Python 获取列表中的每个第 N 个元素
使用列表切片来获取列表中的每个第 N 个元素,例如 result = my_list[::2]
。 方括号之间的值是可用于选择列表中每个第 N 个元素的 step
。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# ✅ 获取从第二个元素开始的每隔二个元素的值
n = 2
result = my_list[n - 1::n]
print(result) # 👉️ [2, 4, 6, 8]
# ✅ 获取从索引 0 开始的每隔一个元素
result = my_list[::2]
print(result) # 👉️ [1, 3, 5, 7, 9]
# -------------------------------------------
# ✅ 获取从索引 0 开始的每三个元素
result = my_list[::3]
print(result) # 👉️ [1, 4, 7]
# --------------------------------------------
# ✅ 获取从索引 2 开始的每个第二个元素
result = my_list[2::2]
print(result) # 👉️ [3, 5, 7, 9]
我们使用列表切片来获取列表中的每个第 N 个元素。
如果需要从第 N 个元素开始选择列表中的每个第 N 个元素,例如 获取列表中的每个第二个元素,从第二个元素开始,指定
start
索引。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# ✅ 获取从第二个元素开始的每个第二个元素
n = 2
result = my_list[n - 1::n]
print(result) # 👉️ [2, 4, 6, 8]
开始索引是 n - 1,所以我们从第 N 个元素开始选择元素。
如果要获取列表中从索引 0 开始的每个第 N 个元素,请省略 start
索引。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# # ✅ 获取从索引 0 开始的每隔一个元素
result = my_list[::2]
print(result) # 👉️ [1, 3, 5, 7, 9]
列表切片的语法是 my_list[start:stop:step]
。 start 索引的值是包含的,而 stop 索引的值是不包含的。
为了获取列表中的每个第 N 个元素,我们只指定了一个步长值 step。
当省略
start
和stop
索引时,切片从列表的开头(索引 0)开始并到达末尾。
示例中的步长值设置为 2,因此我们获取索引为 0、2、4、6 等处的列表项。
换句话说,我们从索引 0 开始每隔一个元素进行选择。
如果 step 设置为 3,则列表切片每隔三个列表项选择一次。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = my_list[::3]
print(result) # 👉️ [1, 4, 7]
步长值设置为 3,因此我们选择索引 0、3、6、9 等处的列表项。
当省略
start
索引时,我们从索引 0 开始选择项目。
如果要获取列表中从特定索引开始的每个第 N 个元素,请为开始索引提供一个值。
这是一个从索引 2 开始并选择列表中每个第二个元素的示例。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = my_list[2::2]
print(result) # 👉️ [3, 5, 7, 9]
列表切片从索引 2 开始,我们每隔一个项目(2、4、6 等)选择一次。
相关文章
Python pandas.pivot_table() 函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:82 分类:Python
-
Python Pandas pivot_table()函数通过对数据进行汇总,避免了数据的重复。
在 Python 中将 Pandas 系列的日期时间转换为字符串
发布时间:2024/04/24 浏览次数:894 分类:Python
-
了解如何在 Python 中将 Pandas 系列日期时间转换为字符串
在 Python Pandas 中使用 str.split 将字符串拆分为两个列表列
发布时间:2024/04/24 浏览次数:1124 分类:Python
-
本教程介绍如何使用 pandas str.split() 函数将字符串拆分为两个列表列。
在 Pandas 中将 Timedelta 转换为 Int
发布时间:2024/04/23 浏览次数:231 分类:Python
-
可以使用 Pandas 中的 dt 属性将 timedelta 转换为整数。
Python 中的 Pandas 插入方法
发布时间:2024/04/23 浏览次数:112 分类:Python
-
本教程介绍了如何在 Pandas DataFrame 中使用 insert 方法在 DataFrame 中插入一列。
使用 Python 将 Pandas DataFrame 保存为 HTML
发布时间:2024/04/21 浏览次数:106 分类:Python
-
本教程演示如何将 Pandas DataFrame 转换为 Python 中的 HTML 表格。
如何将 Python 字典转换为 Pandas DataFrame
发布时间:2024/04/20 浏览次数:73 分类:Python
-
本教程演示如何将 python 字典转换为 Pandas DataFrame,例如使用 Pandas DataFrame 构造函数或 from_dict 方法。
如何在 Pandas 中将 DataFrame 列转换为日期时间
发布时间:2024/04/20 浏览次数:101 分类:Python
-
本文介绍如何将 Pandas DataFrame 列转换为 Python 日期时间。