1.4.1　Python语言原生数据对象处理

接下来介绍Python语言的原生数据对象与衍生数据对象，并与R语言数据对象作对比。如同前面所介绍的R语言原生数据对象，Python也是由内置的数据对象——列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）与集合（set）等，再生成各套件（或模块）中所定义的衍生数据对象，例如，numpy模块中的n维数组ndarray结构对象，pandas模块中的一维序列Series对象，以及二维数据集DataFrame对象。

实际演练Python编程前，读者请注意Python语法的明显特征是运用句点（.）运算符，取用某类对象所具有的性质（或称属性）以及方法。有关类别、对象、属性与方法等定义，请参考1.6节编程范式与面向对象概念。

Python原生数据对象中列表可能是最基本的结构，它是长度不定、内容可以变更的（mutable）有序对象（ordered collection），用户可运用中括号[]或list()函数来创建列表对象，并以下列方式进行处理。

上面的程序代码也是直接输入在Python语言壳层（shell）中命令提示字符>>>，或者Python的交互式直译器IPython控制台In[x]:的后面（x是同一次对话输入指令的流水号），再按Enter键执行命令；或者输入在集成开发环境（Integrated Development Environment, IDE）Spyder的程序代码编辑区中，再往控制台（可选择配置原生壳层或IPython控制台）送出执行。

Python语言基本列表的许多应用场景类似R语言中的向量c()，不过进阶的嵌套列表（nested list）可以生成R语言中的矩阵与数组，而且Python的列表可以混放不同类型的元素，此点与R语言向量不同。总结来说，Python列表可以生成高维数据结构，且混合存放各类元素；而R语言的向量与列表均为一维结构，只有列表可以混合存放。

元组则是固定长度但内容不可变更的（immutable）有序对象，用户可运用小括号()或tuple()函数来创建元组对象，并可以进行以下的元组操作。

元组不可更改的特性相当重要，当Python衍生数据结构需要这一特性时，其底层的原生数据结构通常是元组，例如，pandas数据集的索引对象。

字典可能是Python最重要的数据对象，常称为哈希图（hash map）和关联矩阵（associative array）。字典有可长可短的键值对（key-value pairs），键与值均须为Python对象，我们可以用大括号{}或dict()函数来创建字典对象，大括号中以冒号:来分隔键与值，例如：

Python语言的字典结构类似R语言的列表，读者可将Python字典中的冒号:想象成R列表中的=。Python还有一种原生的数据对象称为集合，它是独一无二元素所形成的无序对象（unordered collection），因此可将集合视为无键的字典对象。创建集合对象有两种方式：set()函数与大括号{}运算符。

集合对象还有许多方法：a.add()、a.remove()、a.isdisjoint()、a.union()、a.intersection()、a.difference()与a.symmetric_difference()等，其中后四者等同于前面四个集合运算符（|,&,-,^），读者请自行演练。此外，Python语言的各种对象都有许多属性与方法，本书限于篇幅，无法详述。读者应注意开放源码的动态程序语言是会进化的（evolvable），不断有新的套件会与时俱进地出现，因此我们踏上的可能是一段无法终止的学习旅程，这是第四代程序语言的一大特点。