Python常见的数据结构

Python常见的数据结构包括：

列表（List）：一种有序的、可变的序列数据结构，可以存储不同类型的元素。支持添加、删除、修改和查询元素等操作。

元组（Tuple）：与列表类似，但元组是不可变的，一旦创建就无法修改。元组通常用于表示一个具有一定结构的记录。

集合（Set）：一种无序的、不重复的元素集合，支持进行集合运算，如并集、交集、差集等。

字典（Dict）：一种键值对（key-value）映射的数据结构，支持使用键（key）快速查找值（value）。字典在Python中也被称为映射（Mapping）或哈希表（Hash Table）。

字符串（String）：一种不可变的字符序列，用于表示和处理文本数据。

数组（Array）：Python内置的数组模块提供的数组类型，比列表更节省空间，但要求元素类型相同。数组的使用场景主要针对数值型数据。

双端队列（Deque）：Python内置的collections模块提供的双端队列（Double-Ended Queue），用于快速地在队列的两端添加或删除元素。

堆（Heap）：Python内置的heapq模块提供的堆数据结构，实现了二叉堆算法，用于维护一个有序序列。

DataFrame（pandas库）：一种二维表格型数据结构，具有行和列的标签，可以处理不同类型的数据。DataFrame在数据科学和数据分析领域非常流行，因为它提供了许多方便的数据处理和分析功能，例如数据筛选、排序、统计分析等。

对于数据分析和数据处理任务，DataFrame是非常实用的数据结构。在许多情况下，DataFrame可以替代其他数据结构，如列表、元组、字典等。

这些数据结构在不同的应用场景中具有不同的优势，根据实际需求和数据类型来选择合适的数据结构。

Python常见的数据结构可以分为以下几类：

序列型数据结构：这类数据结构是有序的元素集合，可以通过索引访问。主要包括列表（List）、元组（Tuple）和字符串（String）。

映射型数据结构：这类数据结构是基于键值对（key-value）的映射关系。主要有字典（Dict）。

集合型数据结构：这类数据结构中的元素是无序且不重复的。主要有集合（Set）。

数值型数据结构：这类数据结构用于存储相同类型的数值数据，更加节省空间。主要有数组（Array）。

高级数据结构：这类数据结构通常是由Python内置库或第三方库提供的，用于满足特定需求。例如，双端队列（Deque，collections模块）、堆（Heap，heapq模块）和DataFrame（pandas库）。

这些数据结构根据实际需求和数据类型来选择，它们可以相互组合使用，以实现更复杂的数据处理和操作。

以下是不同类型的Python常见数据结构的示例：

序列型数据结构： 

列表（List）：

fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"]
fruits.append("柚子")
fruits.remove("香蕉")
fruits[1] = "芒果"
print(fruits)

元组（Tuple）：

coordinates = (120.381700, 36.105215)
latitude, longitude = coordinates
print("纬度：", latitude, "经度：", longitude)

字符串（String）： 

greeting = "你好，世界！"
print(greeting.upper())
print(greeting.replace("世界", "Python"))

映射型数据结构：

字典（Dict）：

student = {
    "name": "张三",
    "age": 20,
    "major": "计算机科学"
}
student["age"] = 21
student["city"] = "北京"
print(student)

集合型数据结构： 

集合（Set）：

unique_numbers = {1, 2, 3, 2, 1}
unique_numbers.add(4)
unique_numbers.remove(1)
print(unique_numbers)

数值型数据结构： 

数组（Array）：

import array

arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
arr.append(6)
arr.pop(0)
print(arr)

高级数据结构：

双端队列（Deque，collections模块）：

from collections import deque

queue = deque(["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"])
queue.appendleft("柚子")
queue.pop()
print(queue)

堆（Heap，heapq模块）：

import heapq

nums = [1, 5, 2, 8, 3]
heapq.heapify(nums)
smallest = heapq.heappop(nums)
print(smallest)

DataFrame（pandas库）：

import pandas as pd

data = {
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [20, 22, 21],
    "城市": ["北京", "上海", "广州"]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["年龄"] = df["年龄"] + 1
print(df)

这些数据结构示例展示了Python中不同类型的数据结构及其用法。在实际编程中，根据需求选择合适的数据结构来完成特定任务。

下面表格对比了Python中不同类型的常见数据结构，包括优点、缺点和适用场景。根据实际需求选择合适的数据结构以实现高效的编程。

表格 1 比较 不同类型的Python常见的数据结构;