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Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...s2 += i[1] s3 += i[2] s4 += i[3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有...50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法。...= [[1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。

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Python求取Excel指定区域内的数据最大值

在函数中，我们首先读取文件，将数据保存到df中；接下来，我们从中获取指定列column_name的数据，并创建一个空列表max_values，用于保存每个分组的最大值。...在每个分组内，我们从column_data中取出这对应的4行数据，并计算该分组内的最大值，将最大值添加到max_values列表中。最后，函数返回保存了每个分组最大值的列表max_values。   ...变量中，该结果是一个包含了每个分组最大值的列表。   ...随后，我们为了将最大值结果保存，因此选择将result列表转换为一个新的DataFrame格式数据rdf，并指定列名为Max。...最后，通过rdf.to_csv()：将这个rdf保存为一个新的.csv格式文件，并设置index=False以不保存索引列。   执行上述代码，我们即可获得结果文件。

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    Learn R 函数和R包

    (3,6,-2) #更改m的值 有2改为-2 [1] 0.01234568 图片 复习：绘图函数plot() par(mfrow = c(2,2)) #把画板分成四块，两行两列 x = c(2,5,6,2,9...> m2d=function(x){+mean(x)+2*sd(x)} #sd()是标准差 不会是一个值 > m2d(rnorm(10)) [1] 1.738949 R包 介绍 R包都在哪里 ####...") #ls是展示出该包中的函数 R语言中的函数 （）前的是函数 [] 是取子集，一定是个数据 【】里有“，”->向量或矩阵 [[]] 前的通常是个列表 列表取子集 $ 数据框取子集 <-...data/ex1.txt") #同样把文件保存到当前目录的文件夹（Rdata 自己建立的文件夹）中 >save(test,file="Rdata/xxx.Rdata") #当前在一个文件夹中想要调用另一个文件夹的...,check.names = F) #check.names = F不转换里面的符号；row.names = 1 设置第一列为行名 -------注意，数据框不允许有重复的行名，也就是第一列不能有重复值

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    Python处理CSV文件（一）

    第 12 行代码使用 string 模块的 split 函数将字符串用逗号拆分成列表，列表中的每个值都是一个列标题，最后将列表赋给变量 header_list。...然后，join 函数在 header_list 中的每个值之间插入一个逗号，将这个列表转换为一个字符串。在此之后，在这个字符串最后添加一个换行符。...第 17 行使代码用 split 函数用逗号将字符串拆分成一个列表，列表中的每个值都是这行中某一列的值，然后，将列表赋给变量 row_list。...第 12 行代码使用 filewriter 对象的 writerow 函数来将每行中的列表值写入输出文件。...假设输入文件和 Python 脚本都保存在你的桌面上，你也没有在命令行或终端行窗口中改变目录，在命令行中输入以下命令，然后按回车键运行脚本（如果你使用 Mac，需要对新的脚本先运行 chmod 命令，使它成为可执行的

    17.8K10

    多表格文件单元格平均值计算实例解析

    循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...使用pd.read_csv读取CSV文件。过滤掉值为0的行，将非零值的数据存储到combined_data中。...), index=True)将计算的每天平均值保存为新的CSV文件，index=True表示将索引列也写入CSV文件。...总体来说，这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件，过滤掉值为0的行，计算每天的平均值，并将结果保存为一个新的CSV文件。...实际案例代码： 提供了一个实际案例的代码，展示了如何处理包含多个CSV文件的情况。在这个案例中，代码不仅读取文件并提取关键信息，还进行了一些数据过滤和分组计算，最终将结果保存为新的CSV文件。

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    Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十六、使用 CSV 文件和 JSON 数据

    例如，由于 CSV 文件中的每个单元格都由逗号分隔，所以您可以在每行文本上调用split(',')来获取逗号分隔的值作为字符串列表。但并不是 CSV 文件中的每个逗号都代表两个单元格之间的边界。...列表中的每个值都放在输出 CSV 文件中自己的单元格中。writerow()的返回值是写入文件中该行的字符数（包括换行符）。...该程序将需要打开当前工作目录下每个csv扩展名的文件，读入 CSV 文件的内容，将没有第一行的内容重写到同名文件中。这将用新的无头内容替换 CSV 文件的旧内容。...在高层次上，程序必须做到以下几点： 在当前工作目录中查找所有 CSV 文件。 读入每个文件的全部内容。 跳过第一行，将内容写入一个新的 CSV 文件。...对于这个项目，打开一个新的文件编辑器窗口，保存为removeCsvHeader.py。 第一步：遍历每个 CSV 文件 您的程序需要做的第一件事是遍历当前工作目录的所有 CSV 文件名的列表。

    11.6K40

    【Python爬虫五十个小案例】爬取全国高校名单

    ：首先，创建一个新的临时索引；接着，将原始索引中的数据逐步迁移至这个临时索引中；然后，删除原有的索引；随后，重新创建一个与原始索引结构相同的索引；最后，将临时索引中的数据迁回至新创建的索引中。...在这篇文章中，我们将学习如何爬取全国高校名单，获取各高校的基本信息，并将其保存到本地。无论你是数据分析师，还是想了解全国高校的分布情况，本篇文章都会为你提供一个完整的爬虫示范。...（假设每个排名信息都在标签中）universities = soup.find_all('tr', {'data-v-68a1907c': True})# 创建一个列表存储提取的数据university_list...' # 确保中文显示正确# 使用BeautifulSoup解析HTMLsoup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取所有的排名信息（假设每个排名信息都在...标签中）universities = soup.find_all('tr', {'data-v-68a1907c': True})# 创建一个列表存储提取的数据university_list =

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）

    最后，我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。第二步是取我们在第一步计算出的差值的绝对值，numpy的ABS函数给我们绝对值，这只是确保任何负数出来都是正值。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

    1.5K20

    python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

    最后，我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们还会传入访问权限等于一个来告诉numpy总结每行中的所有数字，并为每行产生一个单独的总和。在这一点上，我们完成了计算。我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。...在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。这里pandas提供了一个方便的排序值函数。最后，在第六步中，我们打印排序列表中的前五个电影。

    1.5K20

    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    最后，我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。第二步是取我们在第一步计算出的差值的绝对值，numpy的ABS函数给我们绝对值，这只是确保任何负数出来都是正值。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

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    python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

    最后，我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先，我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框，我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后，我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...您也可以使用四个循环来一次减去一个电影，但使用numpy，我们可以在一行代码中完成。第二步是取我们在第一步计算出的差值的绝对值，numpy的ABS函数给我们绝对值，这只是确保任何负数出来都是正值。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

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    【Python】数据评估

    结构方面需要清理的数据叫做乱数据，结构方面不需要清理的数据叫做整洁数据。 2. 整洁数据有以下特点：（列是属性，行是示例） 每列是一个变量。 每行是一个观察值。 每个单元格是一个元素值。...无论是Series对象还是DataFrame对象，都有isnull()方法，返回一个布尔值列表或者布尔值图表，能告诉我们原来对象的每个元素值是否为空缺值。 6....如果某列数据都是以列表的形式存在，那么可以对该列进行拆分，可以使用DataFrame.explode("要拆分的列")。 处理缺失值 1....如果缺失值较多，那么可以使用fillna()方法，会把缺失值替换成传入的参数；当往fillna()中传入的是字典时，可以同时替换不同列的缺失值。 3....保存数据 1. 对于DataFrame对象，我们可以使用DataFrame.to_csv(文件路径，index=False)方法，能把数据保存在文件路径上面。

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    基因表达差异分析前的准备工作

    (%>%) 了解ggplot2用于绘图的语法 配置 创建一个新的项目目录 创建一个名为R_refresher项目 创建一个名为reviewing_R.R 项目目录中创建data和figures的文件夹...加载库并读入数据，同时并思考以下问题 加载tidyverse 库 使用read.csv()读取所下载的文件并保存为counts object/variable 函数的语法是什么？...检查meta数据框中的行名称是否与counts(内容和顺序)中的列名称相同 将现有 stage列转换为因子数据类型 1str(meta) 2all(rownames(meta) %in% colnames...+ 6 xlab("Genotype") + 7 theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, size = rel(2))) 为下游分析做准备 许多不同的统计工具或分析包都希望作为输入的所有数据都在列表结构中...让我们创建一个包含count和metadata的数据列表，为后续分析做准备。 使用meta和count对象创建名为project1的列表，并从两个数据框之一中提取所有样本名称创建一个新向量。

    1.2K20

    一文综述python读写csv xml json文件各种骚操作

    我们可以使用Python内置的csv库读写CSV文件，通常，我们将数据读入一个列表中，列表中每个元素又是一个列表，代表一行数据。...观察下面的代码，当我们运行csv.reader()时，就可以访问到我们指定的CSV数据文件。而csvreader.next()函数的作用是从CSV中读取一行，每次调用它，它都会移动到下一行。...我们还可以通过for row in csvreader使用for循环遍历csv的每一行。另外，最好确保每一行的列数相同，否则，在处理列表时可能会遇到一些错误。...) # 打印前5行信息 for row in rows[:5]: print(row) 在Python将数据写入CSV也很容易，在一个单独的列表中设置属性名称，并将要写入的数据存储在一个列表中。...import csv # 属性名称 fields = ['Name', 'Goals', 'Assists', 'Shots'] # csv文件中每一行的数据，一行为一个列表 rows = [ ['

    3.9K51

    手把手教你用 Python 搞定网页爬虫！

    在弹出的“开发者工具”中，我们就能看到页面中的每个元素，以及其中包含的内容。 ? ?...查找 HTML 元素 既然所有的内容都在表格里（ 标签），我们可以在 soup 对象里搜索需要的表格，然后再用 find_all 方法，遍历表格中的每一行数据。...我们可以先声明一个空列表，填入最初的表头（方便以后CSV文件使用），而之后的数据只需要调用列表对象的 append 方法即可。 ? 这样就将打印出我们刚刚加到列表对象 rows 中的第一行表头。...所以我们需要这些额外的列来存储这些数据。 下一步，我们遍历所有100行数据，提取内容，并保存到列表中。 循环读取数据的方法： ? 因为数据的第一行是 html 表格的表头，所以我们可以跳过不用读取它。...检查公司详情页里，表格中的链接 为了抓取每个表格中的网址，并保存到变量里，我们需要执行以下几个步骤： 在最初的 fast track 网页上，找到需要访问的公司详情页的链接。

    2.5K31

    Pandas 秘籍：1~5

    这些参数中的每一个都可以设置为字典，该字典将旧标签映射到它们的新值。 更多 重命名行标签和列标签有多种方法。 可以直接将索引和列属性重新分配给 Python 列表。...最重要的列（例如电影的标题）位于第一位。 步骤 4 连接所有列名称列表，并验证此新列表是否包含与原始列名称相同的值。 Python 集是无序的，并且相等语句检查一个集的每个成员是否是另一个集的成员。...手动排序此秘籍中的列容易受到人为错误的影响，因为很容易错误地忘记新列列表中的列。 步骤 5 通过将新的列顺序作为列表传递给索引运算符来完成重新排序。 现在，这个新顺序比原来的要明智得多。...通过排序选择每个组中的最大值 在数据分析期间执行的最基本，最常见的操作之一是选择包含组中某个列的最大值的行。 例如，这就像在内容分级中查找每年评分最高的电影或票房最高的电影。...列表中未明确指定布尔值的其余行和列将被删除。

    37.6K10

    python 脚本学习（一）

    ，如果达到了最大队列数，则新加入的数据会覆盖前面的。     ...f中读取的每一行做模式匹配的判断，如果不匹配则放入pre_lines队列中去，继续查找下一行，只保存最大能允许的行数，这个有参数maxlen控制，多出的数据则覆盖前面的，直到匹配到了需要的关键字，则返回一个生成器...，生成器中包括了匹配到的行，以及该行之前的n行，也就是之前保存在pre_lines队列中的行。                   ...有一些任务，需要保存到字典中，key为名称，value为内容，但是在执行的时候，需要保持存储时的顺序。 方法（一） 使用字典保存数据，并附加一个list保存顺序 #!...import sys import re from collections import Counter with open(sys.argv[1]) as f: #匹配出所以单词，并且全部转换为小写，保存在一个列表中

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