如何將Python集用於唯一數據？

本文解釋了Python Sets，這是用於存儲獨特元素的數據結構。它詳細詳細介紹了創建，添加/刪除元素，設置操作（聯合，交叉路口等）以及它們在數據清潔中的有效使用（重複刪除，識別

如何將Python集用於唯一數據？

Python集合是一種專門設計用於存儲獨特元素的功能強大的數據結構。與列表或元組不同，集合不允許重複值。這使得它們對於涉及獨特數據識別和操縱的任務非常有用。這是使用它們的方法：

創建一個集合：您可以使用Curly Braces {}或set()構造函數創建一個集合。例如：

 <code class="python"># Using curly braces my_set = {1, 2, 3, 3, 4, 5} # Duplicates are automatically removed print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4, 5} # Using the set() constructor my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] my_set = set(my_list) print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4, 5}</code>

添加和刪​​除元素：您可以使用add()方法添加元素，並使用remove()或discard()方法刪除元素。如果找不到元素，則remove()會升級KeyError ，而discard()卻沒有。

 <code class="python">my_set.add(6) print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4, 5, 6} my_set.remove(3) print(my_set) # Output: {1, 2, 4, 5, 6} my_set.discard(7) # No error even though 7 is not present print(my_set) # Output: {1, 2, 4, 5, 6}</code>

集合操作： Python Sets支持各種數學集合操作，例如Union（ | ），交點（ & ），差異（ - ）和對稱差異（ ^ ）。這些對於在集合之間找到共同元素或獨特元素等任務非常有效。

 <code class="python">set1 = {1, 2, 3} set2 = {3, 4, 5} union_set = set1 | set2 # or set1.union(set2) print(union_set) # Output: {1, 2, 3, 4, 5} intersection_set = set1 & set2 # or set1.intersection(set2) print(intersection_set) # Output: {3} difference_set = set1 - set2 # or set1.difference(set2) print(difference_set) # Output: {1, 2} symmetric_difference_set = set1 ^ set2 # or set1.symmetric_difference(set2) print(symmetric_difference_set) # Output: {1, 2, 4, 5}</code>

數據清潔中Python集的常見用例是什麼？

Python集合在數據清潔中非常寶貴，因為它們有效處理唯一值的能力。以下是一些常見用例：

• 刪除重複：這是最直接的應用程序。將列表或其他序列轉換為集合會自動刪除重複項。
• 識別唯一值：集合使您可以快速確定數據集中存在的唯一元素，從而提供有關數據組成的見解。
• 查找缺失值：通過比較表示預期值和觀察值的集合，您可以輕鬆地識別缺失的數據點。
• 比較數據集：集合有助於數據集之間的比較，揭示共同元素，每個數據集的唯一元素以及一個中存在的元素，而不是另一個元素。
• 數據重複數據刪除：在較大的數據集中，可以使用集合來根據特定的密鑰字段有效識別和刪除重複記錄。

與查找獨特元素的其他數據結構相比，Python設置的效率有多高？

與列表或詞典（如列表或字典）相比，Python集合對於查找唯一元素非常有效。這種效率源於他們使用哈希表的基本實施。

• 查找時間：檢查集合中的元素的存在的平均時間複雜性為O（1）（恆定時間），這意味著所花費的時間並沒有隨著集合的大小而顯著增加。另一方面，列表需要O（n）（線性時間）進行搜索。
• 插入時間：將元素添加到一個集合中也平均需要O（1）。在最壞的情況下，插入列表中的o（n）（如果您需要在開始時插入）。
• 內存使用：雖然集合可以使用比小數據集的列表更多的內存，但是它們在大型數據集中的效率使它們在整體上更高的內存有效效率，以實現唯一的元素標識。

我可以同時使用具有不同數據類型的Python集合嗎？

不，您不能直接使用具有不同不變數據類型的Python集合。一組必須包含相同不變類型的元素。該限制是由於哈希表在內部工作的工作方式。哈希函數需要一種一致的方法來將元素映射到哈希表中的位置，並且這種一致性更容易確保何時具有相同的不變類型（例如整數，字符串，相同結構的單元）。嘗試混合不同的不變類型將導致TypeError 。

但是，如果您需要將不同數據類型的集合存儲在一起，則可以使用一組元組。例如：

 <code class="python">my_set = {(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')} # This is allowed.</code>

在這種情況下，集合中的每個元素都是元組，在集合中保持類型一致性。但是，您不能將元素與整數直接混合在一起。

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