2015-05-24

Python3 入門 Pyenv でインストールした Anaconda をUpdateするの巻

Python3 入門

現在の Pyenv でインストールした Anaconda のverは

以下のコマンドで確認できる

pyenv version

結果

anaconda3-2.1.0 (set by /Users/userhome/.pyenv/version)

ここにインストールされた事を確認した。

さて、、、、anaconda さんの中身確認

公式はこちら

<a href="http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html" data-mce-href="http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html">Package Documentation — Continuum documentation</a>docs.continuum.io

自身との確認

conda list

少し違うので、なんとなくupdateを決行

conda update anaconda

Update は無事終了。。。

以前にやったインストールはこちら

<a href="http://hirhir.hatenablog.com/entry/2015/05/09/221639" data-mce-href="http://hirhir.hatenablog.com/entry/2015/05/09/221639">Python3 入門：Pyenv　Python3　AnacondaをMacへインストールする。 - hirhirの日記</a>hirhir.hatenablog.com

2015-05-23

Python3 入門：None NoneType

Python3 入門

Python3 入門　None

えーとですね、なんか君、、２の頃と変わってない？

こんなだったけかな。。。

ネイティブデータ型 - Dive Into Python 3 日本語版

3. 組み込み定数 — Python 3.4.3 ドキュメント

ではではnotebookで。。。

In [1]:

type(None)

Out[1]:

NoneType

In [2]:

 
None == True

Out[2]:

False

In [3]:

 
None is True

Out[3]:

False

In [4]:

 
None == False

Out[4]:

False

In [5]:

 
None is False

Out[5]:

False

In [6]:

 
None == 0

Out[6]:

False

In [7]:

 
None is 0

Out[7]:

False

In [8]:

 
None == ''

Out[8]:

False

In [9]:

 
None is ''

Out[9]:

False

In [10]:

 
None == None

Out[10]:

True

In [11]:

 
None is None

Out[11]:

True

In [12]:

 
a = None
b = None
a == b

Out[12]:

True

In [13]:

 
a is b

Out[13]:

True

In [14]:

None = a

  File "<ipython-input-14-733e71aa504e>", line 1
    None = a
            ^
SyntaxError: can't assign to keyword

In [25]:

 
if not a:
    print(a)

None

んーどうやらFalse扱いらしいです.

まぁ書いてありますがね。。。

比較は == ではなく　is か is not を使用するべきとのこと

Jared Grubb: Python: "is None" vs "==None"

ただこりゃ～古いな。。。

蛇足

is と==を検証していた所以下の様な挙動が。。。

In [67]:

 
a = 2
b = 2
a is b

Out[67]:

True

In [69]:

 
a = a*10
b = b*10
a is b

Out[69]:

True

In [70]:

 
c = 'c'
d = 'c'
c is d

Out[70]:

True

In [71]:

 
c = c*10
d = d*10
c is d

Out[71]:

False


Falseだと？？？？？？？？？？？？？？？？？？？

In [72]:

 
print(c)
print(d)

cccccccccc
cccccccccc

In [73]:

 
c == d

Out[73]:

True

In [74]:

 
a == b

Out[74]:

True

In [75]:

 
e = "cccccccccc"
f = "cccccccccc"
 
e is f

Out[75]:

True


今度はTrue！！
要は生成の仕方なのか？？

In [76]:

 
e == f

Out[76]:

True

つまりは別物か？

In [77]:

id(e)

Out[77]:

4379941808

In [78]:

id(f)

Out[78]:

4379941808

In [79]:

id(a)

Out[79]:

4297332992

In [80]:

id(b)

Out[80]:

4297332992

In [81]:

id(c)

Out[81]:

4379949168

In [82]:

id(d)

Out[82]:

4379980144

どうやらオブジェクトが別物で

完全に同一でないと is は別物としてみなすということ

だからNoneは同一でpython内では完全な同一な同値って意味かな

あーすっきりしたーー

2015-05-23

Python3 入門：ネイティブデータ型辞書 dict 追加更新削除

Python3 入門

辞書　dict

ぱっとチュートリとDive　見た感じは　まぁMap、実際もそうでしょう

5. データ構造 — Python 3.4.3 ドキュメント

ネイティブデータ型 - Dive Into Python 3 日本語版

ipython notebookでやってみる

In [12]:
 
adict = {'a' :1 ,  'b' : True , 'c' : 'hoge' , 'd' : 0.1}
adict
 
Out[12]:

{'c': 'hoge', 'a': 1, 'b': True, 'd': 0.1}

普通のMapにしか見えない、、、当たり前か。。。

In [13]:

adict['a']

Out[13]:

In [14]:

adict ['b']

Out[14]:

True

通常のkeyValue形式の形で取り出し可能ってことですね

もちろんindexを持たず順位制も記憶しないのでこんなのは無理

In [15]:

adict[0]

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-d355b9570872> in <module>()
----> 1 adict[0]

KeyError: 0

keyvalueの追加更新削除をしてみる

In [20]:

 
del adict['e']
adict

Out[20]:

{'c': 'hoge', 'a': 1, 'b': True, 'd': 0.1}

In [21]:

 
adict.pop('d')

Out[21]:

0.1

In [22]:

adict

Out[22]:

{'c': 'hoge', 'a': 1, 'b': True}

del は削除した値を返さない

popは削除した値を返す

In [24]:

 
bdict = {'a' :2,  'b' : False , 'c' : 'test' , 'd' : -0.1}

In [26]:

bdict.popitem()

Out[26]:

('a', 2)

popitemはpopと同様削除したkeyValueを返すけどランダムに削除するみたい

あんまり使わないかなぁ

In [28]:

bdict.clear()

In [29]:

bdict

Out[29]:

{}

In [30]:

len(bdict)

Out[30]:

clear()は何も返却しないけど

中身の値だけ削除するただしobjectは残る

ちょっと遊んでみる

In [42]:

 
bdict = {True :'hoge' , 1: 1  , 'list' : [1,2,3] , 'list' : bdict['list'] + [4,5,6]}
bdict

Out[42]:

{True: 1, 'list': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

なるほどkeyにブールを使うときはなさそうだけど注意しとこうかな？微妙

リストのkeyvalueに書き換えができた。。。

In [43]:

 
bdict = {True :'hoge' , 1: 1  , 'list' : bdict['list'] + [4,5,6] , 'list' : [1,2,3] }
bdict

Out[43]:

{True: 1, 'list': [1, 2, 3]}

うんやっぱり書き換え

In [44]:

 
bdict = {True :'hoge' , 1: 1  , 'list' : print(bdict['list']) + [4,5,6] , 'list' : [1,2,3] }
bdict

[1, 2, 3]

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-149c883cdcd2> in <module>()
----> 1 bdict = {True :'hoge' , 1: 1  , 'list' : print(bdict['list']) + [4,5,6] , 'list' : [1,2,3] }
      2 bdict

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'list'

とはいえ

さきに評価はするらしいその後にkeyValueの書き換え

次はキーの取得

In [45]:

 
bdict = {True :'hoge' , 1: 1  , 'list' : bdict['list'] + [4,5,6] , 'list' : [1,2,3] }
bdict

Out[45]:

{True: 1, 'list': [1, 2, 3]}

In [46]:

bdict.keys()

Out[46]:

dict_keys([True, 'list'])

In [47]:

 
list(bdict.keys())

Out[47]:

[True, 'list']

In [51]:

bdict

Out[51]:

{True: 1, 'list': [1, 2, 3]}

In [52]:

 
sorted(bdict.keys())

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-2605cf6f7095> in <module>()
----> 1 sorted(bdict.keys())

TypeError: unorderable types: str() < bool()

値の混在の場合はkeyの取得はできないらしい

In [54]:

 
bdict = {True :'hoge'  , False : [1,2,3] }
bdict

Out[54]:

{False: [1, 2, 3], True: 1}

In [55]:

 
sorted(bdict.keys())

Out[55]:

[False, True]

キーの取得ができた。キーの型は統一した方が取り回しが良いねって事だ、

forで回すとこんな感じ

In [56]:

 
bdict = {'a' :2,  'b' : False , 'c' : 'test' , 'd' : -0.1}
 
for k, v in bdict.items():
    print(k, v)

c test
a 2
b False
d -0.1

以上

あ、whileloop忘れた...orz 今度やろう。。。

2015-05-23

Python3 入門：ネイティブデータ型集合　set

Python3 入門

Python3 入門　集合

集合とは？

ネイティブデータ型 - Dive Into Python 3 日本語版

集合ならやったほうが早いかな？

ということで早速

ipython notebook

In [1]:

 
aset = {1,'a',True,0.1}
aset

Out[1]:

{0.1, True, 'a'}

ん？１はどこいった？　Trueになったかな？

In [8]:

 
bset = {0,1}
bset

Out[8]:

{0, 1}

In [9]:

 
bset.update({True,False})
bset

Out[9]:

{0, 1}

In [10]:

 
cset ={0,1,2,3,4}
cset

Out[10]:

{0, 1, 2, 3, 4}

In [12]:

 
cset.update({True,False,5,6})
cset

Out[12]:

{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}

うん、どうやら０，１はTrue、Falseになるようだ

In [13]:

 
bset = {True,False}
bset

Out[13]:

{False, True}

In [14]:

 
bset.update({0,1,2,3,4})
bset

Out[14]:

{False, True, 2, 3, 4}

逆も同様ですね。

listからのsetの生成

In [23]:

 
alist = [1,2,3,4,5,6]
type(alist)

Out[23]:

list

In [24]:

 
aset = set(alist)
type(aset)

Out[24]:

set

setの生成

In [29]:

 
bset = set()
bset

Out[29]:

set()

In [30]:

type(bset)

Out[30]:

set

In [31]:

len(bset)

Out[31]:

In [32]:

 
cset = {}
cset

Out[32]:

{}

In [33]:

type(cset)

Out[33]:

dict

あれ？dict?

なるほど

add() update()の調査をする

In [35]:

 
aset = {1,'a',True,0.1}
aset

Out[35]:

{0.1, True, 'a'}

In [36]:

 
aset.add(7)
aset

Out[36]:

{0.1, True, 'a', 7}

In [37]:

 
aset.add(8,9)
aset

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-568b6af0d95f> in <module>()
----> 1 aset.add(8,9)
      2 aset

TypeError: add() takes exactly one argument (2 given)

引数は２つはできない

In [38]:

 
aset.update(8)
aset

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-3ed9c20653c7> in <module>()
----> 1 aset.update(8)
      2 aset

TypeError: 'int' object is not iterable

In [39]:

 
aset.update({8})
aset

Out[39]:

{0.1, True, 8, 'a', 7}

In [40]:

 
aset.update({9,10})
aset

Out[40]:

{0.1, True, 7, 8, 9, 10, 'a'}

In [41]:

 
aset.update({11,12},{13,14})
aset

Out[41]:

{0.1, True, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 'a', 13, 14}

updateの引数は２つ以上いけるようだ

discard()とremove()

In [42]:

 
aset.discard(10)
aset

Out[42]:

{0.1, True, 7, 8, 9, 11, 12, 'a', 13, 14}

In [43]:

 
aset.discard(10)
aset

Out[43]:

{0.1, True, 7, 8, 9, 11, 12, 'a', 13, 14}

In [44]:

 
aset.remove(9)
aset

Out[44]:

{0.1, True, 7, 8, 11, 12, 'a', 13, 14}

In [45]:

 
aset.remove(9)
aset

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-02d512b3550f> in <module>()
----> 1 aset.remove(9)
      2 aset

KeyError: 9

removeは存在しない値はKeyErrorを返却する

popとclear

In [46]:

aset

Out[46]:

{0.1, True, 7, 8, 11, 12, 'a', 13, 14}

In [47]:

aset.pop()

Out[47]:

0.1

In [48]:

aset.pop()

Out[48]:

True

In [49]:

aset

Out[49]:

{7, 8, 11, 12, 'a', 13, 14}

In [50]:

aset.clear()

In [51]:

aset

Out[51]:

set()

集合演算

In [52]:

 
setA = {1,3,5,77,999}
setB = {1,2,4,66,77,88,999}
1 in setA

Out[52]:

True

In [54]:

 
2 in setA

Out[54]:

False

In [55]:

 
setA.union(setB)

Out[55]:

{1, 2, 3, 4, 5, 66, 77, 88, 999}

In [56]:

 
setA.intersection(setB)

Out[56]:

{1, 77, 999}

In [57]:

 
setA.difference(setB)

Out[57]:

{3, 5}

In [58]:

 
setA.symmetric_difference(setB)

Out[58]:

{2, 3, 4, 5, 66, 88}

本日はここまで！

参考図書

2015-05-17

Python3 入門：Anaconda の Pandas にてXlsxの読込

Python3 入門 pandas

本日は気分を変えて

PandasにてXLSの読込　拡張子はxlsxを読み込む事にします。

データセットは横浜市のオープンデータを読込やすいように

英字に変換したもの←これはコツでカラムやINDEXは英字表記が良いと思う

Pandasは先日Anacondaでインストール済みのものを使用する

実行環境はやはりAnacondaでインストール済みのIPython　NoteBookを使用する。

いやーAnaconda楽ですねぇ～

Anacondaのインストールは下記を参照

では実行開始

ipython notebook

In [39]:

 
import pandas as pd
 
book = "/Users/username/PycharmProjects/testPython/mobileIT.xlsx"
sheet = "table"  # 読み込むシート名
EXL = pd.ExcelFile(book)  # xlsxOpen
Data = EXL.parse(sheet) # DataFrameとして読込

In [42]:

Data

Out[42]:

	town_name	ins64	ins1500	INDShititu	catv-it	dsl	ftth	fwa	bwa	mobile_adder
0	sapporo	50600	500	12.6	143068	246517	946272	2159	140854	4926875
1	sendai	35204	323	6.9	50201	94748	430786	－	59529	2216361
2	saitama	31496	3560	10.4	443336	306795	1329499	－	208078	7134000
3	chiba	24681	413	…	337745	256844	1227046	－	177983	6165000
4	tokyo	537000	13000	9.3	975825	672032	3431327	1	2189966	26177000
5	kawasaki	28986	557	13	718025	405420	1970306	1	359124	9708000
6	yokohama	87672	1491	13	718025	405420	1970306	1	359124	9708000
7	sagamihara	12199	50	13	718025	405420	1970306	1	359124	9708000
8	niigata	24154	122	9.1	40885	94264	397453	7	30576	1991241
9	sizuoka	27020	157	7.9	24583	229166	728881	142	82748	3537689
10	hamamatu	21997	100	9.8	…	…	…	…	…	…
11	nagoya	84864	2173	7.9	349463	263341	1445045	－	237947	7548589
12	kyoto	41647	294	…	49918	111683	619573	－	87879	2585846
13	osaka	135917	2537	7.3	767967	302964	1967554	－	391294	9890114
14	sakai	15856	82	13.5	767967	302964	1967554	－	391294	9890114
15	kobe	40805	537	8.8	340654	199063	1039919	－	161614	5489094
16	okayama	21088	278	8.7	62989	86251	310439	439	46833	1810517
17	hiroshima	38943	…	…	33599	142853	532247	455	90844	2779323
18	kitakyusyu	20660	133	8.7	258493	212133	885219	61	138773	5187267
19	hukuoka	60226	747	6.3	258493	212133	885219	61	138773	5187267
20	kumamoto	17935	1420	7.9	32995	78507	243872	348	35677	1621006

ここで注意カラムに全角文字は使用しないほうがいいようだ

pandasで読み込めない。。。なにか読む方法があるかもしれないが

見つからなかった。

indexについてはdefaultにて数字を割り振った。文字列でもindex振れるようなので

今度テストしてみよう。。。

In [63]:

Data.index

Out[63]:

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], dtype='int64')

単純なINDEXが取得できる

In [43]:

Data.columns

Out[43]:

Index(['town_name', 'ins64', 'ins1500', 'INDShititu', 'catv-it', 'dsl', 'ftth', 'fwa', 'bwa', 'mobile_adder'], dtype='object')

カラム名の取得　ここは英字が楽　日本語も読めるがkey指定などで
取り回しができなかった。

In [47]:

Data.town_name

Out[47]:

0        sapporo
1         sendai
2        saitama
3          chiba
4          tokyo
5       kawasaki
6       yokohama
7     sagamihara
8        niigata
9        sizuoka
10      hamamatu
11        nagoya
12         kyoto
13         osaka
14         sakai
15          kobe
16       okayama
17     hiroshima
18    kitakyusyu
19       hukuoka
20      kumamoto
Name: town_name, dtype: object

In [58]:

 
Data.ix[0]

Out[58]:

town_name       sapporo
ins64             50600
ins1500             500
INDShititu         12.6
catv-it          143068
dsl              246517
ftth             946272
fwa                2159
bwa              140854
mobile_adder    4926875
Name: 0, dtype: object

In [59]:

 
Data.ix[0].town_name

Out[59]:

'sapporo'

In [61]:

Data.town_name

Out[61]:

0        sapporo
1         sendai
2        saitama
3          chiba
4          tokyo
5       kawasaki
6       yokohama
7     sagamihara
8        niigata
9        sizuoka
10      hamamatu
11        nagoya
12         kyoto
13         osaka
14         sakai
15          kobe
16       okayama
17     hiroshima
18    kitakyusyu
19       hukuoka
20      kumamoto
Name: town_name, dtype: object

In [62]:

 
Data.town_name[0]

Out[62]:

'sapporo'

列と行と単一セルの取得をしてみた
思ってたより楽でJavaのPOIあたりで書くより非常に楽だと
しかし実はこれ以前に１００0万行ほどのデータ・セットを
読み込んで見たけどPCが固まった。。。。
大量データは厳しいのかなぁ。。。
うーーーん検討の余地あり！！

結論

PythonでXlsを読み込む方法は複数あるみたいだが

pandasは非常に楽

欠点は日本語が読みにくい事か、、、

まぁそこら辺は置き換えればいいけど

うちの会社のデータの置き換え面倒くさいなぁ

日本語のままでDataFrame扱いたいができるのかしら。。。。

参考図書

2015-05-17

Python3 入門：ネイティブデータ型タプル

Python3 入門

Python3 入門　タプル

タプルとは？

ネイティブデータ型 - Dive Into Python 3 日本語版

タプルはイミュータブルなリストだ。いったん作成されたタプルは、どんな手段によっても変更できない。

らしい,まあ不変のリストのイメージだけど違うらしい連結はできるみたい

リストとの相互変換可能とのこと

では今回もipython notebookにて　いやー便利だわnotebook

In [1]:

 
a=('a',"b",'c',"c")
a

Out[1]:

('a', 'b', 'c', 'c')

In [3]:

a[1]

Out[3]:

'b'

In [4]:

 
a[-1]

Out[4]:

'c'

In [5]:

 
a[1:3]

Out[5]:

('b', 'c')

indexが使えてスライスすればタプルを返す。

まぁリストと変わらない。

In [1]:

 
a=('a','b','c','d','e')
a

Out[1]:

('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

In [2]:

 
a.append("f")

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-0a7fa197c53b> in <module>()
----> 1 a.append("f")

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

In [3]:

 
a.extend([1])

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-753518d57520> in <module>()
----> 1 a.extend([1])

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'extend'

In [4]:

 
a.pop(1)

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-5fb08b80da19> in <module>()
----> 1 a.pop(1)

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'pop'

In [5]:

 
a.remove(-1)

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-89080a03c5c6> in <module>()
----> 1 a.remove(-1)

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'remove'

In [7]:

 
a.index('a')

Out[7]:

In [8]:

 
a.index(0)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-8b50e151dfc5> in <module>()
----> 1 a.index(0)

ValueError: tuple.index(x): x not in tuple

なるほどタプルは

append,extend,pop,removeは変更ができないので持っていない

indexは参照なのでOK

存在しないならErrorを返却する。

でも連結はできる

In [16]:

 
a=(1,2,3,4,5)
b=(6,7,8,9,0)
c=a+b
c

Out[16]:

(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0)

関数はないけど

不変性ではない、、、ないんかい！って突っ込んだ

相互変換

In [2]:

 
a=('a','b','c','d','e')
list(a)

Out[2]:

['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

In [3]:

tuple(a)

Out[3]:

('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

listとtupleの相互変換ができる

リストの凍結と解凍ってところですなー

そしてtupleは参照がlistより高速らしい、、、

以下にて検証してみた

In [8]:

 
import time
 
base = [i for i in range(1000000)]
tmplist = [i for i in range(1000000)]
 
start = time.clock()
tmp = []
for i in base:
  tmp = tmplist[i]
 
end = time.clock()
print(end - start)

0.45567199999999985

In [9]:

 
import time
 
base = tuple([i for i in range(1000000)])
tmplist = tuple([i for i in range(1000000)])
 
start = time.clock()
tmp = 0
for i in base:
  tmp = tmplist[i]
 
end = time.clock()
print(end - start)

0.1010339999999994

なるほど高速みたい

しかし

In [12]:

 
import time
start = time.clock()
base = [i for i in range(1000000)]
tmplist = [i for i in range(1000000)]
 
tmp = []
for i in base:
  tmp = tmplist[i]
 
end = time.clock()
print(end - start)

0.28361699999999956

In [13]:

 
import time
start = time.clock()
base = tuple([i for i in range(1000000)])
tmplist = tuple([i for i in range(1000000)])
 
tmp = 0
for i in base:
  tmp = tmplist[i]
 
end = time.clock()
print(end - start)

0.2708940000000002

う～～んリストからtupleの変換までのトータルコストで考えると

ほとんど変わらない。。。。

使い回しのタプルならいいけどわざわざ変換してまで

tuple使うのはどうなんだろう。。。ちょっと考慮する必要があるなぁ

うーん使いドコロが微妙

どういう使い方がいいんだろう

誰か教えて下さい。。。m(_ _)m

2015-05-16

Python3 入門：ネイティブデータ型リストその２

Python3 入門

Python3 入門　リスト　その２

リストの検索

In [1]:

 
a=['a',2,'hoge','foo']
a

Out[1]:

['a', 2, 'hoge', 'foo']

In [2]:

 
a.count(2)

Out[2]:

In [3]:

 
'hoge' in a

Out[3]:

True

In [4]:

 
'bar' in a

Out[4]:

False

In [5]:

 
a.index('hoge')

Out[5]:

In [6]:

 
a.index("hoge")

Out[6]:

In [7]:

 
a.index('bar')

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-6603ef13ee02> in <module>()
----> 1 a.index('bar')

ValueError: 'bar' is not in list

In [8]:

 
a.append('a')
a

Out[8]:

['a', 2, 'hoge', 'foo', 'a']

In [9]:

 
a.count("a")

Out[9]:

うん特に難しいところはない

シングルとダブルのクォートでもどっちでもサーチできる。

In [10]:

 
a.append(['a',2])
a

Out[10]:

['a', 2, 'hoge', 'foo', 'a', ['a', 2]]

In [11]:

 
a.count('a')

Out[11]:

In [12]:

 
a.count(2)

Out[12]:

オブジェクトの中身まではサーチできない。良かった良かった。

削除

削除はdel , remove() , pop()

まずはdel、remove()

In [1]:

 
a=['a','b','c','d','e']
a

Out[1]:

['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

In [2]:

a[2]

Out[2]:

'c'

In [3]:

 
del a[2]
a

Out[3]:

['a', 'b', 'd', 'e']

In [4]:

a[2]

Out[4]:

'd'

In [5]:

 
a.remove('b')
a

Out[5]:

['a', 'd', 'e']

In [6]:

 
a.remove('b')

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-197005e7438c> in <module>()
----> 1 a.remove('b')

ValueError: list.remove(x): x not in list

すごい素直な感じ

次はpop()

In [1]:

 
a=['a','b','c','d','e','f']
a

Out[1]:

['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [2]:

a.pop()

Out[2]:

'f'

In [3]:

Out[3]:

['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

削除した値を返しリストは値が削除されている

In [4]:

 
a.pop(1)

Out[4]:

'b'

In [5]:

Out[5]:

['a', 'c', 'd', 'e']

In [8]:

 
a.pop(3)

Out[8]:

'e'

In [9]:

Out[9]:

['a', 'c', 'd']

In [10]:

 
a.pop(1)
a.pop(1)
a.pop(1)

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-2fa578e1990b> in <module>()
      1 a.pop(1)
      2 a.pop(1)
----> 3 a.pop(1)

IndexError: pop index out of range

In [11]:

Out[11]:

['a']

削除するべき値がなくなった段階でエラー

うんちょっと癖ありますけど別にこういうものだと思えばいいかなと思いますえ

ネイティブデータ型 - Dive Into Python 3 日本語版

このサイトとリファレンスで勉強できそうだね。。。

参考図書