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1、新建一个将两个列表组合成一个列表。
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2、中文编码声明注释：#coding=gbk。
3、定义度两个列知表，分别道是s1和s2，并且赋值。
4、使用回+号将两个列表组合成一个。
5、使用print()函数输出s3。
6、运行脚本，输出新组合出答来的列表。
注意事项：
Python@用做函数的修饰符，可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行回，不允许和函数定义在同一行。
一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西。
在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的答时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象。
1.集合类型概述
Python语言中的集合类型与数学中的集合概念一致，即包含0个或多个数据项的无序组合。
集合是无序组合，用大括号{}表示，它没有索引和位置的概念，集合中元素可以动态增加或删除。
由于集合元素独一无二，使用集合类型能够过滤掉重复元素。
集合类型有4个操作符，交集、并集|、差集-、补集^，操作逻辑与数学定义相同
集合类型有一些常用的操作函数或方法
set()函数将其他的组合数据类型变成集合类型，返回结果是一个无重复且排序任意的集合。set()函数也可以生成空集合变量。
列表类型用中括号[]表示，也可以通过list(x)函数将集合或字符串类型转换成列表类型。
列表属于序列类型，所以列表类型支持序列类型对应的操作
1.序列类型有一些通用的操作符和函数
2.列表的索引
索引是列表的基本操作，用于获得列表的一个元素。使用中括号作为索引操作符。
可以使用遍历循环对列表类型的元素进行遍历操作，
基本使用方式如下
3.列表的切片
切片是列表的基本操作，用于获得列表的一个片段，即获得一个或多个元素。切片后的结果也是列表类型。
切片的使用方式：
切片获取列表类型从N到M（不包含M）的元素组成新的列表。当K存在时，切片获取列表类型从N到M（不包含M）以K为步长所对应元素组成的列表。
1.列表的操作方法
ls.append(x)仅用于在列表中增加一个元素，如果希望增加多个元素，可以使用加号+，将两个列表合并。
可以使用Python保留字del对列表元素或片段进行删除。
如下：
或
使用索引配合等号（=）可以对列表元素进行修改。
补：元组
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号()，列表使用方括号。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
Python语言中的字典使用大括号{}建立，每个元素是一个键值对。
使用方式：
键和值通过冒号连接，不同键值对通过逗号隔开。大括号可以表示集合，字典类型也具有和集合类似的性质，即键值对之间没有顺序且不能重复。
•字典的索引
列表类型采用元素顺序的位置进行索引。由于字典元素“键值对”中键是值的索引，因此，可以直接利用键值对关系索引元素。
利用索引和赋值 = 配合，可以对字典中每个元素进行修改。
使用大括号可以创建字典。通过索引和赋值配合，可以向字典中增加元素。
字典类型有一些通用的操作函数
字典类型存在一些操作方法
d.keys()返回字典中的所有键信息，返回结果是Python的一种内部数据类型dict_keys，专用于表示字典的键。如果希望更好的使用返回结果，可以将其转换为列表类型。
d.values()返回字典中的所有值信息，返回结果是Python的一种内部数据类型dict_values。如果希望更好的使用返回结果，可以将其转换为列表类型。
d.items()返回字典中的所有键值对信息，返回结果是Python的一种内部数据类型dict_items。
d.get(key, default)根据键信息查找并返回值信息，如果key存在则返回相应值，否则返回默认值，第二个元素default可以省略，如果省略则默认值为空。
d.pop(key, default)根据键信息查找并取出值信息，如果key存在则返回相应值，否则返回默认值，第二个元素default可以省略，如果省略则默认值为空。相比d.get()方法，d.pop()在取出相应值后，将从字典中删除对应的键值对。
d.popitem()随机从字典中取出一个键值对，以元组(key,value)形式返回。取出后从字典中删除这个键值对。
d.clear()删除字典中所有键值对。
此外，如果希望删除字典中某一个元素， 可以使用Python保留字del。
字典类型也支持保留字in，用来判断一个键是否在字典中。如果在则返回True，否则返回False。
字典可以遍历循环对其元素进行遍历
for循环返回的变量名是字典的索引值。如果需要获得键对应的值，可以在语句块中通过get()方法获得。
有， 要用apply函数。一种方式：
def my_test(a, b):
return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向