case02数据结构之列表

数据结构之列表：全球股票指数

【任务1】

在 Python 中使用列表数据结构并向两个列表中分别输入表1-3中的指数名称和收盘价。同时，在包含指数名称的列表中，依次访问"富时100指数""沪深300指数"这两个元素；在包含收盘价的列表中，依次找出"15437.5100""28458.4400"这两个元素的索引值。

【任务2】

当完成任务1以后，你突然发现遗漏了表1-4中的4个重要股票指数，因此需要将表1-4中的这些新信息依次添加至任务1已创建的两个列表中，并且新增的元素依次放置在列表的尾部。表1-4其他部分股票指数在2021年5月21日的收盘价国家加拿大新加坡韩国中国数据来源：同花顺。指数名称多伦多综指海峡时报指数首尔综指台湾加权指数2021年5月21日收盘价19527.30083117.89003156.420016302.0596

【任务3】

当完成任务2以后， B 公司出台针对"优势全球配置指数"的新编制指引，要求不再跟踪"法兰克福 DAX 指数"和"巴黎CAC40指数"，而改为跟踪"欧元区斯托克50指数"。对此，你需要在任务2的编程基础上，删除相应的指数名称与对应的收盘价，并且在两个列表中索引值均是2的位置分别插入"欧元区斯托克50指数"以及对应的收盘价4025.7800点。

【任务4】

你希望查看指数的大小关系，因此需要针对包含收盘价的列表，将元素先由小到大排列，然后由大到小排列。最后，你因一时疏忽删除了收盘价列表中的全部元素。

编程提示

·在列表中找到相关元素的索引值需要运用 index 函数，并且索引值0代表第1个元素，1代表第2个元素，以此类推。
·在已有列表的尾部插入新的元素需要运用 append 函数；在列表中删除相应的元素需要运用 remove 函数；在列表指定位置增加新元素需要运用 insert 函数。
·针对列表中的元素按照大小进行排序，可以运用 sort 函数并且通过参数 reverse 控制排序的规则，参数 reverse = True 表示将元素由大到小排序，参数 reverse = False 或者无参数则表示将元素由小到大排序。
·将列表中的全部元素一次性删除，可以运用 clear 函数

任务1

# 列表，用方括号，半角输入
name_index =  [ '道琼斯工业平均','富时100','法兰克福DAX',
               '巴黎CAC40','日经225','恒生指数','沪深300'  ]

name_index

['道琼斯工业平均', '富时100', '法兰克福DAX', '巴黎CAC40', '日经225', '恒生指数', '沪深300']

price_index = [34207.8398, 7018.0500, 15437.5100, 6386.4100, 28317.8300,
              28458.4400, 5134.1483 ]

price_index

[34207.8398, 7018.05, 15437.51, 6386.41, 28317.83, 28458.44, 5134.1483]

name_index[1]

'富时100'

name_index[6]

'沪深300'

name_index[-1]

'沪深300'

price_index.index( 15437.5100 ) ## 偏移量=索引值

2

price_index.index(28458.4400)

5

任务2

name_index.append('多伦多综指')
name_index.append('海峡时报指数')
name_index.append('首尔综指')
name_index.append('台湾加权指数')

name_index

['道琼斯工业平均',
 '富时100',
 '法兰克福DAX',
 '巴黎CAC40',
 '日经225',
 '恒生指数',
 '沪深300',
 '多伦多综指',
 '海峡时报指数',
 '首尔综指',
 '台湾加权指数']

price_index.append(19527.3008)
price_index.append(3117.8900)
price_index.append(3156.4200)
price_index.append(16302.0596)

price_index

[34207.8398,
 7018.05,
 15437.51,
 6386.41,
 28317.83,
 28458.44,
 5134.1483,
 19527.3008,
 3117.89,
 3156.42,
 16302.0596]

任务3

name_index.remove('法兰克福DAX')
name_index.remove('巴黎CAC40')

name_index

['道琼斯工业平均',
 '富时100',
 '日经225',
 '恒生指数',
 '沪深300',
 '多伦多综指',
 '海峡时报指数',
 '首尔综指',
 '台湾加权指数']

price_index.remove(15437.5100)
price_index.remove(6386.4100)

price_index

[34207.8398,
 7018.05,
 28317.83,
 28458.44,
 5134.1483,
 19527.3008,
 3117.89,
 3156.42,
 16302.0596]

name_index.insert(2,'欧元区斯托克50指数')

name_index

['道琼斯工业平均',
 '富时100',
 '欧元区斯托克50指数',
 '日经225',
 '恒生指数',
 '沪深300',
 '多伦多综指',
 '海峡时报指数',
 '首尔综指',
 '台湾加权指数']

price_index.insert(2, 4025.7800)

price_index

[34207.8398,
 7018.05,
 4025.78,
 28317.83,
 28458.44,
 5134.1483,
 19527.3008,
 3117.89,
 3156.42,
 16302.0596]

任务4

price_index

[34207.8398,
 7018.05,
 4025.78,
 28317.83,
 28458.44,
 5134.1483,
 19527.3008,
 3117.89,
 3156.42,
 16302.0596]

price_index.sort() ## 升序默认

price_index

[3117.89,
 3156.42,
 4025.78,
 5134.1483,
 7018.05,
 16302.0596,
 19527.3008,
 28317.83,
 28458.44,
 34207.8398]

price_index.sort( reverse=True)

price_index

[34207.8398,
 28458.44,
 28317.83,
 19527.3008,
 16302.0596,
 7018.05,
 5134.1483,
 4025.78,
 3156.42,
 3117.89]

price_index.clear()## 清除所有元素

price_index

[]

price_index = [34207.8398,
 7018.05,
 4025.78,
 28317.83,
 28458.44,
 5134.1483,
 19527.3008,
 3117.89,
 3156.42,
 16302.0596]

price_index

[34207.8398,
 7018.05,
 4025.78,
 28317.83,
 28458.44,
 5134.1483,
 19527.3008,
 3117.89,
 3156.42,
 16302.0596]