在Python中,列表是一种常用的数据结构,它可以存储多个不同类型的数据,比如数字,字符串,布尔值等。列表的元素可以通过索引来访问和修改,列表也可以进行切片,拼接,排序等操作。列表是一种可变的序列,也就是说,我们可以随时向列表中添加或删除元素,或者改变列表中元素的值。

但是,有时候我们需要对列表中的元素进行一些数学运算,比如求和,平均,最大,最小等。这时候,如果列表中的元素是字符串类型,就会出现问题,因为字符串类型不能直接参与数学运算。例如,如果我们有一个列表lst = [‘1’, ‘2’, ‘3’],我们想要求它的和,就会报错:

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这是因为x是一个字符串,而sum是一个整数,它们不能用+=运算符相加。为了解决这个问题,我们需要把列表中的字符串转换为数字,这个过程就叫做【字符数值化】。

字符数值化的目的是为了让列表中的元素能够参与数学运算,同时也为了保留数据的含义和特征。字符数值化的方法有很多,比如使用内置函数,使用列表推导式等。

在本文中,我们将介绍这两种常用的字符数值化的方法,并且通过一个案例来展示它们的应用。

问题引入

假设我们有一个关于学生考试成绩的数据集,它包含了学生的姓名,语文,数学,英语三门科目的成绩,如下表所示:

我们可以用一个列表来存储这个数据集,每个元素是一个子列表,表示一行的数据,如下所示:

data = [    ['张三', '85', '90', '80'],    ['李四', '80', '95', '85'],    ['王五', '75', '85', '90'],    ['赵六', '90', '80', '75']]

我们可以看到,这个列表中有两种类型的数据,一种是字符串,表示学生的姓名,另一种是字符串,表示学生的成绩。如果我们想要对这个数据集进行分析,比如求每个学生的总分,平均分,最高分,最低分等,我们就需要将成绩这一列的字符串转换为数字。我们可以使用以下三种方法来实现这个目的。

方法一内置函数

Python提供了一些内置函数,可以将字符串转换为数字,比如int()函数,float()函数,eval()函数等。这些函数的用法很简单,只需要将字符串作为参数传入,就可以返回相应的数字。例如,如果我们有一个字符串’123’,我们可以用int()函数将它转换为整数:

s = '123'n = int(s)print(n)print(type(n))

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我们可以看到,n的值是123,类型是int,表示整数。

类似地,我们可以用float()函数将字符串转换为浮点数,用eval()函数将字符串转换为相应的数值类型。

对于eval函数相关语法、案例介绍:

例如,如果我们有一个字符串’3.14’,我们可以用float()函数或者eval()函数将它转换为浮点数:

s = '3.14'n1 = float(s)n2 = eval(s)print(n1)print(type(n1))print(n2)print(type(n2))

我们可以看到,n1和n2的值都是3.14,类型都是float,表示浮点数。

使用内置函数的优点是简单直接,缺点是需要知道字符串的具体类型,才能选择合适的函数。如果字符串的类型不确定,或者不是一个合法的数字表示,就会报错。

例如,如果我们有一个字符串abc,我们无法用任何内置函数将它转换为数字:

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为了避免这种错误,我们可以使用try…except语句来捕获异常。并进行相应的处理。

例如,我们可以定义一个函数,尝试用eval()函数将字符串转换为数字,如果失败,就返回原字符串:

def str_to_num(s):    try:        return eval(s)    except:        return s

这样,我们就可以用这个函数来处理任意类型的字符串,不用担心报错。例如,如果我们有一个字符串abc,我们可以用这个函数将它转换为数字,如果失败,就返回原字符串:

s = 'abc'n = str_to_num(s)print(n)print(type(n))

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我们可以看到,n的值是abc,类型是str,表示字符串。

使用这个函数,我们可以对列表中的每个元素进行转换,只需要用一个循环遍历列表,然后用str_to_num()函数处理每个元素,就可以得到一个新的列表,其中的字符串都被转换为数字。

例如,如果我们有一个列表lst = [‘1’, ‘2’, ‘3’],我们可以用这个函数将它转换为数字:

lst = ['1', '2', '3']new_lst = []for x in lst:    new_lst.append(str_to_num(x))print(new_lst)

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我们可以看到,new_lst的值是[1, 2, 3],类型是list,表示列表,其中的元素都是数字。

使用这种方法,我们可以对数据集中的成绩进行转换,只需要用一个双重循环遍历数据集,然后用str_to_num()函数处理每个成绩,就可以得到一个新的数据集,其中的成绩都被转换为数字。

data = [    ['张三', '85', '90', '80'],    ['李四', '80', '95', '85'],    ['王五', '75', '85', '90'],    ['赵六', '90', '80', '75']]new_data = []for row in data:    new_row = []    for x in row:        new_row.append(str_to_num(x))    new_data.append(new_row)print(new_data)

我们可以看到,new_data的值是`[[‘张三’, 85, 90, 80], [‘李四’, 80, 95, 85], [‘王五’, 75, 85, 90], [‘赵六’, 90, 80, 75]]`,类型是list,表示列表,其中的成绩都是数字。

使用这种方法,我们就可以对数据集中的成绩进行数学运算,比如求每个学生的总分,平均分,最高分,最低分等。

例如,如果我们想要求每个学生的总分,我们可以用一个循环遍历数据集,然后用sum()函数求和每个子列表中的成绩,就可以得到一个新的列表,其中的元素是每个学生的总分。例如,如果我们有一个数据集new_data,我们可以用这个函数求每个学生的总分:

new_data = [    ['张三', 85, 90, 80],    ['李四', 80, 95, 85],    ['王五', 75, 85, 90],    ['赵六', 90, 80, 75]]total_score = []for row in new_data:    total_score.append(sum(row[1:]))print(total_score)

我们可以看到,total_score的值是[255, 260, 250, 245],类型是list,表示列表,其中的元素是每个学生的总分。

类似地,我们可以用其他的函数或表达式来求每个学生的平均分,最高分,最低分等。例如,如果我们想要求每个学生的平均分,我们可以用一个循环遍历数据集,然后用sum()函数和len()函数求平均每个子列表中的成绩,就可以得到一个新的列表,其中的元素是每个学生的平均分。例如,如果我们有一个数据集new_data,我们可以用这个函数求每个学生的平均分:

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我们可以看到,average_score的值是[85.0, 86.66666666666667, 83.33333333333333, 81.66666666666667],类型是list,表示列表,其中的元素是每个学生的平均分。

方法二使用列表推导式

列表推导式是一种简洁的创建列表的方式,它可以对列表中的每个元素进行操作或筛选。列表推导式的语法是:

[expression for item in iterable if condition]

其中,expression是一个表达式,用于对item进行操作;item是一个变量,用于遍历iterable;iterable是一个可迭代的对象,比如列表,元组,字符串等;condition是一个可选的条件,用于筛选item。

使用列表推导式的优点是简洁高效,缺点是可读性较差,不适合复杂的逻辑。

使用列表推导式,我们可以对列表中的每个元素进行转换,只需要用一个表达式将每个元素转换为数字,就可以得到一个新的列表,其中的元素都是数字。例如,如果我们有一个列表lst = [‘1’, ‘2’, ‘3’],我们可以用列表推导式将它转换为数字:

lst = ['1', '2', '3']lst = [int(x) for x in lst]print(lst)

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我们可以看到,lst的值是[1, 2, 3],类型是list,表示列表,其中的元素都是数字。

使用这种方法,我们可以对数据集中的成绩进行转换,只需要用一个列表推导式将每个子列表中的成绩转换为数字,就可以得到一个新的数据集,其中的成绩都是数字。例如,如果我们有一个数据集data,我们可以用列表推导式将它转换为数字:

data = [    ['张三', '85', '90', '80'],    ['李四', '80', '95', '85'],    ['王五', '75', '85', '90'],    ['赵六', '90', '80', '75']]data = [[row[0]] + [int(x) for x in row[1:]] for row in data]print(data)

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我们可以看到,data的值是[[‘张三’, 85, 90, 80], [‘李四’, 80, 95, 85], [‘王五’, 75, 85, 90], [‘赵六’, 90, 80, 75]],类型是list,表示列表,其中的成绩都是数字。

使用这种方法,我们也可以对数据集中的成绩进行数学运算,比如求每个学生的总分,平均分,最高分,最低分等。例如,如果我们想要求每个学生的总分,我们可以用一个列表推导式求和每个子列表中的成绩,就可以得到一个新的列表,其中的元素是每个学生的总分。例如,如果我们有一个数据集data,我们可以用列表推导式求每个学生的总分:

data = [    ['张三', 85, 90, 80],    ['李四', 80, 95, 85],    ['王五', 75, 85, 90],    ['赵六', 90, 80, 75]]total_score = [sum(row[1:]) for row in data]print(total_score)

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我们可以看到,total_score的值是[255, 260, 250, 245],类型是list,表示列表,其中的元素是每个学生的总分。

类似地,我们可以用其他的函数或表达式来求每个学生的平均分,最高分,最低分等。例如,如果我们想要求每个学生的平均分,我们可以用一个列表推导式求平均每个子列表中的成绩,就可以得到一个新的列表,其中的元素是每个学生的平均分。例如,如果我们有一个数据集data,我们可以用列表推导式求每个学生的平均分:

data = [    ['张三', 85, 90, 80],    ['李四', 80, 95, 85],    ['王五', 75, 85, 90],    ['赵六', 90, 80, 75]]average_score = [sum(row[1:]) / len(row[1:]) for row in data]print(average_score)

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