Python遍历 列表的前 N 个元素
Python遍历列表的前 N 个元素:
- 使用列表切片选择前 N 个元素。
-
使用
for
循环遍历列表的切片。
a_list = ['fql', 'jiyik', 'com', 'a', 'b', 'c']
for item in a_list[:3]:
# fql
# jiyik
# com
print(item)
列表切片的语法是 my_list[start:stop:step]
。
start
索引是包含的,stop
索引是排他的(直到,但不包括)。
如果省略起始索引,则认为它为 0,如果省略停止索引,则切片转到列表的末尾。
Python 索引是从零开始的,因此列表中的第一项的索引为 0,最后一项的索引为 -1 或
len(my_list) - 1
。
切片 a_list[:3]
从索引 0 开始,一直到索引 3,但不包括索引 3。换句话说,切片选择列表的前 3 个元素(索引 0、1 和 2)。
a_list = ['fql', 'jiyik', 'com', 'a', 'b', 'c']
print(a_list[:2]) # 👉️ ['fql', 'jiyik']
print(a_list[:3]) # 👉️ ['fql', 'jiyik', 'com']
print(a_list[:4]) # 👉️ ['fql', 'jiyik', 'com', 'a']
如果列表不包含 N 个元素,则返回整个列表。
a_list = ['fql', 'jiyik', 'com', 'a', 'b', 'c']
print(a_list[:123]) # 👉️ ['fql', 'jiyik', 'com', 'a', 'b', 'c']
或者,我们可以使用 itertools.islice()
方法。
使用 itertools.islice() 迭代列表的前 N 个元素
遍历列表的前 N 个元素:
-
使用
itertools.islice()
类获取列表的前 N 个元素。 -
使用
for
循环遍历列表的切片。
from itertools import islice
a_list = ['fql', 'jiyik', 'com', 'a', 'b', 'c']
for item in islice(a_list, 3):
# fql
# jiyik
# com
print(item)
如果有列表对象,则无需使用 itertools.islice
类。 但是,当我们必须获取其他可迭代对象(例如生成器对象)的前 N 个元素时,通常会使用该类。
islice()
类采用的第一个参数是一个可迭代对象,第二个参数是停止索引。
或者,我们可以使用 range()
类。
使用 range() 遍历列表的前 N 个元素
遍历列表的前 N 个元素:
-
使用
range()
类获取长度为 N 的范围对象。 -
使用
for
循环迭代范围对象。 - 使用索引访问列表的项目。
a_list = ['fql', 'jiyik', 'com', 'a', 'b', 'c']
for index in range(3):
# fql
# jiyik
# com
print(a_list[index])
我们使用
range()
类创建一个范围对象,其中包含列表的前 N 个索引。
range
类通常用于在 for 循环中循环特定次数,并采用以下参数:
- start 表示范围开始的整数(默认为 0)
- stop 直到,但不包括提供的整数
- step 范围将由从开始到结束的每 N 个数字组成(默认为 1)
如果我们只将单个参数传递给 range()
构造函数,则它被视为 stop 参数的值。
for n in range(5):
print(n) # 👉️ 0 1 2 3 4
result = list(range(5))
# 👇️ [0, 1, 2, 3, 4]
print(result)
该示例表明,如果省略
start
参数,则默认为 0,如果省略step
参数,则默认为 1。
在每次迭代中,我们使用索引来访问列表项。
选择哪种方法是个人喜好的问题。 大多数时候使用列表切片就足够了。
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。