元组是不可变数据类型，可用方法较少，所以可以直接和列表一同对比记忆；
1.len() 方法在列表、元组中的使用
求列表、元组的长度；
len() 方法可以统计除了数字外的任意数据类型的长度；
2.列表、元组的累加累乘
重复列表、元组中的元素；
3.成员判断符号in在列表、元组中的使用
4.列表内置函数append()
向列表中一次添加一个新元素；
被添加的元素只能添加到末尾、是对原列表的修改，不需要额外添加新变量；
list.append(new_item) new_item可以是各种数据类型；
5.列表的内置函数insert()
将元素添加到列表中的指定位置；
<span>list.insert(index, new_item)</span> index：在列表中的位置 (列表元组都是从0开始计数的)
插入元素后，原位置的元素会顺延到下一个；
6.列表、元素的count()函数使用
查看列表或元组中某成员出现的次数；
被检查的成员不存在时，返回0；
7.列表的remove()函数
删除列表中的某个元素；
<span>list.remove(item)</span>；
如果删除的元素不存在，则会报错；
若删除的元素有多个，会删除从左到右数的第一个；
8.列表reverse()函数
将当前列表进行反转操作；
list.reverse()；
9.列表sort()函数
对当前列表按照一定的规律排序；
list.sort(reverse=False)有一个参数reverse,默认值是False,表示排序后的返回结果是从小到大排列；
比较时列表中元素数据类型一定要一致，否则会报错；
同样可以调用python内置函数sorted(reverse=False);
10.列表clear()函数
清空列表中元素；
11.列表copy()方法
复制列表中元素生成一个新列表对象；
12.列表的extend()方法
添加可迭代对象中所有元素到列表中，实现一次添加多个元素；
13.列表的索引与切片
前面提到过列表中的元素是从0开始顺序排列的，各个元素对应的0123…数字就是元素的索引；
索引是一次获取一个列表元素，为了方便获取多个元素，可以使用列表的切片操作；
格式：List[start:stop:step]
得到一个新列表，是对原列表部分元素的一个拷贝；（可以这样理解切片：在索引是start位置前切一刀、在索引是stop位置前再切一刀，取切后的元素）
step默认为1，从start索引对应元素开始，不包括stop对应的元素
step>0时:
表示从前向后获取元素
start不指定时，默认从第一个元素开始读取
stop不指定时，默认读取到最后一个元素
step
表示从后向前读取元素
start不指定时，默认从最后一个元素开始读取
stop不指定时，默认读取到第一个元素
有了索引和切片后，可以对获取到的元素进行修改，从而改变列表中的元素；
可以调用内置函数slice()完成同样的切片操作（使用较少）
格式slice(start, stop, step)、slice(start, stop) 、slice(stop)
三个参数默认是None，与L[start:stop:step]三参数一致
字符串中也可以使用索引和切片的查找操作；
总结
Original: https://www.cnblogs.com/white-list/p/16796092.html
Author: whiteList
Title: python基础-列表、元组常用方法
相关阅读
Title: 已解决SettingWithCopyWarning Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
已解决（pandas赋值错误）SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
文章目录
报错代码
粉丝群一个小伙伴在使用pandas对DataFrame中的某一列进行修改赋值时给出如下警告（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下：
import pandas as pd
import sqlalchemy
df = pd.read_excel("./test.xls")
temp = df[['name', 'age']]
temp['address'] = '四川'
print(temp)
报错信息截图：
报错翻译
报错信息翻译：
设置有复制警告：
试图在数据帧的切片副本上设置值。
[En]
An attempt was made to set a value on a slice copy of the data frame.
尝试改用.loc[row_indexer，col_index]=值
请参阅文档中的注意事项：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a视图与a副本
报错原因
首先要理解的是， SettingWithCopyWarning 是一个警告，而不是错误 Error。
错误表明某些内容是”坏掉”的，例如无效语法（invalid syntax）或尝试引用未定义的变量。警告的作用是提醒程序员，他们的代码可能存在潜在的错误或问题，但是这些操作仍然是该编程语言中的合法操作。在这种情况下，警告很可能表明一个严重但不容易意识到的错误。SettingWithCopyWarning 告诉你，你的操作可能没有按预期运行，你应该检查结果以确保没有出错。
这是在警告你类似这种的赋值，请使用.loc方法，理解这个之前还是想介绍一下pandas的视图模式和副本模式：
视图模式
将一个对象整体赋值给另一个变量
修改一个变量，另一个变量值也会变
多个变量数据指向同一内存数据
副本模式
将一个对象查询的一部分值赋值给另一个变量
修改一个变量，另一个变量值不会变
当将一个对象整体赋值给另一个变量时，视图模式，两个变量对应的内存地址相同，修改一个变量，另一个变量也会改变。
当使用copy()将一个对象赋值给另一个变量时
或者使用查询赋值，查询数据的一部分并赋值给其他变量
当赋值为原数据查询的一部分时，是副本模式，修改一个变量不会影响另一个变量
解决方法
使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead进行赋值：
temp.loc[:,'address'] = '四川'
Original: https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/126341877
Author: 无 羡ღ
Title: 已解决SettingWithCopyWarning Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
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