Hướng dẫn what is series in python? - chuỗi trong python là gì?

Một loạt là gì?

Một loạt gấu trúc giống như một cột trong một bảng.

Nó là một mảng một chiều giữ dữ liệu thuộc bất kỳ loại nào.

Thí dụ

Tạo một loạt gấu trúc đơn giản từ danh sách:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

A = [1, 7, 2]

myvar = pd.series (a)

in (myvar)

Hãy tự mình thử »

Nhãn

Nếu không có gì khác được chỉ định, các giá trị được dán nhãn với số chỉ mục của chúng. Giá trị thứ nhất có chỉ mục 0, giá trị thứ hai có chỉ số 1, v.v.

Nhãn này có thể được sử dụng để truy cập một giá trị được chỉ định.

Tạo nhãn

Với đối số NO___Trans___Pre___0, bạn có thể đặt tên cho các nhãn của riêng bạn.

Thí dụ

Tạo một loạt gấu trúc đơn giản từ danh sách:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

A = [1, 7, 2]

myvar = pd.series (a)

in (myvar)

Hãy tự mình thử »

Nhãn

Nếu không có gì khác được chỉ định, các giá trị được dán nhãn với số chỉ mục của chúng. Giá trị thứ nhất có chỉ mục 0, giá trị thứ hai có chỉ số 1, v.v.

Nhãn này có thể được sử dụng để truy cập một giá trị được chỉ định.

Thí dụ

Tạo một loạt gấu trúc đơn giản từ danh sách:

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

A = [1, 7, 2]

myvar = pd.series (a)

in (myvar)

Hãy tự mình thử »

Nhãn The keys of the dictionary become the labels.

Nếu không có gì khác được chỉ định, các giá trị được dán nhãn với số chỉ mục của chúng. Giá trị thứ nhất có chỉ mục 0, giá trị thứ hai có chỉ số 1, v.v.

Thí dụ

Nhãn này có thể được sử dụng để truy cập một giá trị được chỉ định.

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

A = [1, 7, 2]

myvar = pd.series (a)

in (myvar)

Hãy tự mình thử »

Nhãn

Nếu không có gì khác được chỉ định, các giá trị được dán nhãn với số chỉ mục của chúng. Giá trị thứ nhất có chỉ mục 0, giá trị thứ hai có chỉ số 1, v.v.

Nhãn này có thể được sử dụng để truy cập một giá trị được chỉ định.

Thí dụ

Tạo nhãn

nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD

A = [1, 7, 2]
  "calories": [420, 380, 390],
  "duration": [50, 40, 45]
}

myvar = pd.series (a)

in (myvar)

Hãy tự mình thử »

Nhãn

Nếu không có gì khác được chỉ định, các giá trị được dán nhãn với số chỉ mục của chúng. Giá trị thứ nhất có chỉ mục 0, giá trị thứ hai có chỉ số 1, v.v.

abs()

Trả về một loạt/dataFrame với giá trị số tuyệt đối của mỗi phần tử.

add(other[, level, fill_value, axis])

Trả về bổ sung loạt và các phần tử khác, thêm vào toán tử nhị phân).

add_prefix(prefix)

Nhãn tiền tố với tiền tố chuỗi.

add_suffix(suffix)

Nhãn hậu tố với hậu tố chuỗi.

agg([func, axis])

Tổng hợp bằng cách sử dụng một hoặc nhiều thao tác trên trục được chỉ định.

aggregate([func, axis])

Tổng hợp bằng cách sử dụng một hoặc nhiều thao tác trên trục được chỉ định.

align(other[, join, axis, level, copy, ...])

Căn chỉnh hai đối tượng trên trục của chúng với phương thức tham gia được chỉ định.

all([axis, bool_only, skipna, level])

Trả về liệu tất cả các yếu tố là đúng, có khả năng qua một trục.

index0([axis, bool_only, skipna, level])

Trả về cho dù bất kỳ yếu tố nào là đúng, có khả năng qua một trục.

index1(to_append[, ignore_index, ...])

(Không dùng nữa) Concatenate hai hoặc nhiều loạt.

index2(func[, convert_dtype, args])

Gọi chức năng trên các giá trị của chuỗi.

index3([axis, skipna])

Trả về vị trí INT của giá trị lớn nhất trong loạt.

index4([axis, skipna])

Trả về vị trí INT của giá trị nhỏ nhất trong chuỗi.

index5([axis, kind, order])

Trả về các chỉ số số nguyên sẽ sắp xếp các giá trị chuỗi.

index6(freq[, method, how, normalize, ...])

Chuyển đổi chuỗi thời gian sang tần số được chỉ định.

index7(where[, subset])

Trả lại (các) hàng cuối cùng mà không có bất kỳ nans nào trước khi ở đâu.

index8(dtype[, copy, errors])

Đúc một đối tượng gấu trúc vào một dtype được chỉ định no___trans___pre___19.

abs0(time[, asof, axis])

Chọn các giá trị tại thời điểm cụ thể trong ngày (ví dụ: 9:30 sáng).

abs1([lag])

Tính toán độ tự động LAG-N.

abs2([axis, inplace, limit, downcast])

Từ đồng nghĩa với NO___Trans___Pre___23 với NO___Trans___Pre___24.

abs5(left, right[, inclusive])

Return Boolean Series tương đương với bên trái

abs6(start_time, end_time[, ...])

Chọn các giá trị giữa thời gian cụ thể trong ngày (ví dụ: 9: 00-9: 30 AM).

abs7([axis, inplace, limit, downcast])

Từ đồng nghĩa với NO___Trans___Pre___23 với NO___Trans___Pre___24.

add0()

Return Boolean Series tương đương với bên trái

add1

Chọn các giá trị giữa thời gian cụ thể trong ngày (ví dụ: 9: 00-9: 30 AM).

add3([lower, upper, axis, inplace])

Trả về bool của một chuỗi phần tử hoặc dataFrame.

add4(other, func[, fill_value])

Bí danh của NO___Trans___Pre___32

add5(other)

Các giá trị cắt ở (các) ngưỡng đầu vào.

add6(other[, align_axis, keep_shape, ...])

Kết hợp loạt với một loạt hoặc vô hướng theo Func.

add7([infer_objects, ...])

Cập nhật các phần tử null có giá trị trong cùng một vị trí trong 'Khác'.

add9([deep])

So sánh với một loạt khác và hiển thị sự khác biệt.

add_prefix0(other[, method, min_periods])

Chuyển đổi các cột thành DTYPE tốt nhất có thể bằng cách sử dụng DTYPE hỗ trợ NO___TRANS___PRE___38.

add_prefix1([level])

Tạo một bản sao của các chỉ số và dữ liệu của đối tượng này.

add_prefix2(other[, min_periods, ddof])

Tính tương quan với các chuỗi khác, không bao gồm các giá trị bị thiếu.

add_prefix3([axis, skipna])

Trả lại số lượng quan sát không phải NA/null trong loạt.

add_prefix4([axis, skipna])

Tính toán hiệp phương sai với chuỗi, không bao gồm các giá trị bị thiếu.

add_prefix5([axis, skipna])

Trả về tối đa tích lũy trên trục DataFrame hoặc Sê -ri.

add_prefix6([axis, skipna])

Trả về tối thiểu tích lũy qua trục dữ liệu hoặc trục sê -ri.

add_prefix7([percentiles, include, exclude, ...])

Trả về sản phẩm tích lũy qua trục dữ liệu hoặc trục sê -ri.

add_prefix8([periods])

Trả về tổng tích lũy qua trục dữ liệu hoặc trục sê -ri.

add_prefix9(other[, level, fill_value, axis])

Tạo số liệu thống kê mô tả.

add_suffix0(other[, level, fill_value, axis])

Tạo số liệu thống kê mô tả.

add_suffix1(other[, level, fill_value, axis])

Sự khác biệt riêng biệt đầu tiên của phần tử.

add_suffix2(other)

Trả lại sự phân chia nổi của sê-ri và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân TruedIV).

add_suffix3([labels, axis, index, columns, level, ...])

Trả về phân chia số nguyên và modulo của sê-ri và các phần tử khác, yếu tố (toán tử nhị phân Divmod).

add_suffix4([keep, inplace])

Tính toán sản phẩm chấm giữa chuỗi và các cột khác.

add_suffix5(level[, axis])

Return Series với các nhãn chỉ mục được chỉ định bị xóa.

add_suffix6([axis, inplace, how])

Return Series với các giá trị trùng lặp bị xóa.

add_suffix7

Return series / dataFrame với (các) cấp chỉ mục được yêu cầu / cấp.

add_suffix9([keep])

Trả về một loạt mới với các giá trị bị thiếu bị xóa.

agg0(other[, level, fill_value, axis])

Trả về bằng chuỗi và phần tử khác, yếu tố khôn ngoan (EQ toán tử nhị phân).

agg1(other)

Kiểm tra xem hai đối tượng có chứa các yếu tố giống nhau hay không.

agg2([com, span, halflife, alpha, ...])

Cung cấp tính toán có trọng số theo cấp số nhân (EW).

agg3([min_periods, center, axis, method])

Cung cấp tính toán cửa sổ mở rộng.

agg4([ignore_index])

Chuyển đổi từng yếu tố của một danh sách giống như một hàng.

agg5([sort, na_sentinel, use_na_sentinel])

Mã hóa đối tượng như một loại được liệt kê hoặc biến phân loại.

agg6([axis, inplace, limit, downcast])

Từ đồng nghĩa với NO___Trans___Pre___23 với NO___Trans___Pre___68.

agg9([value, method, axis, inplace, ...])

Điền vào các giá trị NA/NAN bằng phương pháp được chỉ định.

aggregate0([items, like, regex, axis])

Tập hợp con các hàng hoặc cột DataFrame theo các nhãn chỉ mục được chỉ định.

aggregate1(offset)

Chọn các khoảng thời gian ban đầu của dữ liệu chuỗi thời gian dựa trên phần bù ngày.

aggregate2()

Chỉ số trả về cho giá trị không NA đầu tiên hoặc không có, nếu không tìm thấy giá trị không NA.

aggregate3(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phân chia số nguyên của sê-ri và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân Floordiv).

aggregate4(other[, level, fill_value, axis])

Trả về lớn hơn hoặc bằng với chuỗi và các phần tử khác (toán tử nhị phân GE).

aggregate5(key[, default])

Nhận mục từ đối tượng cho khóa đã cho (Ex: DataFrame Cột).

aggregate6([by, axis, level, as_index, sort, ...])

Chuỗi nhóm sử dụng một bản đồ hoặc bởi một loạt các cột.

aggregate7(other[, level, fill_value, axis])

Trả về lớn hơn so với chuỗi và các phần tử khác (toán tử nhị phân GT).

aggregate8([n])

Trả lại n hàng đầu tiên.

aggregate9([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ...])

Vẽ biểu đồ của chuỗi đầu vào bằng cách sử dụng matplotlib.

align0([axis, skipna])

Trả về nhãn hàng của giá trị tối đa.

align1([axis, skipna])

Trả lại nhãn hàng của giá trị tối thiểu.

align2()

Cố gắng suy luận DTYPE tốt hơn cho các cột đối tượng.

align3([verbose, buf, max_cols, memory_usage, ...])

In một bản tóm tắt ngắn gọn của một loạt.

align4([method, axis, limit, inplace, ...])

Điền vào các giá trị NAN bằng phương pháp nội suy.

align5(values)

Liệu các phần tử trong loạt được chứa trong các giá trị.

align6()

Phát hiện các giá trị bị thiếu.

align7()

Series.isnull là một bí danh cho sê -ri.isna.

align8()

Trả về phần tử đầu tiên của dữ liệu cơ bản dưới dạng vô hướng Python.

align9()

Một cách uể oải lặp lại (chỉ mục, giá trị).

all0()

.

all1()

Trả lại bí danh cho chỉ mục.

all2([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả lại kurtosis không thiên vị trên trục yêu cầu.

all3([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả lại kurtosis không thiên vị trên trục yêu cầu.

all4(offset)

Chọn các khoảng thời gian cuối cùng của dữ liệu chuỗi thời gian dựa trên phần bù ngày.

all5()

Chỉ số trả về cho giá trị không phải cuối cùng hoặc không có, nếu không tìm thấy giá trị không NA.

all6(other[, level, fill_value, axis])

Trả về ít hơn hoặc bằng với chuỗi và các phần tử khác (toán tử nhị phân LE).

all7(other[, level, fill_value, axis])

Trả về ít hơn so với chuỗi và các phần tử khác, yếu tố (toán tử nhị phân LT).

all8([axis, skipna, level])

(Không dùng nữa) Trả về độ lệch trung bình tuyệt đối của các giá trị so với trục được yêu cầu.

all9(arg[, na_action])

Các giá trị bản đồ của chuỗi theo ánh xạ hoặc hàm đầu vào.

index00(cond[, other, inplace, axis, level, ...])

Thay thế các giá trị trong đó điều kiện là đúng.

index01([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả về tối đa của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index02([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả về giá trị trung bình của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index03([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả về trung bình của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index04([index, deep])

Trả về việc sử dụng bộ nhớ của bộ truyện.

index05([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả về tối thiểu của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index06(other[, level, fill_value, axis])

Trả về modulo của chuỗi và các phần tử khác, phần tử (mod toán tử nhị phân).

index07([dropna])

Trả về (các) chế độ của loạt.

index08(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phép nhân của chuỗi và các yếu tố khác, yếu tố khôn ngoan (toán tử nhị phân mul).

index09(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phép nhân của chuỗi và các yếu tố khác, yếu tố khôn ngoan (toán tử nhị phân mul).

index10(other[, level, fill_value, axis])

Trả về không bằng chuỗi và phần tử khác, yếu tố khôn ngoan (toán tử nhị phân NE).

index11([n, keep])

Trả lại các yếu tố N lớn nhất.

index12()

Phát hiện các giá trị hiện có (không bỏ lỡ).

index13()

Series.notnull là một bí danh cho sê -ri.notna.

index14([n, keep])

Trả lại các yếu tố N nhỏ nhất.

index15([dropna])

Trả về số phần tử duy nhất trong đối tượng.

index16([axis, inplace, limit, downcast])

Từ đồng nghĩa với NO___Trans___Pre___23 với NO___Trans___Pre___68.

index19([periods, fill_method, limit, freq])

Tỷ lệ thay đổi giữa các yếu tố hiện tại và một yếu tố trước.

index20(func, *args, **kwargs)

Áp dụng các chức năng có thể chuỗi mà mong đợi loạt hoặc dataFrames.

index21

Bí danh của NO___Trans___Pre___122

index23(item)

Trả lại mục và rơi từ loạt.

index24(other[, level, fill_value, axis])

Trả về sức mạnh theo cấp số nhân của chuỗi và phần tử khác, yếu tố (toán tử nhị phân POW).

index25([axis, skipna, level, numeric_only, ...])

Trả về sản phẩm của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index26([axis, skipna, level, numeric_only, ...])

Trả về sản phẩm của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index27([q, interpolation])

Giá trị trả lại tại lượng tử đã cho.

index28(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phần bổ sung của chuỗi và các phần tử khác (toán tử nhị phân RADD).

index29([axis, method, numeric_only, ...])

Tính toán xếp hạng dữ liệu số (1 đến n) dọc theo trục.

index30([order])

Trả về dữ liệu cơ bản được làm phẳng dưới dạng ndarray.

index31(other[, level, fill_value, axis])

Trả lại sự phân chia nổi của sê-ri và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân RTRUEDIV).

index32(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phân chia số nguyên và modulo của sê-ri và các phần tử khác, yếu tố (toán tử nhị phân RDIVMOD).

index33(*args, **kwargs)

Chuỗi phù hợp với chỉ mục mới với logic điền tùy chọn.

index34(other[, method, copy, limit, ...])

Trả về một đối tượng với các chỉ số phù hợp như đối tượng khác.

index35([index, axis, copy, inplace, level, ...])

Thay đổi nhãn chỉ số hoặc tên.

index36([mapper, index, columns, axis, copy])

Đặt tên của trục cho chỉ mục hoặc cột.

index37(order)

Sắp xếp lại các cấp chỉ số bằng cách sử dụng thứ tự đầu vào.

index38(repeats[, axis])

Lặp lại các yếu tố của một loạt.

index39([to_replace, value, inplace, limit, ...])

Thay thế các giá trị được đưa ra trong to_Replace bằng giá trị.

index40(rule[, axis, closed, label, ...])

Nhận lại dữ liệu chuỗi thời gian.

index41([level, drop, name, inplace, ...])

Tạo một DataFrame hoặc Sê -ri mới với Đặt lại chỉ mục.

index42(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phân chia số nguyên của sê-ri và các phần tử khác, điều hành nhị phân RFLOORDIV).

index43(other[, level, fill_value, axis])

Trả về modulo của chuỗi và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân RMOD).

index44(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phép nhân của chuỗi và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân RMUL).

index45(window[, min_periods, center, ...])

Cung cấp tính toán cửa sổ lăn.

index46([decimals])

Vòng mỗi giá trị trong một chuỗi cho số thập phân đã cho.

index47(other[, level, fill_value, axis])

Trả về sức mạnh theo cấp số nhân của chuỗi và các phần tử khác, rpow toán tử nhị phân).

index48(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phép trừ của chuỗi và các phần tử khác (toán tử nhị phân RSub).

index49(other[, level, fill_value, axis])

Trả lại sự phân chia nổi của sê-ri và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân RTRUEDIV).

index50([n, frac, replace, weights, ...])

Trả về một mẫu ngẫu nhiên của các mục từ một trục của đối tượng.

index51(value[, side, sorter])

Tìm các chỉ số nơi các yếu tố nên được chèn để duy trì trật tự.

index52([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])

Trả về lỗi tiêu chuẩn không thiên vị của giá trị trung bình so với trục được yêu cầu.

index53(labels[, axis, inplace, copy])

Gán chỉ mục mong muốn cho trục đã cho.

index54(*[, copy, allows_duplicate_labels])

Trả về một đối tượng mới với các cờ cập nhật.

index55([periods, freq, axis, fill_value])

Chỉ số thay đổi theo số lượng các khoảng thời gian mong muốn với một freq thời gian tùy chọn.

index56([axis, skipna, level, numeric_only])

Trả về độ lệch không thiên vị đối với trục được yêu cầu.

index57([periods, axis])

(Không dùng nữa) tương đương với dịch chuyển mà không cần sao chép dữ liệu.

index58([axis, level, ascending, ...])

Sắp xếp loạt theo nhãn chỉ mục.

index59([axis, ascending, inplace, ...])

Sắp xếp theo các giá trị.

index60

Bí danh của NO___Trans___Pre___161

index62([axis])

Squeeze 1 đối tượng trục kích thước vào vô hướng.

index63([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])

Trả về độ lệch chuẩn mẫu so với trục được yêu cầu.

index64

Bí danh của NO___Trans___Pre___165

index66(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phép trừ của chuỗi và phần tử khác, yếu tố (toán tử nhị phân phụ).

index67(other[, level, fill_value, axis])

Trả về phép trừ của chuỗi và phần tử khác, yếu tố (toán tử nhị phân phụ).

index68([axis, skipna, level, numeric_only, ...])

Trả về tổng của các giá trị qua trục được yêu cầu.

index69(axis1, axis2[, copy])

Trục trao đổi và giá trị hoán đổi trục một cách thích hợp.

index70([i, j, copy])

Mức độ hoán đổi I và J trong NO___TRANS___PRE___171.

index72([n])

Trả lại n hàng cuối cùng.

index73(indices[, axis, is_copy])

Trả về các phần tử trong các chỉ số vị trí đã cho dọc theo một trục.

index74([excel, sep])

Sao chép đối tượng vào bảng tạm.

index75([path_or_buf, sep, na_rep, ...])

Viết đối tượng vào tệp Giá trị phân tách bằng dấu phẩy (CSV).

index76([into])

Chuyển đổi chuỗi thành {nhãn -> value} đối tượng Dict hoặc Dict giống như.

index77(excel_writer[, sheet_name, na_rep, ...])

Viết đối tượng vào một tờ Excel.

index78([name])

Chuyển đổi chuỗi thành DataFrame.

index79(path_or_buf, key[, mode, complevel, ...])

Viết dữ liệu chứa vào tệp HDF5 bằng HDFstore.

index80([path_or_buf, orient, date_format, ...])

Chuyển đổi đối tượng thành chuỗi JSON.

index81([buf, columns, col_space, header, ...])

Kết xuất đối tượng cho một bảng bảng latex, dài hoặc lồng nhau.

index82()

Trả về một danh sách các giá trị.

index83([buf, mode, index, storage_options])

Sê-ri in ở định dạng thân thiện với Markdown.

index84([dtype, copy, na_value])

Một ndarray numpy đại diện cho các giá trị trong loạt hoặc chỉ mục này.

index85([freq, copy])

Chuyển đổi chuỗi từ DateTimeIndex sang StentIndex.

index86(path[, compression, protocol, ...])

Đối tượng Pickle (serialize) để tập tin.

index87(name, con[, schema, if_exists, ...])

Viết các bản ghi được lưu trữ trong DataFrame vào cơ sở dữ liệu SQL.

index88([buf, na_rep, float_format, ...])

Kết xuất một biểu diễn chuỗi của loạt.

index89([freq, how, copy])

Di chuyển đến DateTimeIndex của dấu thời gian, vào đầu thời gian.

index90()

Trả về một đối tượng Xarray từ đối tượng Pandas.

index91()

Trả về một danh sách các giá trị.

index92(func[, axis])

Gọi index93 về tự sản xuất một chuỗi có cùng hình dạng trục như bản thân.

index94(*args, **kwargs)

Trả lại chuyển vị, đó là theo định nghĩa tự.

index95(other[, level, fill_value, axis])

Trả lại sự phân chia nổi của sê-ri và các yếu tố khác, yếu tố (toán tử nhị phân TruedIV).

index96([before, after, axis, copy])

Cắt ngắn một loạt hoặc dataFrame trước và sau một số giá trị chỉ mục.

index97([periods, freq, axis])

(Không dùng nữa) Thay đổi chỉ số thời gian, sử dụng tần số của chỉ mục nếu có.

index98(tz[, axis, level, copy])

Chuyển đổi trục nhận biết TZ sang múi giờ đích.

index99(tz[, axis, level, copy, ...])

Bản địa hóa chỉ số Maive TZ của một loạt hoặc DataFrame vào múi giờ nhắm mục tiêu.

abs00()

Trả về các giá trị duy nhất của đối tượng chuỗi.

abs01([level, fill_value])

Unstack, còn được gọi là Pivot, loạt với Multi Index để tạo ra DataFrame.

abs02(other)

Sửa đổi chuỗi tại chỗ bằng cách sử dụng các giá trị từ chuỗi truyền qua.

abs03([normalize, sort, ascending, ...])

Trả về một loạt chứa số lượng của các giá trị duy nhất.

abs04([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])

Trả về phương sai không thiên vị so với trục được yêu cầu.

abs05([dtype])

Tạo một cái nhìn mới của bộ truyện.

abs06(cond[, other, inplace, axis, level, ...])

Thay thế các giá trị trong đó điều kiện là sai.

abs07(key[, axis, level, drop_level])

Trả về mặt cắt ngang từ loạt/dataFrame.

Sê -ri trong Pandas Python là gì?

Sê -ri giải thích là gì?

Sê -ri và danh sách trong Python là gì?

Tại sao chúng ta sử dụng loạt trong Python?