Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Объединение списков Python
  • Объедините списки Python, чередуя их с помощью Zip
  • Объедините списки Python без дубликатов
  • Объединение массивов Python
  • Объединение списков Python с помощью цикла For
  • Объединение списков Python с пониманием списков
  • Объедините списки Python с общими элементами
  • Объедините списки Python только с уникальными элементами
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Lists

Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)

PreviousPython: Получение индекса максимального элемента в спискеNextPython: Проверка наличия элемента в списке

Last updated 11 months ago

В этом руководстве вы узнаете, как использовать Python для объединения списков, включая разные способы их объединения. Вы узнаете, например, как добавить один список к другому, объединить списки последовательно, объединить списки без дубликатов и многое другое.

Умение работать со списками в Python — невероятно важный навык. Списки в Python являются изменяемыми объектами, что означает их возможность изменяться. Они также могут содержать дублирующиеся значения и быть упорядочены различными способами. Поскольку списки в Python используются очень часто, умение манипулировать ими различными способами поможет продвинуться в вашей карьере Python

Оглавление

Объединение списков Python

Самый простой способ объединить списки Python — использовать либо распаковку списков, либо оператор

Давайте сначала рассмотрим использование оператора +, так как он синтаксически намного проще и легче для понимания. Посмотрим, как мы можем объединить два списка:

# Объединение двух списков
list1 = ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site']
list2 = ['to', 'learn', 'python']

list3 = list1 + list2

print(list3)

# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site', 'to', 'learn', 'python']

Мы видим, что при печати третьего списка он объединяет первый и второй.

Аналогично, мы можем создать новый список, распаковав все элементы из списков, которые мы хотим объединить. Используя оператор *, мы можем получить доступ ко всем элементам обоих списков и распаковать их в третий.

Давайте посмотрим, как это будет выглядеть:

# Объединение двух списков
list1 = ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site']
list2 = ['to', 'learn', 'python']

list3 = [*list1, *list2]

print(list3)

# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site', 'to', 'learn', 'python']

Объедините списки Python, чередуя их с помощью Zip

Когда вы объединяете списки в Python, возможно, вы захотите добавлять элементы поочередно. Например, вы можете добавить первый элемент из обоих списков, затем второй элемент и так далее.

# Объединение двух списков в чередующемся порядке
list1 = ['1a', '2a', '3a']
list2 = ['1b', '2b', '3b']

list3 = [item for sublist in zip(list1, list2) for item in sublist]

print(list3)

# Возвращает: ['1a', '1b', '2a', '2b', '3a', '3b']

Затем мы используем списковое включение для "разворачивания" объекта zip. Чтобы узнать больше о том, как это работает, ознакомьтесь с моим руководством по разворачиванию списка списков

В следующем разделе вы узнаете, как объединить два списка в Python без дубликатов.

Объедините списки Python без дубликатов

Списки в Python позволяют нам иметь в них повторяющиеся значения – это одно из свойств, которое делает их особенными.

Другой структурой данных в Python является множество, которое похоже на список, но не может содержать дублирующиеся элементы. Мы можем использовать множество, чтобы удалить дубликаты из списка, преобразовав список в множество. Чтобы узнать больше об удалении дубликатов из списка в Python, ознакомьтесь с моим руководством здесь.

Давайте посмотрим, как мы можем объединить наши списки и удалить все дубликаты, используя множество:

# Объединение списков Python без дубликатов

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [4, 5, 6, 7]

list3 = list(set(list1 + list2))

print(list3)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Давайте изучим, что мы здесь сделали:

  1. Мы объединили наши списки с помощью оператора +

  2. Затем мы преобразовали этот список в множество, чтобы удалить дубликаты.

  3. Затем мы преобразовали набор обратно в список

В следующем разделе вы узнаете, как объединять массивы с помощью Python.

Объединение массивов Python

numpy, популярная библиотека Python для науки о данных, имеет структуру данных, похожую на список, называемую numpy arrays. Эти массивы имеют множество различных методов, которые облегчают работу с ними.

Один из этих методов - np.concatenate(), который, как следует из названия, объединяет два списка.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать Python и numpy для этого:

# Конкатенация массивов в Python
import numpy as np

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

array1 = np.array(list1)
array2 = np.array(list2)

array3 = np.concatenate((array1, array2.T))

print(array3)

# Возвращает: [1 2 3 4 5 6]

Давайте рассмотрим, что мы сделали здесь:

  1. Мы преобразовали наши списки в массивы numpy

  2. Затем мы применили метод конкатенации к первому массиву и передали в него второй.

В следующем разделе вы узнаете, как объединять списки в Python, используя цикл for.

Объединение списков Python с помощью цикла For

В этом разделе вы научитесь использовать цикл for для добавления элементов из одного списка в другой. Хотя этот подход не всегда необходим, он дает гибкость в выборе включаемых элементов.

Например, используя цикл for, вы можете пропускать определенные элементы.

Давайте рассмотрим два примера: (1) где вы объединяете все элементы, и (2) где вы объединяете условно:

# Объединение двух списков Python с помощью цикла for
list1 = ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site']
list2 = ['to', 'learn', 'python']

# Объединение всех элементов
for item in list2:
    list1.append(item)

print(list1)
# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site', 'to', 'learn', 'python']

# Условное объединение элементов
list1 = ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site']
list2 = ['to', 'learn', 'python']
for item in list2:
    if len(item) > 3:
        list1.append(item)

print(list1)
# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site', 'learn', 'python']

Давайте рассмотрим, что мы сделали здесь в обоих примерах:

  1. Мы перебрали наш второй список и добавили каждый элемент в наш первый список

  2. В условном примере мы проверили условие. Если условие выполнено, то добавляем элемент в список. Если нет, то элемент пропускается.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать генераторы списков в Python для объединения списков.

Объединение списков Python с пониманием списков

Мы также можем использовать для объединения двух списков в Python списковое включение. Этот метод использует списковое включение несколько необычно: мы используем его только для перебора списка и добавления элементов в другой список.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Объединение двух списков Python с помощью спискового включения
list1 = ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site']
list2 = ['to', 'learn', 'python']

[list1.append(item) for item in list2]

print(list1)
# Возвращает: ['bemind.gitbook.io', 'is', 'a', 'site', 'to', 'learn', 'python']

Причина, по которой этот подход кажется немного странным, заключается в том, что понимание плавает само по себе, действуя скорее как оператор, чем традиционное присваивание нового списка. Синтаксически этот подход странный и не имеет большого значения, отличного от цикла for.

В следующем разделе вы узнаете, как объединять списки Python, оставляя только общие элементы.

Объедините списки Python с общими элементами

Подход, показанный ниже, использует sets для создания уникальных элементов в списках. В приведённом выше руководстве показаны различные подходы для достижения этой цели.

Давайте рассмотрим, как объединить списки, оставив только общие элементы:

# Объединение общих элементов между двумя списками

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [3, 4, 5, 6]

list3 = list(set(list1).intersection(set(list2)))
print(list3)

# Возвращает: [3, 4]

Давайте исследуем, что мы здесь сделали:

  1. Оба списка преобразованы в множества

  2. Первый набор использует метод .intersection() и передает второй в качестве аргумента

  3. Последний набор возвращается в виде списка

В следующем разделе вы узнаете, как объединить два списка, используя только уникальные элементы из обоих списков.

Объедините списки Python только с уникальными элементами

Вам может понадобиться объединить два списка и сохранить только уникальные элементы из обоих списков.

Для этого подхода мы снова будем использовать множества, аналогично предыдущему подходу, сначала проверяя пересечение между двумя списками.

Давайте посмотрим, как мы можем сделать это на Python, а затем углубимся в то, как это работает:

# Объединение уникальных элементов между двумя списками

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [3, 4, 5, 6]

common_elements = list(set(list1).intersection(set(list2)))
combined = list1 + list2

for item in common_elements:
    combined = [element for element in combined if element != item]

print(combined)
# Возвращает: [1, 2, 5, 6]

Давайте посмотрим, что мы сделали здесь:

  1. Мы нашли пересечение двух списков и создали список, названный common_elements

  2. Затем мы объединили наши два списка в список под названием combined

  3. Затем мы прошлись по списку общих элементов

  4. Для каждого элемента мы выполняли генератор списков, который перебирал общие элементы и исключал их из объединенного списка.

Причина, по которой мы используем списковую генерацию, заключается в том, что она позволяет нам проверять наличие дубликатов. Если бы мы просто использовали метод, такой как .remove(), то был бы удален только первый экземпляр.

Заключение

В этом посте вы узнали, как использовать Python для объединения двух списков. Вы узнали, как делать это, просто объединяя два списка по порядку. Также вы узнали, как объединять списки в чередующейся последовательности и без дубликатов. Вы узнали, как использовать циклы for и включения списков для объединения списков Python. Наконец, вы узнали, как объединять списки, включающие только общие элементы и только уникальные элементы.

В следующем разделе вы узнаете, как объединить два списка в Python чередующимся образом, используя функцию в Python.

Для этого мы можем использовать функцию Python . Функция zip выполняет поочередную итерацию по нескольким элементам, позволяя нам получать доступ к элементам по порядку.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать функцию , чтобы комбинировать списки Python поочередно:

Функция создает zip-объект, который технически является объектом-генератором. Когда мы преобразуем его обратно в список, мы обращаемся ко всем элементам в генераторе. Благодаря этому мы можем использовать функцию для последовательного объединения двух списков Python.

Бывают случаи, когда нужно объединить только общие элементы между двумя списками Python, то есть пересечение двух списков. У меня есть , которое детально объясняет, как работает этот подход.

Чтобы узнать больше о структуре данных списка в Python, ознакомьтесь с .

zip()
zip()
zip()
zip()
подробное руководство на эту тему здесь
официальной документацией здесь
Объединение списков Python
Объедините списки Python, чередуя их с помощью Zip
Объедините списки Python без дубликатов
Объединение массивов Python
Объединение списков Python с помощью цикла For
Объединение списков Python с пониманием списков
Объедините списки Python с общими элементами
Объедините списки Python только с уникальными элементами
Заключение