เราสามารถใช้เกณฑ์ที่แตกต่างกันเพื่อเปรียบเทียบค่าคอลัมน์ทั้งหมดของ Pandas DataFrame เราสามารถดำเนินการเปรียบเทียบเช่น df[col]<5, df[col]==10 เป็นต้น เช่น หากเราใช้เกณฑ์ 2 จากนั้นจะตรวจสอบค่าทั้งหมดจาก col และเปรียบเทียบว่ามีค่ามากกว่า 2 หรือไม่ สำหรับค่าคอลัมน์ทั้งหมด จะคืนค่าเป็น True หากเงื่อนไขยั

หากต้องการแยกชื่อค่าและจำนวน ให้เราสร้าง DataFrame ที่มี 4 คอลัมน์ก่อน - dataFrame = pd.DataFrame({ "Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla', 'Audi'],"Cubic Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200,

เราสามารถแบ่ง Pandas DataFrame เพื่อเลือกแถวระหว่างค่าดัชนีสองค่า มาดูตัวอย่างกันว่าทำอย่างไร ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . เริ่มต้นตัวแปรสำหรับขีดจำกัดล่างของดัชนี เริ่มต้นตัวแปรอื่นสำหรับขีดจำกัดบนของดัชนี ใช้ df[index_lower_limit

ในการบันทึก Pandas DataFrames ลงในแผ่นงาน Excel หลายแผ่น เราสามารถใช้ pd.ExcelWriter() กระบวนการ. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมี openpyxl ติดตั้งแพ็คเกจก่อนใช้ ExcelWriter() ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df1 . พิมพ์ DataFrame อินพุต df1 . สร้าง DataFrame อื่น df2 และพิมพ์

หากต้องการเชื่อมต่อ Pandas DataFrames มากกว่าสองเฟรม ให้ใช้เมธอด concat() ตั้งค่า แกน พารามิเตอร์เป็น แกน =0 เพื่อต่อกันเป็นแถว ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ให้เราสร้าง 1st ดาต้าเฟรม - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Col1": [10, 20,

ในการใส่ Pandas DataFrame ลงในไฟล์ JSON และอ่านอีกครั้ง เราสามารถใช้ to_json() และ read_json() วิธีการ ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ใช้ to_json() วิธีการดัมพ์ DataFrame ลงในไฟล์ JSON ใช้ read_json() วิธีการอ่านไฟล์ JSON ตัวอย่าง i

หากต้องการค้นหาแถวทั่วไประหว่าง DataFrames สองตัวที่มีการผสาน () ให้ใช้พารามิเตอร์ “วิธี ” เป็น “ภายใน ” เนื่องจากมันทำงานเหมือนกับ SQL Inner Join และนี่คือสิ่งที่เราต้องการบรรลุ ให้เราสร้าง DataFrame1 ด้วยสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexu

ในการแปลง Pandas DataFrame เป็นพจนานุกรม เราสามารถใช้เมธอด to_dict() มาดูตัวอย่างกันและดูว่ามันทำอย่างไร ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . แปลง DataFrame เป็นพจนานุกรมโดยใช้ to_dict() วิธีการและพิมพ์ออกมา ตัวอย่าง import pandas as pd

ในการลบ DataFrame สามแถวแรกใน Pandas เราสามารถใช้ iloc() วิธีการ ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ลบสามแถวแรกโดยใช้ df.iloc[3:] . พิมพ์ DataFrame ที่อัปเดต ตัวอย่าง import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {    

ในการเข้าถึงกลุ่มของแถวใน Pandas DataFrame เราสามารถใช้เมธอด loc() ตัวอย่างเช่น หากเราใช้ df.loc[2:5] จากนั้นจะเลือกแถวทั้งหมดตั้งแต่ 2 ถึง 5 ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ใช้ df.loc[2:5] เพื่อเลือกแถวตั้งแต่ 2 ถึง 5 พิมพ์ DataFrame

การเปลี่ยนชื่อคอลัมน์ DataFrame ใน Pandas ค่อนข้างง่าย สิ่งที่คุณต้องทำคือใช้ rename() และส่งผ่านชื่อคอลัมน์ที่คุณต้องการเปลี่ยนและชื่อคอลัมน์ใหม่ มาดูตัวอย่างกันว่าทำอย่างไร ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ใช้ เปลี่ยนชื่อ() วิธีการเป

นิพจน์ทั่วไป (regex) คือลำดับของอักขระที่กำหนดรูปแบบการค้นหา ในการกรองแถวใน Pandas ด้วย regex เราสามารถใช้ str.match() วิธีการ ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . เริ่มต้นตัวแปร regex สำหรับการแสดงออก ระบุค่าสตริงเป็น regex ตัวอย่างเช่น ส

เราสามารถใช้ .corr() วิธีรับความสัมพันธ์ระหว่างสองคอลัมน์ใน Pandas มาดูตัวอย่างวิธีการใช้วิธีนี้กัน ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . เริ่มต้นสองตัวแปร col1 และ col2 และกำหนดคอลัมน์ที่คุณต้องการค้นหาความสัมพันธ์ ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่าง

ในการค้นหาค่าสูงสุดของคอลัมน์และคืนค่าแถวที่สอดคล้องกันใน Pandas เราสามารถใช้ df.loc[df[col].idxmax()] . มาดูตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจกันดีกว่า ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df. พิมพ์อินพุต DataFrame, df. เริ่มต้นตัวแปร col เพื่อค้นหาค่าสูงสุดของคอลัมน์นั้น ค้นหาค่

หากต้องการค้นหาคอลัมน์ตัวเลขใน Pandas เราสามารถสร้างรายการจำนวนเต็มแล้วรวมไว้ใน select_dtypes() กระบวนการ. มาดูตัวอย่างวิธีการใช้วิธีนี้กัน ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . สร้างรายการประเภทข้อมูล เช่น ตัวเลข เพื่อเลือกคอลัมน์ ส่งคืนชุ

ในการรับแถวที่ n ใน Pandas DataFrame เราสามารถใช้ iloc() กระบวนการ. ตัวอย่างเช่น df.iloc[4] จะคืนค่าแถวที่ 5 เนื่องจากหมายเลขแถวเริ่มต้นจาก 0 ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df. พิมพ์อินพุต DataFrame, df. เริ่มต้นตัวแปร nth_row ใช้วิธี iloc() เพื่อรับแถวที่ n พิมพ์ D

ในการผนวกแถวของ dataframe หนึ่งกับอีกแถวหนึ่ง เราสามารถใช้ฟังก์ชัน Pandas append() ด้วยความช่วยเหลือของ append() เราสามารถต่อท้ายคอลัมน์ได้เช่นกัน มาดูตัวอย่างวิธีการใช้วิธีนี้กัน ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df1 พิมพ์อินพุต DataFrame, df1. สร้าง DataFrame อื่น df

เราสามารถใช้เมธอด shift() ใน Pandas เพื่อเลื่อนคอลัมน์ของ DataFrame โดยไม่ต้องเขียน DataFrame ใหม่ทั้งหมด shift() รับพารามิเตอร์ต่อไปนี้ shift(ตัวเอง จุด=1 ความถี่=ไม่มี แกน=0, fill_value=None) ช่วงเวลา จำนวนงวดที่จะเลื่อน ก็สามารถเป็นค่าลบได้เช่นกัน แกน ต้องใช้ค่าบูลีน 0 หากคุณต้องการเปลี่ยนดัชน

หากต้องการค้นหาแถวที่ผิดปกติระหว่างสอง DataFrames ให้ใช้วิธี concat() ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงก่อน - import pandas as pd สร้าง DataFrame1 ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Ben

ให้เราเข้าใจการเข้ารหัสคีย์ที่สมมาตรกัน การเข้ารหัสคีย์สมมาตร อัลกอริธึมการเข้ารหัสคีย์สมมาตรในการเข้ารหัสใช้คีย์เดียวหรือคีย์การเข้ารหัสเดียวกัน (คีย์ลับ) ที่ใช้ร่วมกันระหว่างทั้งสองฝ่ายสำหรับการเข้ารหัสข้อความธรรมดาและถอดรหัสข้อความเข้ารหัส คีย์อาจเหมือนกันหรืออาจมีการเปลี่ยนแปลงง่ายๆ ระหว่างคีย์