เมื่อจำเป็นต้องลบแถวตำแหน่ง ระบบจะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและวิธีการ ป๊อป ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[31, 42, 2], [1, 73, 29], [51, 3, 11], [0, 3, 51], [17, 3, 21], [1, 71, 10], [0, 81, 92]] print("The list is :") print(my_list) my_index_list = [1, 2, 5] for ind

เมื่อต้องการค้นหาความแตกต่างสูงสุดในรายการ จะใช้วิธีการ abs และ max ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list_1 = [7, 9, 1, 2, 7] my_list_2 = [6, 3, 1, 2, 1] print("The first list is :") print(my_list_1) print("The second list is :") print(my_list_2) my_result = max(

เมื่อจำเป็นต้องกรองสตริงที่มีลำดับเหนือกว่า จะใช้ความเข้าใจรายการอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["Python", "/", "is", "alwaysgreat", "to", "learn"] print("The list is :") print(my_list) substri

เมื่อจำเป็นต้องกำหนดค่าองค์ประกอบรายการแต่ละรายการให้เท่ากับลำดับของขนาด ระบบจะใช้การดำเนินการ set วิธี zip และความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [91, 42, 27, 39, 24, 45, 53] print("The list is : ") print(my_list) my_ordered_dict = dict(zip(list(set(

เมื่อจำเป็นต้องแทนที่องค์ประกอบรายการภายในช่วงด้วยตัวเลขที่กำหนด ระบบจะใช้การแบ่งส่วนรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [42, 42, 18, 73, 11, 28, 29, 0, 10, 16, 22, 53, 41] print("The list is :") print(my_list) i, j = 4, 8 my_key = 9 my_list[i:j] = [my_key] *

หากต้องการเปรียบเทียบการประทับเวลาที่เฉพาะเจาะจง ให้ใช้หมายเลขดัชนีในวงเล็บเหลี่ยม ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ เรามีคอลัมน์วันที่สองคอลัมน์ที่มีการประทับเวลา - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": [&q

เมื่อจำเป็นต้องแปลงเมทริกซ์เป็นสตริง จะใช้การทำความเข้าใจรายการอย่างง่ายพร้อมกับวิธีการ เข้าร่วม ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[1, 22, "python"], [22, "is", 1], ["great", 1, 91]] print("The list is :") print(my_list) my_list_1, my_

หากต้องการลบช่องว่างนำหน้าหรือต่อท้าย ให้ใช้เมธอด strip() ขั้นแรก ให้สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ “Product Category”, “Product Name” และ “Quantity” – dataFrame = pd.DataFrame({ 'Product Category': [' Computer', ' Mobile Phone', 'Electronics ', 'Appliances

ในการเลือกช่วงเวลาสุดท้ายของอนุกรมเวลาตามการชดเชยวันที่ ให้ใช้ สุดท้าย () กระบวนการ. ขั้นแรก ให้ตั้งค่าดัชนีวันที่ด้วย จุด และ ความถี่ . ความถี่คือความถี่ - i = pd.date_range('2021-07-15', periods=5, freq='3D') ตอนนี้สร้าง DataFrame ด้วยดัชนีด้านบน - dataFrame = pd.DataFrame({'k

ในการคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ให้ใช้วิธี std() ของ Pandas ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - import pandas as pd ตอนนี้ สร้าง DataFrame ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ ผสาน () การทำงาน. ในการนั้น คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ ตัวบ่งชี้ สู่ จริง หรือ เท็จ . หากคุณต้องการตรวจสอบว่า dataframe ใดมีบันทึกเฉพาะ ให้ใช้ − indicator= True ดังที่แสดงด้านบน ใช้พารามิเตอร์ด้านบนเป็น True เพิ่มคอลัมน์ไปยัง DataFrame เอาต์พุตที่เรียกว่า “_merge”

ในการเลือกช่วงเวลาแรกของอนุกรมเวลาตามการชดเชยวันที่ ให้ใช้ ครั้งแรก () กระบวนการ. ขั้นแรก ให้ตั้งค่าดัชนีวันที่ด้วย จุด และ ความถี่ พารามิเตอร์ ความถี่คือความถี่ - i = pd.date_range('2021-07-15', periods=5, freq='3D') ตอนนี้สร้าง DataFrame ด้วยดัชนีด้านบน - dataFrame = pd.DataFrame(

ในการกรองตามผลรวมของคอลัมน์ เราใช้ loc() กระบวนการ. ในตัวอย่างของเรา เรารวมคะแนนของนักเรียนแต่ละคนเพื่อให้ได้คอลัมน์นักเรียนที่มีคะแนนมากกว่า 400 นั่นคือ 80% ขั้นแรก ให้สร้าง DataFrame พร้อมบันทึกของนักเรียน เรามีบันทึกของนักเรียน 3 คน นั่นคือ 3 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({ 'Jacob_Ma

ในการคำนวณค่ากลุ่มสุดท้าย ให้ใช้เมธอด groupby.last() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝง - import pandas as pd; สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Tesla', '

ในการแปลงข้อมูลสตริงเป็นวันที่จริง เช่น ประเภทวันที่และเวลา ให้ใช้วิธี to_datetime() ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame ที่มี 3 หมวดหมู่ หนึ่งในนั้นคือสตริงวันที่ - dataFrame = pd.DataFrame({ 'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Stationer

หากต้องการสร้างวันที่ในช่วง ให้ใช้เมธอด date _range() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีแพนด้าที่จำเป็นด้วยนามแฝง - import pandas as pd ในตอนนี้ สมมติว่าคุณต้องสร้างวันที่ในการจัดเรียง ดังนั้นสำหรับสิ่งนี้ ให้ระบุวันที่ที่คุณต้องการเริ่มต้น เราได้กล่าวถึงวันที่ 1 มิถุนายน พ.ศ. 2564 และระยะเวลา 60 วัน − dates =

ในการหาจำนวนวันระหว่างวันที่พ่วง เราใช้ Python datetime module ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - from datetime import date สร้างวัตถุวันที่และป้อนวันที่ที่คุณต้องการคำนวณวัน - date1 = date(2021, 7, 20) date2 = date(2021, 8, 30) หาผลต่างระหว่าง 2 วันที่ข้างต้นในรูปของวัน - (date2 - date1).days ตัวอ

ในรูปแบบ OSI (Open System Interconnection) เลเยอร์การขนส่งเป็นหนึ่งในเจ็ดเลเยอร์และมีหน้าที่รับผิดชอบในการสื่อสารแบบ end-to-end ระหว่างผู้ส่งและผู้รับผ่านทางอินเทอร์เน็ต โดยให้การสื่อสารเชิงตรรกะระหว่างผู้ส่งและผู้รับ และทำให้มั่นใจได้ว่าการส่งแพ็กเก็ตจากต้นทางถึงปลายทาง โปรโตคอลหลักของเลเยอร์การขน

เราจะพิจารณาตัวอย่าง Car Sale Records และกลุ่มเดือนที่คำนวณหาผลรวมของราคาทะเบียนรถรายเดือน สรุป เราใช้วิธี sum() ขั้นแรก สมมติว่าต่อไปนี้คือ Pandas DataFrame ของเราที่มีสามคอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus",

หากต้องการลบค่าที่ซ้ำกันออกจาก Pandas DataFrame ให้ใช้วิธี drop_duplicates() ขั้นแรก ให้สร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'BMW', 'Mercedes', 'Porsche'],'Place': ['D