เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับใบรับรองดิจิทัล ใบรับรองดิจิทัล โดยพื้นฐานแล้วจะเป็นใบรับรองที่ออกทางดิจิทัล ซึ่งออกให้เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของผู้ใช้ เช่น การตรวจสอบผู้ใช้ที่ส่งข้อความว่าเป็นใครที่เขาหรือเธออ้างว่าเป็น และยังให้วิธีการเข้ารหัสการตอบกลับแก่ผู้รับด้วย ใครก็ตามที่ต้องการหรือบุคคลที

หากต้องการค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำจากหลายคอลัมน์ ให้ใช้เมธอด unique() สมมติว่าคุณมีประวัติพนักงานที่มี “EmpName” และ “Zone” ใน Pandas DataFrame ของคุณ ชื่อและโซนสามารถซ้ำกันได้ เนื่องจากพนักงานสองคนสามารถมีชื่อคล้ายกันได้ และโซนหนึ่งสามารถมีพนักงานได้มากกว่าหนึ่งคน ในกรณีนั้น หากคุณต้องการชื่อพนักงานที่ไม่

หากต้องการพิมพ์แพนด้าลงใน Set ให้ใช้ set() ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'], "Zone": ['North', '

ในการรวม multiindex เป็นดัชนีเดียว ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารี Pandas และ Numpy ที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pandas as pd import numpy as np สร้างชุดหมีแพนด้า - d = pd.Series([('Jacob', 'North'),('Ami', 'East'),('Ami', 'West'),('Sca

ในการสร้างไปป์ไลน์ใน Pandas เราต้องใช้เมธอด pipe() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีแพนด้าที่จำเป็นด้วยนามแฝง - import pandas as pd ตอนนี้ สร้าง DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar&#

ในการคำนวณหาค่าเฉลี่ยของค่าคอลัมน์ ให้ใช้เมธอด mean() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - import pandas as pd ตอนนี้ สร้าง DataFrame ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 

ในการตรวจสอบว่าคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งของ DataFrames สองคอลัมน์เท่ากันหรือไม่ ให้ใช้วิธีเท่ากับ () ให้เราสร้าง DataFrame1 สองคอลัมน์ก่อน - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],

หากต้องการค้นหาแถวทั่วไประหว่างสอง DataFrames ให้ใช้เมธอด merge() ให้เราสร้าง DataFrame1 สองคอลัมน์ก่อน - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150,

ในการคำนวณค่ามัธยฐานของค่าคอลัมน์ ให้ใช้วิธีมัธยฐาน () ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - import pandas as pd ตอนนี้ สร้าง DataFrame ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', &#

หากต้องการรวมเฉพาะแถวที่ระบุ ให้ใช้เมธอด loc() ระบุดัชนีแถวเริ่มต้นและสิ้นสุดโดยใช้ตัวดำเนินการ :การใช้ loc() คุณยังสามารถตั้งค่าคอลัมน์ที่จะรวมได้ เราสามารถแสดงผลในคอลัมน์ใหม่ได้ ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame เรามีบันทึกผลิตภัณฑ์อยู่ รวมทั้งการเปิดและปิดสต็อค - dataFrame = pd.DataFrame({"Prod

หากต้องการรีเซ็ตดัชนีตามกลุ่ม โดยที่กลุ่มแรกตามคอลัมน์โดยใช้ groupby() หลังจากนั้น ให้ใช้ reset_index() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มี 2 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi"

ในการคำนวณความแปรปรวนของค่าคอลัมน์ ให้ใช้เมธอด var() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', &

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ merge() การทำงาน. การรวมภายในถูกนำไปใช้กับทั้ง DataFrames โดยการตั้งค่าภายใต้ “วิธี ” พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน merge() เช่น − how = “inner” ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง - import pandas as pd สร้าง DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame(

เมื่อต้องการค้นหาการเกิดขึ้นครั้งแรกของรายการหนึ่งในอีกรายการหนึ่ง แอตทริบิวต์ set และวิธีการ ถัดไป จะถูกนำมาใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list_1 = [23, 64, 34, 77, 89, 9, 21] my_list_2 = [64, 10, 18, 11, 0, 21] print("The first list is :") print(my_list_1) print(&qu

เมื่อจำเป็นต้องปรับแต่งการเติมขนาดพื้นที่ว่างในรายการสตริง จะใช้รายการว่าง การวนซ้ำ และวิธีการ ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["Python", "is", "great"] print("The list is :") print(my_list) lead_size = 3 trail_size = 2 my_resul

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์คำทั้งหมดที่เกิดขึ้นในประโยคเท่ากับ K ครั้ง วิธีการถูกกำหนดโดยใช้วิธี แยก วิธี ลบ และวิธีการ นับ วิธีการนี้ถูกเรียกโดยการส่งผ่านพารามิเตอร์ที่จำเป็นและผลลัพธ์จะปรากฏขึ้น ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def key_freq_words(my_string, K):    my_list = list(my

เมื่อต้องการค้นหาลูกบาศก์ขององค์ประกอบแต่ละรายการ จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและวิธีการ ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [45, 31, 22, 48, 59, 99, 0] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for i in my_list: my_result.append(i*i*i) print("The re

เมื่อจำเป็นต้องแปลงรายการเป็นรายการของรายการโดยใช้ค่าขั้นตอน จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้การวนซ้ำอย่างง่าย วิธี แยก และวิธีการ ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def convert_my_list(my_list): my_result = [] for el in my_list: sub = el.split(', ') my_result.appe

เมื่อจำเป็นต้องแปลงรายการเป็นชุดตามองค์ประกอบทั่วไปที่เฉพาะเจาะจง สามารถกำหนดวิธีการที่จะทำซ้ำผ่านชุดโดยใช้ แจกแจง และวางเงื่อนไขเฉพาะบนองค์ประกอบ ใช้วิธี สหภาพ และวิธีการ แผนที่ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def common_elem_set(my_set):    for index, val in enumerate(my_se

เมื่อจำเป็นต้องเปลี่ยนสัญญาณขององค์ประกอบในรายการทูเปิล สามารถใช้การวนซ้ำอย่างง่าย วิธี abs และวิธีการ ผนวก ได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list =[(51, -11), (-24, -24), (11, 42), (-12, 45), (-45, 26), (-97, -4)]พิมพ์ (รายการคือ :)print(my_list)my_result =[]for sub in my_list:my