一.列表

a=[2,3,4,5]

b=['a','b','c']

list=['data','frog',4,6]
列表是python中最常用的数据类型，也可以称之为数组。python中的数组和数学上的数组，理解上可能有些不一样。数学中的数组一般都是数值型的元素，python列表中的元素，可以是同一个数值变量类型，比如都是int型，或者都是str型；也可是不一样的数值型变量类型，比如上述的list列表。甚至列表表中还可以嵌套另外一个列表：list2=['data','frog',[4,6],5,9]。列表的嵌套方式，可以创造多维或者更高维度的数组，在numpy和pandas库中的运用非常广泛。列表在numpy和pandas的实际运用中，还会有一些差别。numpy中主要是便于处理列表相关的科学计算过程，因此numpy中的列表一般是纯数值型的多，可以类比线性代数的矩阵。而在pandas中最常见的用DataFrame创建的二位列表，其中的元素一般都包含多种数据类型，即不单单只是数值型的列表，此处可以类比于EXCEL表格。
列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合(set)的区别：

都是序列，可以储存多种类型的数据。列表用[]创建，元组用（）创建，而字典用{}以键值对的方式创建。集合通过{}或set()函数创建，但创建一个空集合必须用set()函数创建，而不能用{}创建，{}表示创建一个空字典。集合与列表的区别在于：集合无排序，无重复值，无索引。

二.添加列表元素

列表.insert(索引，数据)

列表.append(数据)

列表.extend(iterable)

insert可以指定索引，在该索引后插入元素，如果索引值过大，则在最后末尾插入元素。

append无需索引参数，直接在末尾插入一个元素，

extend表示在末尾插入列表中的元素。与append不同的是，append插入列表时，是把列表当一个元素加在末尾，而extend插入列表时，是把列表中的元素插入末尾。

a=[2,3,4,5]
list=['data','frog',4,6]
list.append(a)
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 6, [2, 3, 4, 5]]

a=[2,3,4,5]
list=['data','frog',4,6]
list.extend(a)
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 6, 2, 3, 4, 5]

有趣的一点是，如果在extend函数中直接传入一个多字符字符串，也会被当成是列表来处理：

a=[2,3,4,5]
list=['data','frog',4,6]
list.extend('data')
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 6, 'd', 'a', 't', 'a']

此时正确的操作办法是需要把'data'这个字符串当成是一个元素放在列表中，extend才会把data当成一个元素插入列表：

a=[2,3,4,5]
list=['data','frog',4,6]
list.extend(['data'])
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 6, 'data']

再看下用append的区别：

a=[2,3,4,5]
list=['data','frog',4,6]
list.append('data')
list.append(['data'])
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 6, 'data', ['data']]

三.删除列表

del 列表[索引]
指定元素索引删除
列表.remove(数据)
删除元素值，如果有多个值，只删除第一个，如果删除的值不存在会报错
列表.pop()
也是指定索引删除，不指定索引则删除最后一个
列表.clear()
清空列表

list=['data','frog',4,6]
del list[0]
list

输出结果：['frog', 4, 6]

del 删除元素时，是按索引来删除，如果需要按删除某个数据，则可以用index函数来指定数据的索引值：

list=['data','frog',4,6]
del list[list.index('frog')]
list

输出结果：['data', 4, 6]

用remove()删除：

list=['data','frog',4,6]
list.remove(4)
list

输出结果：['data', 'frog', 6]
删除元素不存在时，报错：

list=['data','frog',4,6]
list.remove(9)
list

输出结果：ValueError: list.remove(x): x not in list

remove()删除时，只允许传一个数值：

list=['data','frog',4,6]
list.remove(4,6)
list

输出结果：TypeError: remove() takes exactly one argument (2 given)

list=['data','frog',4,6,7,6]
list.remove(['4','6'])
list

输出结果：ValueError: list.remove(x): x not in list

用pop()删除：

list=['data','frog',4,6]
list.pop()
list

输出结果：['data', 'frog', 4]

list=['data','frog',4,6,7,6]
list.pop(10)
list

输出结果：IndexError: pop index out of range

pop()和remove()一样，如果被删除的数据有多个索引值或有多个数据值，都只删除最后一个元素：

list=['data','frog',4,6,7,6]
list.pop(list.index(6))
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 7, 6]

['data', 'frog', 4, 7, 6] 
list=['data','frog',4,6,7,6]
list.remove(6)
list

输出结果：['data', 'frog', 4, 7, 6]

clear(）删除：

list=['data','frog',4,6,7,6]
list.clear()
list

输出结果：[]

四.修改元素

直接指定元素索引重新赋值

list=['data','frog',4,6,7,6]
list[0]='1'

输出结果：['data',1,4,6,7,6]

五.元素排序

列表.sort(reverse=true/false)
sorted(列表，参数设置) sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
iterable：是可迭代类型;
cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定;
key：用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项;
reverse：排序规则. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序，有默认值。

默认时按升序排列，字符串和数值不能一起排序，会报错
sort()和sorted()的区别：sort()会修改原数据，而sorted()不修改原数据

如果需要按列表内含数值的字符串排序，可以用正则表达式，设置参数，具体操作先遗留。。。。
如果需要按字符串排序。。。。。问题先遗留

import re
list= [ 'ch1.txt', 'ch10.txt', 'ch1.txt', 'ch3.txt', 'ch11.txt' ]
list.sort(key = lambda x:int(re.match('\D+(\d+)\.txt',x).group(1)))
list

输出结果：['ch1.txt', 'ch1.txt', 'ch3.txt', 'ch10.txt', 'ch11.txt']

用sorted函数与正则表达式排序：

import re
s = ['1.dat','10.dat','5.dat']
new = sorted(s,key = lambda i:int(re.match(r'(\d+)',i).group()))
new

输出结果：['1.dat', '5.dat', '10.dat']

六.查询数据

列表.index(数据)
列表.count(数据)
len(列表)
判断元素是否存在于列表：
if 数据 in 列表
在pandas 的DataFrame构建的列表中，可以直接用列表==数据来判断，直接返回一个bool值列表。该操作常常用于数据过滤与数据筛选。

拓展练习：加强结合正则表达式的元素排序练习