리스트, 튜플, 문자열 공통
↓ 인덱싱, 슬라이싱
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- a[index]
# 인덱스에 해당하는 값을 읽기 - a[start:end:step]
# 리스트의 일부를 읽기
# ex) [1:10:2] >> 1번째 인덱스부터 10번째 인덱스까지 2칸 간격으로 슬라이싱
예시)
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(a[0]) # 1
print(a[9]) # 10
# 기본적인 인덱싱. 인덱스에 해당하는 값을 읽기
print(a[-1]) # 10
print(a[-9]) # 2
# 인덱스가 음수일 경우 맨끝에서부터 -1, -2, -3 순서
print(a[:]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(a[2:]) # [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(a[:2]) # [1, 2]
# start나 end부분을 빈칸으로 두면 각각 처음과 마지막 값이 Default
print(a[1:5]) # [2, 3, 4, 5]
print(a[5:1]) # []
# start > end일 경우 빈 리스트를 반환
print(a[::2]) # [1, 3, 5, 7, 9]
# step만큼 건너뛰면서 리스트 읽기
print(a[3:0:-1]) # [4, 3, 2]
print(a[-7:-10:-1]) # [4, 3, 2]
# step이 음수일 경우는 start > end로 써야한다.
# 항상 읽는 방향과 스텝을 생각하면서 사용
- a.index()
# 지정 값의 인덱스를 반환 - a.count()
# 지정 값의 개수를 반환 - len(a)
# 전체 길이를 반환
리스트
CREATE
- list.append(값)
# 리스트 끝에 새로운 값 추가 - list.insert(index, 값)
# 지정 인덱스 위치에 새로운 값 추가
UPDATE
- list[index] = 새로운_값
# 인덱스에 해당하는 값을 새로운 값으로 변경
DELETE
- del list[index]
# 인덱스에 해당하는 값을 삭제 - list.remove(값)
# 리스트 내의 지정된 값을 삭제 - list.pop(index)
# 리스트 내의 지정된 값을 삭제하고, 반환 - list.clear()
# 리스트 모든 값 삭제
딕셔너리
CREATE
- dict[key] = value
# 딕셔너리에 새로운 키와 밸류를 추가, 만약 키가 이미 있다면 밸류를 업데이트 - dict.update(other_dict)
# 다른 딕셔너리(other_dict)의 키와 값을 추가
READ
- dict[key]
# 키(key)에 해당하는 값을 읽기 - dict.keys()
# 딕셔너리의 모든 키(key)를 리스트로 반환 - dict.values()
# 딕셔너리의 모든 값(value)을 리스트로 반환 - dict.items()
# 딕셔너리의 모든 키-값 쌍을 리스트로 반환 - len(dict)
# 딕셔너리의 크기(키-값 쌍의 개수)를 반환
UPDATE
- dict[key] = new_value
# 키(key)에 해당하는 값을 새로운 값(new_value)으로 변경 - dict.update(other_dict)
# 다른 딕셔너리(other_dict)의 키와 값을 현재 딕셔너리에 추가
DELETE
- del dict[key]
# 키(key)에 해당하는 키-값 쌍을 삭제 - dict.pop(key)
# 키(key)에 해당하는 값을 삭제하고, 해당 값을 반환 - dict.clear()
# 딕셔너리의 모든 키-값 쌍을 삭제
집합(set)
Create
- set.add(item)
# 세트에 새로운 값을 추가 - set.update(iterable)
# 다른 이터러블(iterable)에서 값을 추가
Update
- set.add(item)
# 세트에 새로운 값을 추가
Delete
- set.remove(item)
# 세트에서 지정된 값(item)을 삭제 - set.discard(item)
# 세트에서 지정된 값(item)을 삭제 - set.pop()
# 세트에서 임의의 값을 삭제하고, 해당 값을 반환 - set.clear()
# 세트의 모든 원소를 삭제
모듈 & 라이브러리
- 내장
itertools
itertools 모듈은 반복자(iterator)를 생성하는 함수들을 제공하는 모듈
collections
collections 모듈은 기본 자료형을 확장한 자료형을 제공하는 모듈
대표적인 클래스로는 deque, OrderedDict, Counter, defaultdict 등이 있다.
- 외부 라이브러리
numpy
numpy 라이브러리는 다차원 배열을 처리하기 위한 라이브러리
리스트(List)와 비슷하지만, 좀 더 효율적인 연산이 가능
pandas
pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위한 라이브러리
Series와 DataFrame 클래스를 제공하여, 행과 열로 구성된 데이터를 쉽게 다룰 수 있다.
matplotlib
matplotlib 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 라이브러리
다양한 그래프와 차트를 지원
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