本文基於python3
import pandas as pd
labels=["year","month","day","hour","minutes"]
dataset=[[2018,12,21,6,32],
[2018,12,21,6,32],
[2018,12,21,6,32],
[2018,12,21,6,32],
[2018,12,21,6,32],
]second2=[50,50,50,50,50]
second1=[[51],[51],[51],[51],[51],]
test1=pd.dataframe(dataset,columns=labels)
test2=pd.dataframe(dataset,columns=labels)
test1["second1"]=second1
test2["second2"]=second2
print(test1)
print(test2)
year month day hour minutes second1
0 2018 12 21 6 32 [51]
1 2018 12 21 6 32 [51]
2 2018 12 21 6 32 [51]
3 2018 12 21 6 32 [51]
4 2018 12 21 6 32 [51]
year month day hour minutes second2
0 2018 12 21 6 32 50
1 2018 12 21 6 32 50
2 2018 12 21 6 32 50
3 2018 12 21 6 32 50
4 2018 12 21 6 32 50
在python中，普通的列表list和numpy中的陣列array是不一樣的，最大的不同是：乙個列表中可以存放不同型別的資料，包括int、float和str，甚至布林型；而乙個陣列中存放的資料型別必須全部相同，int或float。
在list中的資料型別儲存的是資料的存放的位址，簡單的說就是指標，並非資料，這樣儲存乙個list就太麻煩了，例如list1=[1,2,3,4]需要4個指標和四個資料，增加了儲存和消耗cpu，而array1=numpy.array([1,2,3,4])只需要存放四個資料，讀取和計算更
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我閒著沒事乾來詳細回答一波。phthon的物件實際儲存在記憶體上，而變數名對應了乙個位址，位址指向了那一塊記憶體。在第一例中，python在記憶體中開出了一片用來儲存int值1，然後將它的位址賦值給a，接下來a把位址賦值給b。此時a，b指向同乙個int值物件。後來b 1的操作做的是先計算b 1，計算...
Python3爬取meitulu 原始碼 詳細注釋
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