python list数据等间隔抽取并新建list存储的例子

原始数据如下：

['e3cd', 'e547', 'e63d', '0ffd', 'e39b', 'e539', 'e5be', '0dd2', 'e3d6', 'e52e', 'e5f8', '0000', 'e404', 'e52b', 'e63d', '0312', 'e38b']

将其分割为4路数据，分别存储在fetal1、fetal2、mother1、ECG的列表中，各列表对齐，不能整除于4的数据舍去，操作如下：

da = ['e3cd', 'e547', 'e63d', '0ffd', 'e39b', 'e539', 'e5be', '0dd2', 'e3d6', 'e52e', 'e5f8', '0000', 'e404', 'e52b', 'e63d', '0312', 'e38b']
k = 0
num1 = 0
fetal1 = []
fetal2 = []
mother1 = []
ECG = []
for k in range(len(da)-int(len(da) % 4)):
  if num1 == 1:
    fetal2.append(da[k])
  elif num1 == 2:
    mother1.append(da[k])
  elif num1 == 3:
    ECG.append(da[k])
  else:
    num1 = 0
    fetal1.append(da[k])
  num1 += 1
print("fetal1:", fetal1)
print("fetal2:", fetal2)
print("mother1", mother1)
print("ECG:", ECG)

运行结果如下：

fetal1: ['e3cd', 'e39b', 'e3d6', 'e404']
fetal2: ['e547', 'e539', 'e52e', 'e52b']
mother1 ['e63d', 'e5be', 'e5f8', 'e63d']
ECG: ['0ffd', '0dd2', '0000', '0312']

以上这篇python list数据等间隔抽取并新建list存储的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 基于Python List的赋值方法

    Python中关于对象复制有三种类型的使用方式,赋值.浅拷贝与深拷贝.他们既有区别又有联系,刚好最近碰到这一类的问题,研究下. 一.赋值 在python中,对象的赋值就是简单的对象引用,这点和C++不同.如下: a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]] b = a print a==b #True 这种情况下,b和a是一样的,他们指向同一片内存,b不过是a的别名,是引用.我们可以使用a与b是否相同来判断,返回Tru

  • 详解python中list的使用

    1.list(列表)是一种有序的集合,可以随时添加.修改.删除其中的元素. 举例:listClassName = ['Jack','Tom','Mark'] 列表可以根据索引获取元素,如:listClassName[0] : 列表索引是从0开始的,最后一个元素索引是len(listClassName)-1: 如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素: 1.1 获取列表个数(长度):用len()函数,可以获取列表元素的个数(元素从1开始计算的):len(l

  • Python中将两个或多个list合成一个list的方法小结

    python中,list这种数据结构很常用到,如果两个或者多个list结构相同,内容类型相同,我们通常会将两个或者多个list合并成一个,这样我们再循环遍历的时候就可以一次性处理掉了.所以如何将两个或者多个list合并成一个就是我们接下来要讲的内容哦 python合并list 方法1,运算符: list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] list3 = list1 + list2 print(list3) 方法2,extend()方法: list1 = [1, 2,

  • python之从文件读取数据到list的实例讲解

    背景: 文件内容每一行是由N个单一数字组成的,每个数字之间由制表符区分,比如: 0 4 3 1 2 2 1 0 3 1 2 0 -- 现在需要将每一行数据存为一个list,然后所有行组成一个大的list 工具: 1.strip():用于移除字符串头尾指定的字符,默认为空格,返回是字符串 2.split():通过指定分隔符对字符串进行切片,返回是字符串组成的list 实例: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 def readfile(filename): with o

  • Python进行数据提取的方法总结

    Python进行数据提取的方法总结

    准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. import numpy as np import pandas as pd loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx')) 设置索引字段 在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字段.然后开始提取数据. Loandata = loandata.set_index('member_id') 按行提取信息 第一步是按行提取数据,例如提取某个

  • python list数据等间隔抽取并新建list存储的例子

    原始数据如下: ['e3cd', 'e547', 'e63d', '0ffd', 'e39b', 'e539', 'e5be', '0dd2', 'e3d6', 'e52e', 'e5f8', '0000', 'e404', 'e52b', 'e63d', '0312', 'e38b'] 将其分割为4路数据,分别存储在fetal1.fetal2.mother1.ECG的列表中,各列表对齐,不能整除于4的数据舍去,操作如下: da = ['e3cd', 'e547', 'e63d', '0ffd'

  • Python实现数据地址实体抽取

    Python实现数据地址实体抽取

    目录 一.数据地址实体抽取的目的及问题 二.方法一:调用ahocorasick库 ahocorasick安装: ahocorasick使用: 三.方法一:调用cpca库 1.安装cpca库 2.cpca库使用方法 3.执行结果 总结 一.数据地址实体抽取的目的及问题 对数据的地址进行实体识别,主要作用是确定我们的数据主体最终可以归到哪一行政单位,从而在各行政单位上对数据主体的归属问题进行判断. 因何原因使用实体抽取: 例如原始数据所提供的信息为**省**市(地级)**市(县级)**镇,数据处理上

  • Python pyecharts数据可视化实例详解

    Python pyecharts数据可视化实例详解

    目录 一.数据可视化 1.pyecharts介绍 2.初入了解 (1).快速上手 (2).简单的配置项介绍 3.案例实战 (1).柱状图Bar (2).地图Map (3).饼图Pie (4).折线图Line (5).组合图表 二.案例数据获取 总结 一.数据可视化 1.pyecharts介绍 官方网址:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro 概况: Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,使用JavaScript实现的.

  • python处理数据,存进hive表的方法

    首先,公司的小组长给了我一个任务,把一个txt的文件中的部分内容,存进一个在hive中已有的表的相同结构的表中.所以我的流程主要有三个,首先,把数据处理成和hive中表相同结构的数据,然后仿照已有的hive中表的结构再创建一张新的数据表,最后把本地的txt文件上传到hive中新建的数据表中. 1:已有的数据表的结构和在hive表中的结构完全对不上,下面的图是原来hive中表的结构和小组长给我的txt中表的结构: 大家可以看出,我们原来的hive中表的字段一共有17个,而组长给我的表中的字段一共有

  • Python with语句和过程抽取思想

    python中的with语句使用于对资源进行访问的场合,保证不管处理过程中是否发生错误或者异常都会执行规定的__exit__("清理")操作,释放被访问的资源,比如有文件读写后自动关闭.线程中锁的自动获取和释放等. 与python中with语句有关的概念有:上下文管理协议.上下文管理器.运行时上下文.上下文表达式.处理资源的代码段. with语句的应用场景   编程中有很多操作都是配套使用的,这种配套的流程可以称为计算过程,Python语言为这种计算过程专门设计了一种结构:with语句

  • 详解Python小数据池和代码块缓存机制

    前言 本文除"总结"外,其余均为认识过程:3.7.5:这部分官方文档不知道在哪里找,目前没有找到,有谁知道的可以麻烦留言吗? 谢谢了! 总结: 如果在同一代码块下,则采用同一代码块下的缓存机制: 如果是不同代码块,则采用小数据池的驻留机制: 需要注意的是,交互式输入时,每个命令都是一个代码块: 实现 Intern 保留机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,编译时,如果字符串已经存在于池子中就不再去创建新的字符串,直接返回之前创建好的字符串对象, 如果

  • 用Python实现数据筛选与匹配实例

    用Python实现数据筛选与匹配实例

    目录 案例一:数据筛选 案例二:数据匹配 下面我们将学习两个项目案例代码,分别解决Excel常见场景中的数据筛选问题和数据匹配问题. 数据筛选要求我们在表中筛选出符合条件的数据.数据匹配需要我们在多个表之间匹配相关的数据. 与之前一样,完成项目问题的代码,需要我们先分析数据筛选和数据匹配的需求,再找到对应知识点,确定代码的执行顺序,从而实现项目代码. 案例一:数据筛选 这个案例需要我们筛选出迟到人员的信息,来具体看看. 在[10月考勤统计.xlsx]工作簿中,保存了公司一百名员工的迟到信息,这些

  • Python实现数据的序列化操作详解

    目录 Json 模块 dumps()函数 dump()函数 loads()函数 load()函数 Pickle 模块 dumps()函数 dump()函数 loads()函数 load()函数 总结 ​在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块.这两个模块主要区别如下: json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式: json 是我们可以直观阅读的,而 p

  • python+mongodb数据抓取详细介绍

    分享点干货!!! Python数据抓取分析 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i

  • Python进行数据科学工作的简单入门教程

    Python进行数据科学工作的简单入门教程

    Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

随机推荐