เมื่อต้องการค้นหาความถี่องค์ประกอบในช่วงเปอร์เซ็นต์ จะใช้ ตัวนับ ร่วมกับเทคนิคการวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_list = [56, 34, 78, 90, 11, 23, 6, 56, 79, 90] print("The list is :") print(my_list) start, end = 13, 60 my_f

หากต้องการเพิ่มคอลัมน์ศูนย์ลงใน Pandas DataFrame ให้ใช้วงเล็บเหลี่ยมและตั้งค่าเป็น 0 ในตอนแรก ให้นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'T

เมื่อจำเป็นต้องจัดกลุ่มองค์ประกอบที่อยู่ติดกันของสตริงที่อยู่ในรายการ จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้ จัดกลุ่มตาม และ ผลตอบแทน ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from itertools import groupby def string_check(elem):    return isinstance(elem, str) def group_string(my_list):  

เมื่อจำเป็นต้องรับการทำซ้ำอักขระของอักขระที่กำหนด วิธีการถูกกำหนดโดยใช้ค่าดัชนีเพื่อพิมพ์การซ้ำซ้อน ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def to_string(my_list): return ''.join(my_list) def lex_recurrence(my_string, my_data, last_val, index_val): length = len(my_string) fo

ในการรับประเภทข้อมูลของคอลัมน์ ให้ใช้เมธอด info() ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นก่อน - import pandas as pd สร้าง DataFrame โดยมี 2 คอลัมน์ที่มีประเภทข้อมูลต่างกัน - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', '

ในการเลือกคอลัมน์ที่มีประเภทข้อมูลเฉพาะ ให้ใช้ select_dtypes() วิธีการและ รวม พารามิเตอร์. ขั้นแรก ให้สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett

หากต้องการเปลี่ยนชื่อส่วนหัวของคอลัมน์หลายรายการ ให้ใช้ rename() เมธอดและตั้งค่าพจนานุกรมใน คอลัมน์ พารามิเตอร์. ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla', '

เมื่อจำเป็นต้องนับความถี่ของความยาวแถวเมทริกซ์ จะมีการวนซ้ำและเพิ่มความถี่ในพจนานุกรมว่างหรือเพิ่มขึ้นหากพบอีกครั้ง ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[42, 24, 11], [67, 18], [20], [54, 10, 25], [45, 99]] print("The list is :") print(my_list) my_result = dict() for e

เราจะใช้ iat แอตทริบิวต์เพื่อเข้าถึงองค์ประกอบสุดท้าย เนื่องจากใช้เพื่อเข้าถึงค่าเดียวสำหรับคู่แถว/คอลัมน์ตามตำแหน่งจำนวนเต็ม ให้เรานำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็นก่อน - import pandas as pd สร้างชุดหมีแพนด้าด้วยตัวเลข - data = pd.Series([10, 20, 5, 65, 75, 85, 30, 100]) ตอนนี้ รับองค์ประกอบสุดท้าย

เมื่อจำเป็นต้องสร้างรายการที่ซ้อนกันซึ่งมีค่าเป็นจำนวนองค์ประกอบรายการ จะใช้การวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [11, 25, 36, 24] print("The list is :") print(my_list) for element in range(len(my_list)): my_list[element] = [element+1 for j in range(e

เมื่อจำเป็นต้องทำให้รายการที่ซ้อนกันเป็นรายการทูเพิล จะมีการกำหนดเมธอดที่ใช้รายการเป็นพารามิเตอร์ และใช้วิธี isinstance เพื่อตรวจสอบว่าองค์ประกอบนั้นเป็นของประเภทใดประเภทหนึ่งหรือไม่ ขึ้นอยู่กับสิ่งนี้ เอาต์พุตจะปรากฏขึ้น ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def convert_nested_tuple(my_list

หากต้องการสแต็คคอลัมน์ระดับเดียว ให้ใช้ datafrem.stack() ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ด้วยคอลัมน์ระดับเดียว - dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 'y', 'z'],columns=['a

เมื่อจำเป็นต้องได้รับช่วงที่ต่อเนื่องกันของ K ซึ่งมากกว่า N แอตทริบิวต์ enumerate และการวนซ้ำอย่างง่ายจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [3, 65, 33, 23, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 3, 65] print("The list is :") print(my_list) K = 65 N = 3 print("The value

หากต้องการผนวกรายการเข้ากับ DataFrame โดยใช้ append() ให้เราสร้าง DataFrame ก่อน ข้อมูลอยู่ในรูปแบบของรายการการจัดอันดับทีมสำหรับตัวอย่างของเรา - # data in the form of list of team rankings Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand&#

เมื่อจำเป็นต้องลบองค์ประกอบที่ไม่เพิ่มขึ้น การวนซ้ำแบบง่ายจะถูกใช้ควบคู่ไปกับการเปรียบเทียบองค์ประกอบ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [5,23, 45, 11, 45, 67, 89, 99, 10, 26, 7, 11] print("The list is :") print(my_list) my_result = [my_list[0]] for elem in my_list:

เมื่อจำเป็นต้องกำหนดอันดับดัชนีขององค์ประกอบในโครงสร้างข้อมูล จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้รายการเป็นพารามิเตอร์ มันวนซ้ำองค์ประกอบในรายการ และทำการเปรียบเทียบบางอย่างก่อนที่จะเปลี่ยนค่าของตัวแปรสองตัว ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def find_rank_elem(my_list): my_result = [0 for x in

ในการดึงคอลัมน์ระหว่าง DataFrames สองอันตามทางแยก ให้ใช้เมธอด intersection() ให้เราสร้าง DataFrames สองอัน - # creating dataframe1 dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_Ca

เมื่อจำเป็นต้องแยกอักขระต่อเนื่องที่เชื่อมติดกันซึ่งมีลักษณะคล้ายคลึงกัน จะใช้วิธีการ จัดกลุ่ม และวิธีการ เข้าร่วม ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from itertools import groupby my_string = 'pppyyytthhhhhhhoooooonnn' print("The string is :") print(my_string) my_resul

เมื่อต้องการรับกลุ่มความยาว K ด้วยผลรวมที่กำหนด สามารถใช้รายการว่าง วิธี ผลิตภัณฑ์ วิธี ผลรวม และวิธีการ ผนวก ได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from itertools import product my_list = [45, 32, 67, 11, 88, 90, 87, 33, 45, 32] print("The list is : ") print(my_list) N = 77 p

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์ตัวเลขที่ไม่ธรรมดาทั้งหมดที่มีอยู่ในตัวเลขสองตัว จะมีการกำหนดเมธอดที่รับจำนวนเต็มสองจำนวนเป็นพารามิเตอร์ วิธีการ symmetric_difference ใช้สำหรับรับตัวเลขที่ไม่ธรรมดา ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def distinct_uncommon_nums(val_1, val_2): val_1 = str(val_1) v