เราจะจัดกลุ่ม Pandas DataFrame โดยใช้ groupby() เลือกคอลัมน์ที่จะใช้โดยใช้ฟังก์ชัน grouper เราจะจัดกลุ่มตามนาทีและคำนวณผลรวมของราคาจดทะเบียนพร้อมช่วงเวลาเป็นนาทีสำหรับตัวอย่างของเราที่แสดงด้านล่างสำหรับบันทึกการขายรถยนต์ ในตอนแรก สมมติว่าต่อไปนี้คือ Pandas DataFrame ของเราที่มีสามคอลัมน์ เราได้ตั้ง

เมื่อจำเป็นต้องจัดเรียงเมทริกซ์ตามผลรวมสูงสุดของอาร์เรย์ย่อยขนาด k จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้เมธอด amx และ sum และวนซ้ำในรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def sort_marix_K(my_list): return max(sum(my_list[index: index + K]) for index in range(len(my_list) - K)) my_list = [[51,

เมื่อต้องการค้นหาผลคูณของค่าดัชนีและผลรวม แอตทริบิวต์ enumerate จะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] print("The list is :") print(my_list) my_result = 0 for index, element in enumerate(my_list):    my_result += (index

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาสตริงย่อยขนาด N ที่มีอักขระ K ต่างกัน ระบบจะกำหนดเมธอดที่ใช้พารามิเตอร์สามตัวและใช้เงื่อนไข if เพื่อส่งคืนสตริงที่ต้องการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def generate_my_string(string_size, substring_size, distinct_chars): my_string = "" count_1 = 0

เมื่อต้องการค้นหาองค์ประกอบที่อยู่ห่างไกลที่ไม่ใช่ K จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายร่วมกับวิธี ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [91, 13, 19, 25, 35, 3, 9, 11, 0] print("The list is :") print(my_list) my_key = 2 print("The key is ") print(my_key) my_result =

เราจะดูวิธีการสร้าง multiindex จากอาร์เรย์โดยใช้ MultiIndex.from_arrays() ขั้นแรก ให้เราสร้างอาร์เรย์ของรถยนต์ - car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang'] สร้างอาร์เรย์อื่นสำห

เมื่อต้องการค้นหาผลรวมของกลุ่มจนถึง K แต่ละตัวในรายการ จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและวิธีการ ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import defaultdict my_list = [21, 4, 37, 46, 7, 56, 7, 69, 2, 86, 1] print("The list is :") print(my_list) my_key = 46 print("

เมื่อต้องการเพิ่มกำลังขององค์ประกอบต่อเนื่อง จะใช้เงื่อนไข if และการวนซ้ำอย่างง่ายพร้อมกับตัวดำเนินการ ** ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [21, 21, 23, 23, 45, 45, 45, 56, 56, 67] print("The list is :") print(my_list) my_freq = 1 my_result = 0 for index in range(0

เมื่อจำเป็นต้องแทนที่ค่าด้วยค่าดัชนี Kth ในรายการพจนานุกรม จะใช้เมธอด isinstance และการวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [{'python': [5, 7, 9, 1], 'is': 8, 'good': 10},    {'python': 1, 'for': 10, 'fun': 9

ในการกรอง DataFrame ระหว่างวันที่สองวัน ให้ใช้ dataframe.loc . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างพจนานุกรมรายการพร้อมบันทึกวันที่ - d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_Purc

เมื่อจำเป็นต้องกรองพจนานุกรมด้วยค่าที่เรียงลำดับ วิธีการ จัดเรียง พร้อมกับความเข้าใจรายการจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [{'python': 2, 'is': 8, 'fun': 10}, {'python': 1, 'for': 10, 'coding': 9}, {'cool':

เมื่อต้องการแทนที่องค์ประกอบของรายการโดยเพื่อนบ้านที่ยิ่งใหญ่ที่สุด จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายพร้อมกับเงื่อนไข if และ else ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [41, 25, 24, 45, 86, 37, 18, 99] print("The list is :") print(my_list) for index in range(1, len(my_list) - 1):

เมื่อจำเป็นต้องจัดกลุ่มสตริงตามความยาว K โดยใช้คำต่อท้าย จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและบล็อก ลอง และ ยกเว้น ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ['peek', "leak", 'creek', "weak", "good", 'week', "wood", "sneek"]

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ merge() การทำงาน. การรวมภายนอกด้านขวาถูกนำไปใช้กับทั้ง DataFrames โดยการตั้งค่าภายใต้ “วิธี ” พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน merge() เช่น − how = “right” ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง - import pandas as pd สร้างดาต้าเฟรมสองอันที่จะรวมเข้าด้วยกัน

หากต้องการจัดกลุ่มแถว dataframe เป็นรายการ ให้ใช้ฟังก์ชัน apply() ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่ร้องขอ - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang

ในการเติม NaN ด้วย Linear Interpolation ให้ใช้ interpolate() วิธีการในชุดหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np สร้างชุด Pandas ที่มีค่า NaN บางส่วน เราได้ตั้งค่า NaN โดยใช้ numpy np.nan − d = pd.Series([10, 20, np.nan, 40, 50, np.nan, 70, np.nan, 90, 100]

เมื่อต้องการค้นหาอักขระที่ใช้บ่อยน้อยที่สุดในสตริง ตัวนับ จะใช้เพื่อรับจำนวนตัวอักษร วิธี min ใช้เพื่อให้ได้ค่าต่ำสุดในสตริง นั่นคือการนับของตัวอักษรทุกตัวจะถูกเก็บไว้พร้อมกับตัวอักษร ได้รับขั้นต่ำแล้ว ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_str = "high

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าสตริงมีอักขระเฉพาะหรือไม่ มีการกำหนดเมธอดที่ชื่อว่า check_string ซึ่งใช้นิพจน์ทั่วไปและเมธอด คอมไพล์ เพื่อตรวจสอบว่าสตริงมีอักขระพิเศษหรือไม่ นอกเมธอด มีการกำหนดสตริง และเมธอดจะถูกเรียกโดยการส่งผ่านสตริงนี้เป็นพารามิเตอร์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import

เมื่อจำเป็นต้องลบอักขระทั้งหมดยกเว้นตัวอักษรและตัวเลข นิพจน์ทั่วไปจะถูกใช้ มีการกำหนดนิพจน์ทั่วไป และสตริงอยู่ภายใต้นิพจน์นี้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re my_string = "python123:, .@! abc" print ("The string is : ") print(my_string) result = re.sub(&

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาลำดับของอักษรตัวพิมพ์ใหญ่ตามด้วยตัวพิมพ์เล็กโดยใช้นิพจน์ทั่วไป จะมีการกำหนดวิธีที่ชื่อ match_string ซึ่งใช้วิธี ค้นหา เพื่อจับคู่นิพจน์ทั่วไป นอกเมธอด สตริงถูกกำหนดไว้ และเมธอดจะถูกเรียกโดยการส่งผ่านสตริง ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re def match_string(m