Trong python, chúng ta có thể sử dụng toán tử + để hợp nhất nội dung của hai danh sách thành một danh sách mới. Ví dụ,
Chúng ta có thể sử dụng toán tử + để hợp nhất hai danh sách i. e
# List of strings list_1 = ["This" , "is", "a", "sample", "program"] # List of ints list_2 = [10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10] # Merge two lists final_list = list_1 + list_2 print['Merged List:'] print[final_list]
đầu ra
Merged List: ['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]
Nó trả về một danh sách nối mới, chứa nội dung của cả list_1 và list_2. Trong khi đó, list_1 và list_2 vẫn giữ nguyên như ban đầu
Tham gia/Hợp nhất hai danh sách trong python bằng danh sách. gia hạn[]
Trong ví dụ trước, chúng ta đã tạo một danh sách mới chứa nội dung của cả hai danh sách. Nhưng nếu chúng ta muốn mở rộng bất kỳ danh sách hiện có nào thì sao? . e
list.extend[anotherList]
danh sách. extension[] làm cho danh sách dài hơn bằng cách nối thêm các phần tử của danh sách khác vào cuối đối tượng danh sách đang gọi. Ví dụ,
# List of strings list_1 = ["This" , "is", "a", "sample", "program"] # List of ints list_2 = [10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10] # Makes list1 longer by appending the elements of list2 at the end. list_1.extend[list_2] print['Merged List:'] print[list_1]
đầu ra
Merged List: ['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]
Nó mở rộng danh sách_1 bằng cách thêm nội dung của danh sách_2 vào cuối danh sách_1
Tham gia/Hợp nhất hai danh sách trong python bằng cách giải nén
Trong python, chúng ta có thể giải nén nội dung trên bất kỳ đối tượng có thể lặp lại nào bằng toán tử *. Vì vậy, *list sẽ giải nén nội dung của danh sách. Chúng tôi có thể giải nén nội dung của cả hai danh sách và tạo danh sách mới với nội dung được hợp nhất. Ví dụ,
# List of strings list_1 = ["This" , "is", "a", "sample", "program"] # List of ints list_2 = [10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10] # Merge two lists final_list = [*list_1, *list_2] print['Merged List:'] print[final_list]
đầu ra
Merged List: ['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]
Nó giải nén nội dung của cả hai danh sách và tạo một danh sách mới với nội dung của cả hai danh sách
Tham gia/Hợp nhất hai danh sách trong python bằng itertools. chuỗi[]
Trong python, mô-đun itertools cung cấp một hàm chain[] để hợp nhất nội dung của nhiều chuỗi có thể lặp lại,
itertools.chain[*iterables]
Nó tạo ra một chuỗi gồm tất cả các chuỗi có thể lặp lại được truyền dưới dạng đối số và trả về một trình vòng lặp
Trình lặp này trả về các phần tử từ chuỗi có thể lặp lại đầu tiên cho đến khi nó cạn kiệt và sau đó chuyển sang trình lặp tiếp theo. Chúng tôi có thể sử dụng trình vòng lặp này để tạo danh sách nội dung được hợp nhất. Ví dụ,
['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]0
đầu ra
Merged List: ['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]
Tham gia/Hợp nhất hai danh sách trong python bằng vòng lặp for
Chúng ta có thể lặp qua tất cả các phần tử của danh sách bằng cách sử dụng vòng lặp for và trong quá trình lặp, chúng ta có thể nối từng phần tử vào một danh sách khác. Bằng cách này, chúng ta có thể mở rộng nội dung của danh sách. Ví dụ,
['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]2
đầu ra
['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]3
Chúng tôi đã lặp lại tất cả các phần tử trong danh sách_2 và trong khi lặp lại đã thêm từng phần tử vào cuối danh sách_1. Do đó, danh sách_1 hiện được mở rộng và chứa nội dung của cả hai danh sách tôi. e. danh sách ban đầu_1 và danh sách_2
Tham gia/Hợp nhất nhiều danh sách bằng toán tử +
Chúng ta có thể hợp nhất nội dung của nhiều danh sách thành một danh sách mới bằng toán tử +. Ví dụ,
['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]4
đầu ra
['This', 'is', 'a', 'sample', 'program', 10, 2, 45, 3, 5, 7, 8, 10]5
Phần kết luận
Chúng tôi đã tìm hiểu về các cách khác nhau để tham gia hoặc hợp nhất nhiều danh sách trong python
Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #1 - Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #2 - Khái niệm cơ bản về Pandas Series
- Hướng dẫn Pandas Phần #3 - Nhận & Đặt giá trị Chuỗi
- Pandas Tutorial Part #4 - Thuộc tính & phương thức của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #5 - Thêm hoặc xóa các thành phần của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #6 - Giới thiệu về DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #7 - DataFrame. loc[] - Chọn Hàng/Cột theo Lập chỉ mục
- Hướng dẫn về Pandas Phần #8 - DataFrame. iloc[] - Chọn Hàng/Cột theo Tên Nhãn
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #9 - Lọc các hàng trong khung dữ liệu
- Hướng dẫn Pandas Phần #10 - Thêm/Xóa Hàng & Cột DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #11 - Các thuộc tính & phương thức DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #12 - Xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc giá trị NaN
- Hướng dẫn về Pandas Phần #13 - Lặp lại các Hàng & Cột của DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #14 - Sắp xếp DataFrame theo Hàng hoặc Cột
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #15 - Hợp nhất hoặc ghép các khung dữ liệu
- Hướng dẫn về Pandas Phần #16 - DataFrame GroupBy được giải thích bằng các ví dụ
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?
Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học
Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay