เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าสตริงเริ่มต้นด้วยสตริงย่อยเฉพาะหรือไม่ โดยใช้นิพจน์ทั่วไป มีการกำหนดเมธอดที่วนซ้ำผ่านสตริงและใช้วิธี ค้นหา เพื่อตรวจสอบว่าสตริงเริ่มต้นด้วยสตริงย่อยเฉพาะหรือไม่ หรือเปล่า ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re def check_string(my_string, sub_string) : i

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าสตริงเริ่มต้นและลงท้ายด้วยอักขระเดียวกันหรือไม่ สามารถใช้นิพจน์ทั่วไปได้ สามารถกำหนดวิธีการที่ใช้ฟังก์ชัน ค้นหา เพื่อดูว่าสตริงเริ่มต้นและลงท้ายด้วยอักขระเฉพาะหรือไม่ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re regex_expression = r'^[a-z]$|^([a-z]).*\1$'

เมื่อต้องการตรวจสอบว่าสตริงที่ลงท้ายด้วยอักขระที่เป็นตัวอักษรและตัวเลขคละกันหรือไม่ นิพจน์ทั่วไปจะถูกใช้ มีการกำหนดเมธอดที่ตรวจสอบเพื่อดูอักขระที่เป็นตัวอักษรและตัวเลข และส่งกลับสตริงเป็นเอาต์พุต ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re regex_expression = '[a-zA-z0-9]$' def

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าสตริงที่ระบุมีอักขระเฉพาะโดยใช้นิพจน์ทั่วไปหรือไม่ จะมีการกำหนดรูปแบบนิพจน์ทั่วไป และสตริงจะต้องเป็นไปตามรูปแบบนี้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re def check_string(my_string, regex_pattern): if re.search(regex_pattern, my_string): print(&quo

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาคำที่มากกว่าความยาวที่กำหนด จะมีการกำหนดเมธอดที่แยกสตริงออกและวนซ้ำ จะตรวจสอบความยาวของคำและเปรียบเทียบกับความยาวที่กำหนด หากตรงกัน ระบบจะส่งคืนเป็นเอาต์พุต ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน string_length:result_string.append(x) return result_string_length =3my_strin

เมื่อจำเป็นต้องยอมรับสตริงที่ขึ้นต้นด้วยสระ ฟังก์ชัน startswith จะใช้เพื่อตรวจสอบว่าสตริงนั้นขึ้นต้นด้วยอักขระเฉพาะ (สระ) หรือไม่ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["Hi", "there", "how", "are", "u", "doing"] print(&qu

ในการเติม NaN ด้วย Polynomial Interpolation ให้ใช้ interpolate() วิธีการในชุดหมีแพนด้า ด้วยวิธีนี้ ให้ตั้งค่า “วิธีการ ” เป็นพารามิเตอร์ “พหุนาม ”. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np สร้างชุด Pandas ที่มีค่า NaN บางส่วน เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ numpy np.nan − d

หากต้องการแสดงค่าที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละคอลัมน์ ให้ใช้ unique() วิธีการและตั้งค่าคอลัมน์ภายในนั้น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มีสองคอลัมน์และบันทึกที่ซ้ำกัน - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack',

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาความยาวของคำสุดท้ายในสตริง จะมีการกำหนดวิธีการที่จะลบช่องว่างส่วนเกินในสตริงออก และทำซ้ำผ่านสตริงนั้น มันวนซ้ำจนกว่าจะพบคำสุดท้าย จากนั้นจะค้นหาความยาวของมันและส่งกลับเป็นผลลัพธ์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def last_word_length(my_string): init_val = 0 pr

เมื่อต้องการค้นหาค่าสูงสุดอันดับสามในรายการจำนวนเต็ม จะมีการกำหนดเมธอดที่รับรายการเป็นพารามิเตอร์ มันเริ่มต้นรายการตัวเลขทศนิยมเป็นอนันต์ ค่าในรายการจะถูกทำซ้ำ และเปรียบเทียบกับค่าอนันต์ ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ ผลลัพธ์จะแสดงบนคอนโซล ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def third_max_num(my_num):

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาจำนวนเฉพาะภายในช่วงของตัวเลขที่กำหนด ช่วงนั้นจะถูกป้อนและจะมีการวนซ้ำ ตัวดำเนินการโมดูลัส % ถูกใช้เพื่อค้นหาจำนวนเฉพาะ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน lower_range = 670 upper_range = 699 print("The lower and upper range are :") print(lower_range, upper_ran

หากต้องการลบตัวเลขออกจากสตริง เราสามารถใช้วิธีแทนที่ () และแทนที่ได้ ให้เรานำเข้าไลบรารีที่ต้องใช้ก่อน - import pandas as pd สร้าง DataFrame พร้อมบันทึกของนักเรียน คอลัมน์รหัสมีสตริงที่มีตัวเลข - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Id": ['S01','S02&#

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่ามีตัวเลขและจำนวนคู่ในอาร์เรย์หรือไม่ จะมีการทำซ้ำและคูณด้วย 2 แล้วตรวจสอบ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def check_double_exists(my_list): for i in range(len(my_list)): for j in (my_list[:i]+my_list[i+1:]): if 2*my_list[i] == j: p

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่ามีตัวเลขและเลขสามตัวอยู่ในรายการหรือไม่ จะมีการกำหนดเมธอดที่วนซ้ำในรายการ และดูว่ามีตัวเลขและตัวเลขที่คูณด้วย 3 อยู่หรือไม่ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def check_triple_exists(my_list): for i in range(len(my_list)): for j in (my_list[:i]+my_list[i+

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าสตริงสองสตริงมีลักษณะแบบ isomorphic หรือไม่ จะมีการกำหนดเมธอดที่รับสองสตริงเป็นพารามิเตอร์ มันวนซ้ำตามความยาวของสตริง และแปลงอักขระเป็นจำนวนเต็มโดยใช้วิธี ord ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน MAX_CHARS = 256 def check_isomorphic(str_1, str_2):    len_

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาเวลาที่ถูกต้องซึ่งสามารถหาได้จากการแทนที่ตัวเลขที่ไม่รู้จัก จะมีการกำหนดวิธีการที่จะตรวจสอบเพื่อค้นหาตัวเลขที่ไม่รู้จัก/ซ่อน จากนั้นแปลงเป็นค่าอื่นขึ้นอยู่กับค่าที่มีอยู่ในดัชนี ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def find_latest_time(my_time): my_time = list(my_time

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ ผสาน () การทำงาน. การรวมภายนอกด้านซ้ายถูกนำไปใช้กับทั้ง DataFrames โดยการตั้งค่าภายใต้ “วิธี ” พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน merge() เช่น − how = “left” ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง - import pandas as pd มาสร้าง DataFrames สองอันที่จะรวมเข้าด้

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าตัวแปรที่กำหนดเป็นกำลัง 4 หรือไม่ จะมีการกำหนดเมธอดที่ชื่อว่า check_power_of_4 ซึ่งใช้จำนวนเต็มเป็นพารามิเตอร์ ตัวดำเนินการโมดูลัสและตัวดำเนินการ // ใช้เพื่อตรวจสอบสิ่งเดียวกันและคืนค่าเป็น True หรือ False ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าตัวแปรที่กำหนดเป็นกำลัง 3 หรือไม่ จะมีการกำหนดเมธอดที่ชื่อว่า check_power_of_3 ซึ่งใช้จำนวนเต็มเป็นพารามิเตอร์ ตัวดำเนินการโมดูลัสและตัวดำเนินการ // ใช้เพื่อตรวจสอบสิ่งเดียวกันและคืนค่าเป็น True หรือ False ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def

เมื่อจำเป็นต้องเพิ่มองค์ประกอบสุดท้ายทีละ 1 เมื่อป้อนค่าทศนิยม จะมีการกำหนดวิธีการชื่อ increment_num ซึ่งจะตรวจสอบเพื่อดูว่าองค์ประกอบสุดท้ายในรายการน้อยกว่า 9 หรือไม่ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการดำเนินการ ดำเนินการในองค์ประกอบของรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def increment_num(my_lis