เมื่อต้องการนับคู่ของสตริงย้อนกลับ จะใช้การวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [{"Python": 8, "is": 1, "fun": 9}, {"Python": 2, "is": 9, "fun": 1}, {"Python": 5, "is": 10,"fun"

เมื่อจำเป็นต้องได้รับค่าสูงสุดของแต่ละคีย์ในรายการองค์ประกอบพจนานุกรม จะใช้การวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [{"Hi": 18, "there": 13, "Will": 89}, {"Hi": 53, "there": 190, "Will": 87}] print("

เมื่อต้องการค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดในรายการสตริง รายการจะถูกวนซ้ำและใช้วิธี สูงสุด เพื่อนับจำนวนสตริงสูงสุด ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import defaultdict my_list = ["python is best for coders", "python is fun", "python is easy to learn&quo

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาสตริงในรายการ คุณสามารถใช้เงื่อนไข if ง่ายๆ พร้อมกับตัวดำเนินการ in ได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [4, 3.0, 'python', 'is', 'fun'] print("The list is :") print(my_list) key = 'fun' print("The key is :&qu

เมื่อต้องการพิมพ์องค์ประกอบที่มีสระสูงสุดจากรายการ ความเข้าใจของรายการจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["this", "week", "is", "going", "great"] print("The list is :") print(my_list) my_result = ""

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์องค์ประกอบทั่วไปที่ดัชนีเฉพาะในรายการสตริง สามารถใช้เมธอด นาที ความเข้าใจรายการ และค่าแฟล็กบูลีนได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["week", "seek", "beek", "reek", 'meek', 'peek'] print("The li

หากต้องการจัดแนวส่วนหัวของคอลัมน์ให้อยู่ตรงกลาง ให้ใช้ display.colheader_justify และค่า ศูนย์ นำเข้าไลบรารีที่ต้องการ - นำเข้าแพนด้าเป็น pd สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ - dataFrame =pd.DataFrame ( { รถยนต์:[BMW, Lexus, Tesla, Mustang, Mercedes, Jaguar], Reg_Price:[7000.5057, 1500, 5000.9578 , 80

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาการรวมส่วนต่อท้ายแบบเลือกต่อเนื่อง สามารถใช้การวนซ้ำอย่างง่าย วิธี สิ้นสุดด้วย และวิธีการ ผนวก ได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list =[Python-, fun, to-, code]print(The list is :)print(my_list)suffix =-print(The suffix is ​​: )print(suffix)result =[]temp =[]fo

เมื่อจำเป็นต้องจัดเรียงแถวตามความถี่ของ K จะใช้การทำความเข้าใจรายการและวิธีการ ตัวนับ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_list = [34, 56, 78, 99, 99, 99, 99, 99, 12, 12, 32, 51, 15, 11, 0, 0] print ("The list is ") print(my_list) my_result =

ใช้วิธี astype() ใน Pandas เพื่อแปลงประเภทข้อมูลหนึ่งเป็นอีกประเภทหนึ่ง นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - นำเข้าแพนด้าเป็น pd สร้าง DataFrame ในที่นี้ เรามี 2 คอลัมน์ “Reg_Price” เป็นประเภททศนิยมและประเภท int “หน่วย” – dataFrame =pd.DataFrame( { Reg_Price:[7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000], Uni

เมื่อจำเป็นต้องรับชุดค่าผสมทดแทนจากรายการอื่น จะใช้วิธี การรวมกัน และวิธี รายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from itertools import combinations my_list = [54, 98, 11] print("The list is :") print(my_list) replace_list = [8, 10] my_result = list(combinations(my_list +

เมื่อจำเป็นต้องแยกแถวที่จับคู่ ระบบจะใช้ความเข้าใจรายการและตัวดำเนินการ ทั้งหมด ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[10, 21, 34, 21, 37], [41, 41, 52, 68, 68, 41], [12, 29], [30, 30, 51, 51]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [row for row in my_list i

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบอิลิเมนต์พีคสำรองในรายการ ฟังก์ชันถูกกำหนดให้วนซ้ำผ่านรายการ อิลิเมนต์ที่อยู่ติดกันของอาร์เรย์จะถูกเปรียบเทียบ และขึ้นอยู่กับสิ่งนี้ เอาต์พุตจะแสดงบนคอนโซล ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def find_peak(my_array, array_length) :    if (array_length == 1)

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบองค์ประกอบที่คล้ายกันในแถวเมทริกซ์ จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้เมทริกซ์เป็นพารามิเตอร์ เมธอดแผนที่ใช้เพื่อแปลงเมทริกซ์เป็นทูเพิล ค่าเมทริกซ์ซ้ำแล้วซ้ำอีก และหากความถี่มากกว่า 1 จะแสดงบนคอนโซล ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter def find_du

หากต้องการสร้างคอลัมน์เดียว ให้ใช้เมธอด astype() ขั้นแรกให้เราสร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ หนึ่งในนั้นคือประเภท float64 และอีกประเภทหนึ่งคือ int64 - dataFrame = pd.DataFrame( { "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000], "Units": [90, 120, 100,

หากต้องการเลือกแถวโดยส่งป้ายกำกับ ให้ใช้ฟังก์ชัน loc() ระบุดัชนีที่คุณต้องการเลือกแถว นี่คือป้ายกำกับดัชนีในตัวอย่างของเรา เรามี x, y และ z เป็นป้ายกำกับดัชนี และสามารถใช้เพื่อเลือกแถวที่มี loc() สร้าง DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],index=['x', 'y

เมื่อจำเป็นต้องแปลงค่าส่วนต่อท้ายเป็นค่า พจนานุกรมจะถูกทำซ้ำและใช้วิธีการ replace เพื่อแปลงค่าเหล่านั้นเป็นค่า ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["5Cr", "7M", "9B", "12L", "20Tr", "30K"] print("The list is :"

ในการเลือกแถวตามตำแหน่งจำนวนเต็ม ให้ใช้ฟังก์ชัน iloc() ระบุหมายเลขดัชนีของแถวที่คุณต้องการเลือก สร้าง DataFrame - dataFrame =pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],index=[x, y, z],columns=[a , b]) เลือกแถวที่มีตำแหน่งเป็นจำนวนเต็มโดยใช้ iloc() - dataFrame.iloc[1] ตัวอย่าง ต่อไปนี้เป็นรหัส -

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาค่าดัชนีที่มีการทำซ้ำในรายการ จะมีการวนซ้ำโดยใช้ความเข้าใจรายการและ แจกแจง ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [4, 0, 3, 1] print("The list is :") print(my_list) my_result = [element for sub in ([index] * element for index, element in enumerate(my_

เมื่อจำเป็นต้องกรองสตริงเคสที่คล้ายกัน สามารถใช้ list comprehension ร่วมกับเมธอด isupper และ islower ได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list =[Python, good, FOr, few, CODERS]print(The list is :)print(my_list)my_result =[sub for sub in my_list if sub. islower() หรือ sub.isupper()]pr