Direkt zum Inhalt

Python Slice: Nützliche Methoden für die alltägliche Codierung

Entdecke, wie du mit Slicing deine Daten mühelos extrahieren, neu anordnen und analysieren kannst. Nutze negative Indizes, mehrdimensionale Slices und erweiterte Schrittwerte für volle Präzision.
Aktualisierte 15. Jan. 2025  · 8 Min. Lesezeit

Wenn du es leid bist, dich mit verwirrenden Slice-Indizes herumzuschlagen oder dich zu fragen, warum sich deine Slices nicht wie erwartet verhalten, bist du hier genau richtig. In diesem Leitfaden werden wir Python Slicing in verdauliche Häppchen zerlegen (Wortspiel beabsichtigt). Wir werden alles von den Grundlagen der Slicing-Syntax bis hin zu fortgeschrittenen Techniken mit mehrdimensionalen Arrays behandeln. Außerdem zeige ich dir Beispiele mit echten Anwendungen, die du sofort nutzen kannst.

Wenn du dir ein solides Python-Grundlagenwissen aneignen möchtest, solltest du dir auch unseren Kurs Python Grundlagen ansehen, der dir hilft, grundlegende Fähigkeiten wie Slicing, Datenstrukturen und mehr zu erlernen.

Python Slicing verstehen

Lass uns kurz darüber sprechen, was Slicing in Python bedeutet und warum es nützlich ist.

Was ist Slicing in Python?

Slicing in Python ist eine Methode zum Extrahieren bestimmter Teile von Sequenzen wie Strings, Listen, Tupeln und Bereichen. Slicing kann sich auf die eingebaute Funktion slice() beziehen oder auf die noch gebräuchlichere Klammerschreibweise, die wie folgt aussieht: [start:end:step]. Die Funktionalität ist ein Kernbestandteil der Sprache Python, so dassdu Slicing mit oder ohne den Import zusätzlicher Pakete durchführen kannst. Slicing, wie es in externen Bibliotheken wie NumPy oder Pandas stattfindet, bietet einige interessante Unterschiede, auf die ich im Folgenden näher eingehen werde.

Warum sollte man Slicing in Python verwenden?

Python Slicing ist eines der effizientesten und intuitivsten Werkzeuge zur Datenmanipulation. Egal, ob du Datensätze analysierst, Strings verarbeitest oder Arrays manipulierst, mit Slicing kannst du auf Teilmengen von Daten zugreifen und sie bearbeiten. 

Hier ist, warum jeder Entwickler sie beherrschen sollte:

  1. Sauberer und prägnanter Code: Durch Slicing werden sich wiederholende Schleifen oder komplexe Bedingungen überflüssig, wodurch der Code kürzer, sauberer und leichter zu debuggen ist.
  2. Effiziente Datenverarbeitung: Im Gegensatz zur manuellen Indizierung ist das Slicing auf Leistung optimiert. Die internen Mechanismen von Python sorgen dafür, dass die Slicing-Operationen schnell und speichereffizient sind.
  3. Vielseitigkeit bei Datenstrukturen: Slicing funktioniert nahtlos im gesamten Ökosystem von Python, von Strings und Listen bis hin zu fortgeschrittenen Strukturen wie NumPy-Arrays und Pandas-Dataframes.
  4. Anwendungen in der realen Welt: Slicing vereinfacht alltägliche Kodieraufgaben. Du musst nur einen Teil eines Datensatzes verarbeiten? Bestimmte Spalten aus einer Tabelle extrahieren? Oder einen String für ein Textanalyseprojekt umkehren? Schneiden ist das A und O.

Grundlegende Methoden für Slicing in Python

Wie gesagt, ist Slicing eine Kernfunktion von Python, die es Entwicklern ermöglicht, Teile von Sequenzen wie Listen, Strings und Tupeln zu extrahieren. Python bietet zwei Möglichkeiten, Sequenzen zu zerschneiden, ohne etwas zu importieren: die Slicing-Syntax : und die Funktion slice(). Es ist nützlich, beide Methoden zu verstehen, da du mit großer Wahrscheinlichkeit beide Methoden anwenden wirst.

Mit dem : Python Slicing-Syntax

Die Slicing-Syntax sequence[start:stop:step] ist die gängigste Methode, um auf Teile einer Sequenz zuzugreifen. Jeder Parameter -start, stop und step- legt fest, wie das Slicing durchgeführt wird:

  • start: Index, an dem das Slice beginnt (einschließlich). Der Standardwert ist 0, wenn er nicht angegeben wird.

  • stop: Index, an dem der Slice endet (exklusiv). Wenn nichts angegeben wird, wird die Länge der Sequenz als Standardwert verwendet.

  • step: Legt den Abstand zwischen den Elementen fest. Der Standardwert ist 1, wenn er nicht angegeben wird.

Lass uns ein Beispiel ausprobieren:

numbers = [10, 20, 30, 40, 50, 60]  

print(numbers[1:4])  
# Output: [20, 30, 40]  

print(numbers[:3])   
# Output: [10, 20, 30]  

print(numbers[::2])  
# Output: [10, 30, 50]  

Du kannst diese Methode des Slicings auch auf Strings anwenden:

text = "Python Slicing"  

print(text[7:])   
# Output: "Slicing"  

print(text[::-1]) 
# Output: "gnicilS nohtyP" (reverses the string)  

Mit Slicing kannst du sogar alternative Elemente aus einer Liste extrahieren:

data = [100, 200, 300, 400, 500]  

alternate = data[::2]  

print(alternate)  
# Output: [100, 300, 500]  

In der Praxis ist das Slicing besonders nützlich, wenn du mit großen Datensätzen arbeitest. Nehmen wir an, du bearbeitest eine Logdatei mit Millionen von Datensätzen und musst die letzten 1.000 Einträge für die Analyse extrahieren:

logs = load_large_dataset()  
recent_logs = logs[-1000:]  

Dieser Ansatz vermeidet das Laden des gesamten Datensatzes in den Arbeitsspeicher und sorgt dafür, dass deine Anwendung effizient läuft.

Verwendung der Python-Funktion slice()

Die Python-Funktion slice() bietet eine alternative Definition von Slicing-Parametern als wiederverwendbare Slice-Objekte. Diese Objekte kapseln die Slicing-Logik und können auf mehrere Sequenzen angewendet werden.

Syntax und Verwendung

Die Funktion slice() hat das folgende Format:

slice(start, stop, step)  

Hier ist ein Beispiel:

# Create a slice object
slice_obj = slice(1, 4)

# Apply to a list
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
print(numbers[slice_obj])  # Output: [20, 30, 40]

# Apply to a string
text = "Python"
print(text[slice_obj])  # Output: "yth"  

Vorteile von Python slice()

Ich persönlich verwende gerne die Funktion slice(), weil ich damit dasselbe Slice-Objekt in verschiedenen Sequenzen wiederverwenden kann und so eine sich wiederholende Slicing-Logik vermeiden kann. Außerdem ist der Code so leichter zu lesen und zu pflegen.

Wie du im folgenden Beispiel sehen kannst, definieren wir ein Slice-Objekt einmal und verwenden es in mehreren Sequenzen wieder. Damit entfällt die Notwendigkeit, immer wieder die gleichen Werte start, end und step anzugeben. Es verbessert auch die Wiederverwendbarkeit, da eine Änderung der Slice-Grenzen an einer Stelle automatisch alle Verwendungen dieses Slice aktualisiert

# Define a reusable slice
my_slice = slice(2, 5)

# Apply to multiple sequences
data_list = [100, 200, 300, 400, 500]
data_string = "SlicingExample"

print(data_list[my_slice])  # Output: [300, 400, 500]
print(data_string[my_slice])  # Output: "ici"  

Beide Methoden im Vergleich

Beide Slicing-Methoden haben ihre Berechtigung in Python. Die Syntax ist perfekt für prägnante Operationen, während slice() für wiederverwendbare und dynamische Slicing-Logik von unschätzbarem Wert ist.

Feature Syntax slice() Funktion
Benutzerfreundlichkeit Einfach für schnelle Schneideaufgaben Besser für wiederverwendbare Logik
Lesbarkeit Ideal für unkomplizierte Schnitte Sorgt für mehr Klarheit bei komplexen Slicings
Vielseitigkeit Begrenzt auf einmalige Verwendung im Code Wiederverwendbar für mehrere Sequenzen

Python Slice in Bibliotheken

Slicing ist nicht auf die in Python eingebauten Datenstrukturen beschränkt, sondern umfasst auch leistungsstarke Bibliotheken wie NumPy und Pandas, die für die Datenmanipulation unverzichtbar sind. Während die Grundprinzipien gleich bleiben, führen diese Bibliotheken zusätzliche Slicing-Funktionen ein, die auf ihre Datenstrukturen zugeschnitten sind.

Slicing in NumPy

NumPy-Arrays bringen das Slicing auf die nächste Stufe und bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Bearbeitung großer, mehrdimensionaler Datensätze. Ein entscheidender Unterschied beim NumPy-Slicing sind Views und Kopien: Das Slicen eines NumPy-Arrays liefert normalerweise einen View (einen Verweis auf die ursprünglichen Daten) und keine neue Kopie. Dieses Verhalten sorgt für Effizienz bei der Arbeit mit großen Datensätzen, erfordert aber eine sorgfältige Handhabung, um ungewollte Änderungen zu vermeiden.

Schneiden von 1D-Arrays

import numpy as np  

# Create a 1D array
array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Slice elements from index 1 to 3
print(array[1:4])  
# Output: [20 30 40]  

# Apply step
print(array[::2])  
# Output: [10 30 50]  

Schneiden von mehrdimensionalen Arrays

Bei mehrdimensionalen Arrays wird das Slicing auf jede Achse unabhängig angewendet.

# Create a 2D array
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Slice the first two rows and first two columns
print(array_2d[:2, :2])  
# Output:
# [[1 2]
#  [4 5]]  

# Slice the last column
print(array_2d[:, -1])  
# Output: [3 6 9]  

Vorteile von NumPy Slicing

  1. Speichereffizienz: Bei Operationen auf Slices werden keine Daten kopiert, was die Berechnungen beschleunigt.
  2. Flexibilität: Das mehrdimensionale Slicing ermöglicht eine präzise Kontrolle über Datenuntermengen.

In unserem Kurs Einführung in die Datenwissenschaft mit Python kannst du tiefer in NumPy eintauchen.

Schneiden in Pandas

pandas erweitert das Slicing und arbeitet nahtlos mit DataFrames und Serien zusammen, wodurch der Zugriff auf und die Bearbeitung von strukturierten Daten intuitiver wird. Das Slicing von Pandas baut zwar auf dem grundlegenden Slicing von Python auf, hat aber einzigartige Verhaltensweisen, die auf Tabellendaten zugeschnitten sind.

Zeilen und Spalten in einem DataFrame aufteilen

import pandas as pd  

# Create a sample DataFrame
student_data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
                'Age': [25, 30, 35], 
                'Score': [85, 90, 95]}

students = pd.DataFrame(student_data

# Slice the first two rows
print(students[:2])  
# Output:
#      Name  Age  Score
# 0   Alice   25     85
# 1     Bob   30     90  

# Slice specific columns by name
print(students[['Name', 'Score']])  
# Output:
#       Name  Score
# 0    Alice     85
# 1      Bob     90
# 2  Charlie     95  

Verwendung von .loc[] und .iloc[]

pandas führt .loc[] (label-basiert) und .iloc[] (index-basiert) für eine genauere Kontrolle ein.

# Slice using .iloc (index-based)
print(df.iloc[1:, 1:])  
# Output:
#    Age  Score
# 1   30     90
# 2   35     95  
# Slice using .loc (label-based)
print(df.loc[:1, ['Name', 'Age']])  
# Output:
#    Name  Age
# 0  Alice   25
# 1    Bob   30  

Die wichtigsten Unterschiede beim Schneiden von Pandas

  • Inklusive Angebot: Im Gegensatz zum Python-Slicing enthält .loc[] den Stoppindex für Zeilen und Spalten.

  • Gemischte Indizierung: Pandas erlaubt das Slicing mit Beschriftungen und Positionen und bietet damit mehr Flexibilität.

Fortgeschrittene Techniken findest du in unserem Kurs DataFrames mit Pandas manipulieren.

Python Slicing mit verschiedenen Datentypen

Schauen wir uns nun Python Slice-Beispiele mit verschiedenen Datentypen an, um zu sehen, wie Slicing bei verschiedenen Datenstrukturen wie Strings, Listen, Tupeln oder komplexeren Datentypen funktioniert.

Schneiden von Saiten

Strings in Python sind Zeichenketten, d.h. du kannst sie genauso zerschneiden wie Listen oder Tupel. Das macht Slicing nützlich, um Teilstrings zu extrahieren, Text umzukehren oder Daten zu formatieren. Hier verwende ich :.

Basic string slicing# Extract a substring
text = "Python Slicing"
print(text[7:14])  # Output: Slicing  

# Reverse a string
print(text[::-1])  # Output: gnicilS nohtyP  

Mit der Funktion slice() kannst du wiederverwendbare Slice-Objekte für einheitliche Slicing-Operationen erstellen.

# Create a slice object
slicer = slice(7, 14)

# Apply the slice object
print(text[slicer])  # Output: Slicing  

Praktische Anwendungsfälle

  • Datenanalyse: Extrahiere bestimmte Felder aus strukturiertem Text wie CSV-Zeilen oder Logdateien.
  • Textmanipulation: Formatiere Zeichenketten, indem du Präfixe, Suffixe oder unerwünschte Zeichen entfernst.

Listen und Tupel zerschneiden

Listen und Tupel sind grundlegende Python-Datenstrukturen, und ihre Aufteilung kann deine Arbeit vereinfachen.

Grundlegende Listenaufteilung

# Extract elements from a list
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

print(numbers[1:4])  
# Output: [20, 30, 40]  

# Skip elements using steps
print(numbers[::2])  
# Output: [10, 30, 50]  

Tupel zerschneiden

Tupel sind unveränderlich, aber Slicing funktioniert trotzdem, um Teile von ihnen zu extrahieren.

# Slice a tuple
colors = ("red", "green", "blue", "yellow")

print(colors[:2])  
# Output: ('red', 'green')  

Filtern und neu sortieren

Slicing ist eine praktische Methode, um Elemente zu filtern oder neu anzuordnen.

# Filter odd-indexed elements
data = [5, 10, 15, 20, 25]

filtered = data[1::2]  
# Output: [10, 20]  

Slicing in der Datenanalyse

Bei der Datenanalyse spielt das Slicing eine Rolle, wenn es darum geht, Teilmengen von Daten für die weitere Untersuchung zu extrahieren und zu reorganisieren. Zu den Anwendungsfällen bei der Datenanalyse gehören die Auswahl von Teilmengen, bei der du relevante Zeilen oder Spalten für eine gezielte Analyse auswählst, und die Datentransformation, bei der du Datensätze für eine bessere Visualisierung oder Berichterstattung umorganisieren kannst.

Slicing mit NumPy

import numpy as np  

# Create a 2D array
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Extract the first two rows
print(data[:2, :])  
# Output:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]  

Es gäbe noch viel mehr über die Arbeit mit Numpy zu sagen, aber du kannst das NumPy-Slicing in unserem Kurs Datenstrukturen und Algorithmen in Python vertiefen.

Schneiden mit Pandas

Eine Option ist Pandas, das Slicing-Funktionen bietet, mit denen du auf Zeilen und Spalten zugreifen und sie manipulieren kannst. Hier ist eine kurze Demonstration, wie du Zeilen und Spalten in einem DataFrame zerschneiden kannst:

import pandas as pd  

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Score': [85, 90, 95]
})

# Slice rows and columns
print(df.loc[:1, ['Name', 'Score']])  
# Output:
#      Name  Score
# 0   Alice     85
# 1     Bob     90  

Fortgeschrittene Python Slicing-Techniken

Sobald du fortgeschrittene Techniken verstehst, kannst du Datenstrukturen mit beeindruckender Präzision und Effizienz manipulieren. Die folgenden Techniken helfen dir, Python-Code sauberer und schneller zu schreiben.

Ändern von Listen mit Slicing

Eine der weniger bekannten Fähigkeiten von Slicing ist die Möglichkeit, Listen direkt zu verändern. Du kannst mehrere Elemente in einer einzigen Codezeile ersetzen, einfügen oder löschen.

Ersetze Elemente:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers[1:4] = [20, 30, 40]

print(numbers)
# Output: [1, 20, 30, 40, 5]

Elemente einfügen:

numbers = [1, 2, 5]
numbers[2:2] = [3, 4]  

print(numbers)
# Output: [1, 2, 3, 4, 5]

Elemente löschen:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers[1:4] = []

print(numbers)
# Output: [1, 5]

Speichereffizienz

Zu wissen, ob Python eine Kopie oder einen Viewerstellt ist wichtig für die Speicherverwaltung beim Slicen von Datenstrukturen, insbesondere bei großen Datensätzen. Bei eingebauten Listen und Strings erzeugt Slicing immer eine Kopie der ursprünglichen Sequenz, aber bei NumPy-Arrays erzeugt Slicing einen View, d.h. sowohl das ursprüngliche Array als auch der Slice zeigen auf dieselben Daten im Speicher .

Im folgenden Code erzeugt unsere Slicing-Operation eine Ansicht des ursprünglichen NumPy-Arrays statt einer Kopie. Das bedeutet, dass sowohl arr als auch sliced auf dieselben zugrunde liegenden Daten im Speicher verweisen. Daher wirkt sich die Änderung von sliced direkt auf arr aus.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sliced = arr[1:4]
sliced[0] = 99

print(arr)
# Output: [1, 99, 3, 4, 5]

Sei immer vorsichtig, wenn du Slices in externen Bibliotheken änderst, um unbeabsichtigte Nebeneffekte zu vermeiden.

Berücksichtigung von Sonderfällen

Slicing ist mächtig, aber nicht narrensicher. Hier sind die häufigsten Fallstricke:

Out-of-Bound slicing

numbers = [1, 2, 3]

print(numbers[5:10])
# Output: []

Das Ausschneiden außerhalb der Grenzen führt nicht zu einem Fehler, sondern gibt einfach eine leere Liste zurück.

Leere Scheiben

numbers = [1, 2, 3]

print(numbers[1:1])
# Output: []

Wenn der Start- und der Stopp-Index gleich sind, ist das Ergebnis ein leeres Slice.

Verwirrendes Schrittverhalten

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[::-2])
# Output: [5, 3, 1]

Der -2 Schritt unterteilt die Liste in umgekehrter Reihenfolge und überspringt jedes zweite Element.

Negative Indizierung

Die negative Indizierung ermöglicht es dir, Sequenzen ab dem Ende und nicht am Anfang.

Zugriff auf letzte Elemente

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[-1])  # Last element
# Output: 5

Eine Liste stornieren

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[::-1])  # Reverse the list
# Output: [5, 4, 3, 2, 1]

Die negative Indizierung ist besonders nützlich, wenn du mit unbekannten Sequenzlängen arbeitest oder wenn du Daten rückwärts verarbeitest.

Mehrdimensionales Schneiden

Slicing ist nicht auf eindimensionale Strukturen beschränkt. In Bibliotheken wie NumPy kannst du mehrdimensionale Arrays mit Präzision zerschneiden.

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Extract a sub-matrix
sub_matrix = matrix[:2, 1:]

print(sub_matrix)
# Output:
# [[2, 3],
#  [5, 6]]

Tipps zum mehrdimensionalen Schneiden:

  1. Verwende Kommas, um die einzelnen Dimensionen voneinander zu trennen.

  2. Vermeide die Vermischung von negativen Indizes und Standard-Slicing : auf eine Weise, die zu Mehrdeutigkeit führt.

Debugging-Tipp: Drucke beim Debuggen von mehrdimensionalem Slicing immer Zwischen-Slices aus, um sicherzustellen, dass du die richtige Teilmenge anvisierst.

Häufige Python-Slice-Fehler

Python Slicing ist mächtig, aber auch nicht vor Fehlern gefeit. Einige häufige Fallstricke können selbst erfahrenen Entwicklern zum Verhängnis werden. Das Verständnis dieser Probleme und ihrer Lösungen ist entscheidend für einen sauberen, korrekten Code.

Einen Fehler aus dem Stand machen

Ein Off-by-One-Fehler tritt auf, wenn die Start- oder Stopp-Indizes in deinen Slicing-Operationen unbeabsichtigte Elemente einschließen oder ausschließen. Dies ist eines der häufigsten Probleme beim Slicing und kann zu ungenauen Ergebnissen oder Fehlern in deinem Code führen.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# Intending to extract [2, 3, 4]
slice_result = numbers[1:3]

print(slice_result)
# Output: [2, 3]

Hier schließt der Stopp-Index das Element bei Index 3aus , was zu einer unbeabsichtigten Auslassung führt. Wie du diesen Fehler vermeiden kannst:

  • Verstehe die Stop-Index-Regel: Der Stoppindex beim Slicing ist exklusive, d.h. er wird nicht in das Ergebnis einbezogen. Füge immer 1 zum Stopp-Index hinzu, wenn du dieses Element einbeziehen willst.
  • Verwende eindeutige Längen: Wenn dein Slice einen bestimmten Bereich von Indizes umfassen soll, überprüfe, ob die Start-Stopp-Berechnung deiner Absicht entspricht.

Hier ist ein korrigiertes Beispiel:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
slice_result = numbers[1:4]

print(slice_result)
# Output: [2, 3, 4]

Missverständnis der Stufenwerte

Die Schrittwerte legen fest, wie viele Elemente beim Slicing zwischen den Indizes übersprungen werden sollen. Wenn du nicht verstehst, wie Schrittwerte funktionieren, kann das zu unerwarteten Ergebnissen führen, besonders bei negativen Schritten.

Überspringen von zu wenigen oder zu vielen Elementen

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# Expecting every second element

step_result = numbers[::3]

print(step_result)
# Output: [1, 4]

Hier überspringt ein Schritt von 3 zu viele Elemente, was zu weniger Werten als erwartet führt. Der folgende Code ist ein Beispiel für verwirrende negative Schritte.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
step_result = numbers[::-2]

print(step_result)
# Output: [5, 3, 1]

Negative Schritte kehren die Liste um und überspringen Elemente, aber wenn du ihr Verhalten missverstehst, kann es schwer sein, das Ergebnis vorherzusagen. Hier ist, was ich berücksichtige, wenn ich darüber nachdenke, wie man Stufenwerte richtig verwendet:

  • Plane deine Intervalle: Vergewissere dich, dass der Schrittwert mit dem benötigten Intervall übereinstimmt. Verwende für jedes zweite Element eine step von 2.

  • Teste negative Schritte in der Isolation: Experimentiere mit kleinen Beispielen, um sicherzustellen, dass du verstehst, wie sich umgekehrte Scheiben verhalten.

  • Kombiniere Schrittwerte mit Start/Stop-Indizes: Verwende Start- und Stopp-Indizes, um den Bereich des Slice zu begrenzen, während du Schrittwerte anwendest.

Hier ist ein korrigiertes Beispiel für eine bessere Schrittverwendung:

Every second element:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[::2])
# Output: [1, 3, 5]

Reverse with a step:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

print(numbers[4::-2])
# Output: [5, 3, 1]

Nicht nach bewährten Verfahren vorgehen

Hier sind einige gute Ideen, damit du keine Fehler machst:

  1. Visualisiere deine Scheiben: Verwende Kommentare oder Druckanweisungen, um deine Slicing-Logik zu überprüfen.

  2. Übe mit Beispielen: Beginne mit kleinen, einfachen Listen, um dein Verständnis für Start-, Stopp- und Schrittparameter zu testen.

  3. Verwende eingebaute Funktionen für mehr Übersichtlichkeit: Im Zweifelsfall erstellst du Slices mit der Funktion slice() für eine explizitere Slicing-Logik.

Fazit

In diesem Leitfaden haben wir uns mit Begriffen wie:

  • Die Grundlagen der Slicing-Syntax und Parameter, einschließlich start, stop, und step.

  • Interessante Techniken wie das Ändern von Listen mit Slicing, unter Berücksichtigung speichereffizienter Praktiken und dem Umgang mit mehrdimensionalen Daten.

  • Fehler, die Menschen machen, wie z.B. Fehler, die nicht auf den ersten Blick erkennbar sind, und Missverständnisse bei den Schrittwerten, und wie man sie vermeiden kann.

Der beste Weg, um dein Verständnis zu festigen, ist die praktische Anwendung. Experimentiere mit realen Datensätzen, teste Grenzfälle und fordere dich heraus, indem du über die Grundlagen hinausgehst.

Das DataCamp ist da, um zu helfen. Probiere unseren Kurs zur Datenbearbeitung mit Python und andere Kurse wie Developing Python Packages für eine interaktive Lernerfahrung. Egal, ob du ein Anfänger bist oder deine Techniken verfeinern willst, diese Ressourcen können dir helfen, das Schneiden und andere Fertigkeiten zu meistern.


Oluseye Jeremiah's photo
Author
Oluseye Jeremiah
LinkedIn

Technischer Redakteur, der sich auf KI, ML und Datenwissenschaft spezialisiert hat und komplexe Ideen verständlich und nachvollziehbar macht.

Themen

Lerne Python mit DataCamp

Kurs

Introduction to Python

4 hr
6M
Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
Siehe DetailsRight Arrow
Kurs starten
Mehr anzeigenRight Arrow
Verwandt

Der Blog

Lehrer/innen und Schüler/innen erhalten das Premium DataCamp kostenlos für ihre gesamte akademische Laufbahn

Keine Hacks, keine Tricks. Schüler/innen und Lehrer/innen, lest weiter, um zu erfahren, wie ihr die Datenerziehung, die euch zusteht, kostenlos bekommen könnt.
Nathaniel Taylor-Leach's photo

Nathaniel Taylor-Leach

4 Min.

Der Blog

Die 20 besten Snowflake-Interview-Fragen für alle Niveaus

Bist du gerade auf der Suche nach einem Job, der Snowflake nutzt? Bereite dich mit diesen 20 besten Snowflake-Interview-Fragen vor, damit du den Job bekommst!
Nisha Arya Ahmed's photo

Nisha Arya Ahmed

20 Min.

Der Blog

Q2 2023 DataCamp Donates Digest

DataCamp Donates hat im zweiten Quartal 2023 über 20.000 Stipendien an unsere gemeinnützigen Partner vergeben. Erfahre, wie fleißige benachteiligte Lernende diese Chancen in lebensverändernde berufliche Erfolge verwandelt haben.
Nathaniel Taylor-Leach's photo

Nathaniel Taylor-Leach

Der Blog

2022-2023 DataCamp Classrooms Jahresbericht

Zu Beginn des neuen Schuljahres ist DataCamp Classrooms motivierter denn je, das Lernen mit Daten zu demokratisieren. In den letzten 12 Monaten sind über 7.650 neue Klassenzimmer hinzugekommen.
Nathaniel Taylor-Leach's photo

Nathaniel Taylor-Leach

8 Min.

Der Blog

Die 32 besten AWS-Interview-Fragen und Antworten für 2024

Ein kompletter Leitfaden zur Erkundung der grundlegenden, mittleren und fortgeschrittenen AWS-Interview-Fragen, zusammen mit Fragen, die auf realen Situationen basieren. Es deckt alle Bereiche ab und sorgt so für eine abgerundete Vorbereitungsstrategie.
Zoumana Keita 's photo

Zoumana Keita

30 Min.

Der Blog

Top 30 Generative KI Interview Fragen und Antworten für 2024

Dieser Blog bietet eine umfassende Sammlung von Fragen und Antworten zu generativen KI-Interviews, die von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen.
Hesam Sheikh Hassani's photo

Hesam Sheikh Hassani

15 Min.

Mehr anzeigenMehr anzeigen