หากต้องการเพิ่มคำนำหน้าให้กับชื่อคอลัมน์ทั้งหมด ให้ใช้เมธอด add_prefix() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 4 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes',

ในการกำหนดสีเส้นขอบของจุดใน matplotlib scatterplots เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร N เพื่อเก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ scatter() กระบวนการ. หากต้องการกำหนดสีเส้นขอบ

ในการวาดโครงข่ายและกราฟด้วย networkx เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - นำเข้า networkx และ pyplot กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย ใช้ nx.grid_2d_graph(3, 3) เพื่อให้ได้กราฟกริดสองมิติ กราฟตารางมีแต่ละโหนดเชื่อมต่อกับเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสี่แห่ง วาดกราฟ G ด้วย Matplotlib หา

ในการพล็อตพล็อตพื้นผิวที่ถูกปกปิดโดยใช้ Python, Numpy และ Matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่ เพิ่ม ขวาน ให้กับร่างเป็นส่วนหนึ่งของการจัดเรียงแผนย่อย ส่งคืนเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัด pi

ในการเปลี่ยนสีใบหน้าของพล็อตโดยใช้ matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy สร้างร่างและชุดแผนย่อย พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ plot() เมธอดที่มี color=yellow และ linewidth=7 กำหนดสีหน้าของแกนโดยใช้ set

ในการวาดรูปหลายเหลี่ยมที่ใหญ่ที่สุดจากชุดของจุดใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - นำเข้า รูปหลายเหลี่ยม จาก matplotlib.patches . กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างรายการจุดข้อมูลสำหรับรูปหลายเหลี่ยมที่ใหญ่ที่สุด รับอินสแตนซ์รูปหลายเหลี่ยม สร้างร่างและชุดแผนย

sort_index() ใช้เพื่อจัดเรียงดัชนีจากน้อยไปมากและจากมากไปน้อย หากคุณไม่พูดถึงพารามิเตอร์ใดๆ ดัชนีจะเรียงลำดับจากน้อยไปมาก ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ใหม่ มีดัชนีที่ไม่เรียงลำดับ - dataFrame = pd.DataFrame([100, 150, 200, 250, 250, 500],index=[4, 8, 2, 9, 1

เราสามารถค้นหา DataFrame เพื่อหาค่าเฉพาะ ใช้ iloc เพื่อดึงค่าที่ต้องการและแสดงทั้งแถว ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 4 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes&

ใช้ fillna() วิธีและตั้งค่าคงที่ในนั้นสำหรับค่าที่ขาดหายไปทั้งหมดโดยใช้พารามิเตอร์ ค่า . ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pandas as pd import numpy as np สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ Numpy np.NaN − dataFrame = pd.DataFrame(   &nbs

Mode คือค่าที่ปรากฏมากที่สุดในชุดของค่า ใช้ fillna() วิธีการและตั้งค่าโหมดเพื่อเติมคอลัมน์ที่ขาดหายไปด้วยโหมด ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pandas as pd import numpy as np สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ Numpy np.NaN − dataFrame = pd.D

Dataframe.loc ใช้เพื่อเข้าถึงกลุ่มของแถวและคอลัมน์ตามป้ายกำกับหรืออาร์เรย์บูลีน เราจะผนวกรายการเข้ากับ DataFrame โดยใช้ loc ให้เราสร้าง DataFrame ก่อน ข้อมูลอยู่ในรูปแบบของรายการการจัดอันดับทีมสำหรับตัวอย่างของเรา - # data in the form of list of team rankings Team = [['India', 1, 100],['

เมื่อจำเป็นต้องปิดบังรายการโดยใช้ค่าจากรายการอื่น ระบบจะใช้ความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [5, 6, 1, 9, 11, 0, 4] print("The list is :") print(my_list) search_list = [2, 10, 6, 3, 9] result = [1 if element in search_list else 0 for element in my_

ค่ามัธยฐานแยกครึ่งบนจากครึ่งล่างของข้อมูล ใช้เมธอด fillna() และตั้งค่ามัธยฐานเพื่อเติมคอลัมน์ที่ขาดหายไปด้วยค่ามัธยฐาน ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pandas as pd import numpy as np สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ Numpy np.NaN − dataFra

ในการต่อ DataFrames ให้ใช้เมธอด concat() แต่หากต้องการละเว้นรายการซ้ำ ให้ใช้เมธอด drop_duplicates() นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrames ที่จะต่อกัน - # Create DataFrame1 dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'J

เมื่อจำเป็นต้องแยกองค์ประกอบออกจาก List in a Set สามารถใช้ลูป for อย่างง่ายและเงื่อนไขพื้นฐานได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [5, 7, 2, 7, 2, 4, 9, 8, 8] print("The list is :") print(my_list) search_set = {6, 2, 8} my_result = [] for element in my_list: if

เมื่อจำเป็นต้องลบคำที่เหมือนกันในสตริงทั้งสอง จะมีการกำหนดเมธอดที่รับสองสตริง สตริงจะถ่มน้ำลายตามช่องว่างและใช้ความเข้าใจรายการเพื่อกรองผลลัพธ์ออก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def common_words_filter(my_string_1, my_string_2):    my_word_count = {}    for wo

ในการเปิดรายการ เราสามารถใช้วิธี append() ด้วยเหตุนี้ เราจึงสามารถใช้เมธอด loc() ได้ ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ต่อไปนี้เป็นข้อมูลในรูปแบบของรายการการจัดอันดับทีม - Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Ze

เมื่อจำเป็นต้องเพิ่มเส้นขอบแบบกำหนดเองให้กับเมทริกซ์ สามารถใช้รายการซ้ำแบบง่ายเพื่อเพิ่มเส้นขอบที่จำเป็นให้กับเมทริกซ์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[2, 5, 5], [2, 7, 5], [4, 5, 1], [1, 6, 6]] print("The list is :") print(my_list) print("The resultant matr

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาชุดที่ซ้ำกันในรายการชุด ระบบจะใช้ ตัวนับ และ ชุดแช่แข็ง ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_list = [{4, 8, 6, 1}, {6, 4, 1, 8}, {1, 2, 6, 2}, {1, 4, 2}, {7, 8, 9}] print("The list is :") print(my_list) my_freq = Counter(fro

เมื่อจำเป็นต้องได้รับจำนวนยกกำลังของตัวเลขเฉพาะ ตัวดำเนินการ ** จะถูกใช้ควบคู่ไปกับความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน n = 4 print("The value n is : ") print(n) k = 5 print("The value of k is : ") print(k) result = [n ** index for index in range(0, k)]