интерпретируются как подсчёт с конца списка.
То же действие можно воспроизвести следующим образом:
Списки в Python поддерживают слайсинг. Синтаксис слайса: lst[начало:конец:шаг] . Результатом слайса будет новый список, содержащий элементы от начала до конца - 1.
Слайсингом можно развернуть список в обратную сторону:
Использование отрицательного шага эквивалентно следующему коду:
Как перебрать значения списка в Python?
Python позволяет использовать цикла for со списками:
Индекс текущего элемента в цикле можно получить используя функцию enumerate:
Так же, можно проходить по списку используя функцию range. Range генерирует ряд чисел в рамках заданного диапазона, соответственно началом диапазона является число 0 (индекс первого элемента), а концом индекс последнего элемента. Len возвращает длину списка, так как индекс первого элемента является нулем, вычитать из длины списка единицу не нужно, индекс последнего элемента будет соответствовать длине списка:
Ранее отмечалось, что списки являются изменяемой (или иммютабельной, от англ. immutable) структурой данных. Это означает, что если изменить список во время итерации, мы можем получить неожиданные результаты, например:
В примере мы удалили первый элемент на первой итерации изменив список, что привело к пропуску bar. На второй итерации, baz стал вторым элементом списка.
Какие есть методы списков в Python?
Метод списка append
append(value) — позволяет добавить новый элемент в конец списка.
Метод списка extends
extends (enumerable) — расширяет список, добавляя элементы переданного итерируемого объекта.
Списки также можно объединять с помощью оператора +. При этом, оператор + не изменяет список, а создает новый.
Метод списка index
index (value, [startIndex]) — возвращает индекс первого вхождения значения. Если вводного значения нет в списке, возникнет исключение ValueError. Если указан второй аргумент, поиск начнется с указанного индекса.
Метод списка insert
insert (index, value) — добавляет значение value непосредственно перед указанным индексом index. После вставки новое значение занимает индекс index.
Метод списка pop
pop ([index]) — удаляет и возвращает значение по индексу index. Без аргумента index удаляет и возвращает последний элемент списка.
Метод списка remove
remove(value) — удаляет первое вхождение указанного значения. Если указанного значения нет в списке, выдаётся исключение ValueError.
Метод списка reverse
reverse() — переворачивает список задом наперёд и возвращает None.
Метод списка count
count(value) — подсчитывает количество появлений значения в списке.
Метод списка sort
sort() — сортирует список в числовом и лексическом порядке и возвращает None
Списки также можно сортировать в обратном порядке используя флаг reverse=True в методе sort().
Для сортировки списка по атрибутам элементов, можно использовать аргумент key:
Метод списка clear
clear() — удаляет все элементы из списка
Метод списка copy
copy() — возвращает пустую копию списка.
Как получить значение по индексу из многомерного списка в Python?
Список списков называется многомерным списком, возможная глубина не ограничена. Список списков является двумерным, список списков списков — трехмерным и т. д.
Доступ к значениям многомерного списка:
Использование методов списков на примере добавления значения в мгогомерный список:
Использование вложенных циклов for для обхода многомерного списка:
Использование слайсов в многомерном списке:
Как проверить, что список пустой?
Пустой список эквивалентен значению False, поэтому не нужно проверять len(lst) == 0, а достаточно вызвать lst или not lst:
All и any в Python — как проверить, что каждое или любое значение списка соответствует критерию?
Функция all() помогает определить, все ли значения итерируемого объекта соответствуют значению True
Аналогично, any() определяет, соответствует ли одно или несколько значений в итерируемом объекте значению True
All и any удобно использовать с генераторами:
Как сравнить списки в Python?
Python поддерживает лексическое сравнение списков с помощью операторов сравнения. Оба операнда должны быть одного типа.
Если один из списков содержится в начале другого, выигрывает самый короткий список.
Как удалить дубликаты в списке?
Удаление повторяющихся значений в списке можно сделать путём преобразования списка во множество (set). Множества представляют собой неупорядоченную коллекцию уникальных значений. Если требуется сохранить структуру данных в виде списка, то множество можно преобразовать обратно в список с помощью функции list():
Обратите внимание, что при преобразовании списка во множество теряется исходный порядок. Для сохранения исходного порядка можно использовать OrderedDict.
Упражнение
Добавьте числа 1 , 2 и 3 в список numers , а слова hello и word — в переменную strings .
Затем, заполнить переменную second_name вторым значением из списка names, используя оператор [] . Обратите внимание, что индекс начинается с нуля, поэтому, если вы хотите получить доступ ко второму элементу в списке, его индекс будет равен 1.
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Читайте также: