หากต้องการนับความแตกต่าง ให้ใช้ nunique ใน Pandas เราจะจัดกลุ่มตามคอลัมน์และค้นหาดวงอาทิตย์ด้วยโดยใช้ Numpy sum() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - นำเข้าแพนด้าเป็น pdimport numpy เป็น np สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ คอลัมน์มีค่าที่ซ้ำกัน - dataFrame =pd.DataFrame ({ รถยนต์:[BMW, Audi, BMW, Lexu

ในการรับค่าที่ไม่ซ้ำจากคอลัมน์ใน DataFrame ให้ใช้ unique() ในการนับค่าที่ไม่ซ้ำจากคอลัมน์ใน DataFrame ให้ใช้ nunique() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd; สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ เรามีค่าที่ซ้ำกันเช่นกัน - dataFrame = pd.DataFrame(    {       &quo

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่ารายการมีตัวเลขเฉพาะหรือไม่ จะใช้วิธี เข้าร่วม และการวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [427, 789, 345, 122, 471, 124] print("The list is :") print(my_list) my_digits = [1, 4, 7, 2] digit_string = ''.join([str(ele) for e

เมื่อจำเป็นต้องสร้างรายการ N แบบสุ่มที่มีขนาด K จะมีการกำหนดเมธอดที่สับเปลี่ยนค่าและให้ผลลัพธ์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from random import shuffle def gen_random_list(my_val, K): while True: shuffle(my_val) yield my_val[:K] my_list = [12, 45, 76, 32, 45, 88, 99,

เมื่อจำเป็นต้องแปลงเมทริกซ์เป็นรายการค่าพจนานุกรม คุณสามารถใช้ความเข้าใจพจนานุกรมอย่างง่ายได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[71, 26, 35], [65, 56, 37], [89, 96, 99]] print("The list is :") print(my_list) my_result = {my_index + 1 : my_list[my_index] for my_inde

ในการรับข้อมูลคอลัมน์ประเภทข้อมูลและ DataFrame ให้ใช้เมธอด info() นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝง - นำเข้าแพนด้าเป็น pd; สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ - dataFrame =pd.DataFrame ( { รถยนต์:[BMW, Audi, BMW, Lexus, Tesla, Lexus, Mustang], Place:[ เดลี,บังกาลอร์,ไฮเดอราบาด,จัณฑีครห์,ปูเน่, มุมไบ, ชั

เมื่อจำเป็นต้องแยกสตริงที่มีอักขระอย่างน้อยตามจำนวนที่กำหนดจากรายการอื่น ความเข้าใจของรายการจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["Python", "is", "fun", "to", "learn"] print("The list is :") print(my_list) my_c

เมื่อจำเป็นต้องลบองค์ประกอบเส้นทแยงมุมแรกออกจากเมทริกซ์สี่เหลี่ยมจัตุรัส จะใช้ แจกแจง และทำความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[45, 67, 85, 42, 11], [78, 99, 10, 13, 0], [91, 23, 23, 64, 23], [91, 11, 22, 14, 35]] print("The list is :") print(my_list)

เมื่อจำเป็นต้องจัดเรียงทูเพิลตามความถี่ของผลต่างสัมบูรณ์ ฟังก์ชันแลมบ์ดา วิธี abs และวิธีการ จัดเรียง จะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [(11, 26), (21, 33), (90, 11), (26, 21), (32, 18), (25, 37)] print("The list is :") print(my_list) my_diff_list = [abs(x

เมื่อจำเป็นต้องแปลงรายการเป็นเมทริกซ์ด้วยขนาดของทุกแถวที่เพิ่มขึ้นตามตัวเลข ตัวดำเนินการ // และการวนซ้ำอย่างง่ายจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [42, 45, 67, 89, 99, 10, 23, 12, 31, 43, 60, 1, 0] print("The list is :") print(my_list) my_key = 3 print("

หากต้องการแสดงเฉพาะชื่อคอลัมน์ใน DataFrame ให้ใช้ dataframe.columns นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝง - import pandas as pd; ต่อไปนี้เป็น DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'T

เมื่อจำเป็นต้องแยกแถวของเมทริกซ์ที่มีองค์ประกอบความถี่เท่ากัน จะใช้การทำความเข้าใจรายการด้วยตัวดำเนินการ ทั้งหมด และวิธีการ ตัวนับ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_list = [[41, 25, 25, 62], [41, 41, 41, 41, 22, 22], [65, 57, 65, 57], [11, 24, 36, 48]]

เมื่อจำเป็นต้องแทนที่องค์ประกอบของรายการโดยอิงจากการเปรียบเทียบกับตัวเลข ระบบจะใช้การวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [32, 37, 44, 38, 92, 61, 28, 92, 20] print("The list is :") print(my_list) my_key = 32 print("The key is ") print(my_key)

เมื่อต้องการตรวจสอบว่าองค์ประกอบทั้งหมดในรายการสตริงเป็นตัวเลขหรือไม่ ตัวดำเนินการ ทั้งหมด จะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["434", "823", "98", "74", '9870'] print("The list is :") print(my_list) my_result =

เมื่อจำเป็นต้องลบตัวเลขเฉพาะออกจากทุกองค์ประกอบของรายการ จะใช้ตัวดำเนินการวนซ้ำและ set และวิธีการ str ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [123, 565, 1948, 334, 4598] print("The list is :") print(my_list) key = 3 print("The key is :") print(key) my_result =

เมื่อจำเป็นต้องลบดัชนีองค์ประกอบที่ซ้ำกันออกจากรายการอื่น แอตทริบิวต์ enumerate ความเข้าใจรายการ และการวนซ้ำอย่างง่ายจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list_1 = [4, 5, 6, 5, 4, 7, 8, 6] my_list_2 = [1, 7, 6, 4, 7, 9, 10, 11] print("The first list is :") print(my_lis

ขั้นแรก ให้เราสร้าง Nested Dictionary - dictNested = {'Cricket': {'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB'],'Country': ['India', 'Australia', 'England']},'Football': {'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA'

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์สตริงตามรายการองค์ประกอบคำนำหน้า จะใช้ความเข้าใจรายการ โอเปอเรเตอร์ ใดๆ และวิธีการ เริ่มต้นด้วย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["streek", "greet", "meet", "leeks", "mean"] print("The list is : "

หากต้องการปัดเศษจำนวนตำแหน่งหลังทศนิยม ให้ใช้ display.precision คุณลักษณะของหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์องค์ประกอบที่เป็นองค์ประกอบหลายรายการในรายการ ความเข้าใจของรายการจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [45, 67, 89, 90, 10, 98, 10, 12, 23] print("The list is :") print(my_list) my_division_list = [6, 4] print("The division list is :&qu