เมื่อจำเป็นต้องปฏิรูปองค์ประกอบหลัก K จะใช้การทำความเข้าใจรายการและวิธีการ ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [231, 67, 232, 1, 238, 31, 793] print("The list is :") print(my_list) K = 3 print("The value of K is ") print(K) temp = ''.join([str(

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาสตริงอักขระที่ต่อเนื่องกันในระยะที่เท่ากัน ระบบจะใช้การทำความเข้าใจรายการ โอเปอเรเตอร์ ทั้งหมด และวิธีการ ord ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = ["abc", "egfg", "mpsv", "abed", 'xzbd', 'agms'] print(&qu

เมื่อจำเป็นต้องกรองแถวที่ไม่มีสตริง soace จะใช้รายการความเข้าใจ นิพจน์ทั่วไป โอเปอเรเตอร์ ไม่ และวิธีการ ใดๆ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน import re my_list = [["python is", "fun"], ["python", "good"],["python is cool"],["love&q

เมื่อจำเป็นต้องกำหนดแถวที่มีองค์ประกอบรายการทั้งหมด ค่าแฟล็ก การวนซ้ำอย่างง่าย และวิธีการ ผนวก จะถูกนำมาใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[8, 6, 3, 2], [1, 6], [2, 1,7], [8, 1, 2]] print("The list is :") print(my_list) sub_list = [1, 2] result = [] for row in

เมื่อจำเป็นต้องนับองค์ประกอบที่เหมือนกันต่อเนื่องกันในรายการ จะใช้วิธีวนซ้ำ วิธี ผนวก และวิธีการ ตั้งค่า ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [24, 24, 24, 15, 15, 64, 64, 71, 13, 95, 100] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for index in range(0, len(my

เมื่อจำเป็นต้องแจกจ่ายค่าที่ตัดแต่งแล้ว จะใช้รายการความเข้าใจและตัวดำเนินการ / ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [11, 26, 24, 75, 96, 37, 48, 29, 93] print("The list is :") print(my_list) key = 2 print("The value of key is") print(key) full_sum = sum(my_li

เมื่อจำเป็นต้องทดสอบว่ารายการทูเปิลมีองค์ประกอบเดียวหรือไม่ ค่าแฟล็กและการวนซ้ำอย่างง่ายจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [(72, 72, 72), (72, 72), (72, 72)] print("The list is :") print(my_list) my_result = True for sub in my_list:    flag = True

เมื่อต้องการคำนวณสมการพหุนาม จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายร่วมกับตัวดำเนินการ * ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [3, -6, 3, -1, 23, -11, 0, -8] print("The list is :") print(my_list) x = 3 my_list_length = len(my_list) my_result = 0 for i in range(my_list_length): my_s

เมื่อจำเป็นต้องแยกแถวที่มีองค์ประกอบความแตกต่างร่วมกัน ระบบจะใช้การวนซ้ำและค่าแฟล็ก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[31, 27, 10], [8, 11, 12], [11, 12, 13], [6, 9, 10]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for row in my_list:    temp =

เมื่อจำเป็นต้องละเว้นแถวที่มีความยาว K จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและวิธีการ len ร่วมกับวิธี append ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[41, 7], [8, 10, 12, 8], [10, 11], [6, 82, 10]] print("The list is :") print(my_list) my_k = 2 print("The value of K is ") pri

เมื่อจำเป็นต้องสร้างสิ่งอันดับสองหลัก ตัวดำเนินการ // และการแบ่งส่วนรายการจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [5613, 1223, 966143, 890, 65, 10221] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for sub in my_list: mid_index = len(str(sub)) // 2 e

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาสตริงที่มีอักขระในรายการทั้งหมด สามารถกำหนดเมธอดที่วนซ้ำองค์ประกอบและใช้ตัวดำเนินการ + เพื่อกำหนดผลลัพธ์ได้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def convert_spec_Vals(my_list): new_val = "" for element in my_list: new_val += element return new_

ในการรับดัชนีคอลัมน์จากชื่อคอลัมน์ใน Python Pandas เราสามารถใช้ get_loc() วิธีการ ขั้นตอน - สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ค้นหาคอลัมน์ของ DataFrame โดยใช้ df.columns . พิมพ์คอลัมน์จากขั้นตอนที่ 3 เริ่มต้นตัวแปร column_name . รับตำแหน่ง เช่น

ในการสร้างชุดย่อยของคอลัมน์ เราสามารถใช้ filter() ด้วยวิธีนี้ เราสามารถกรองค่าคอลัมน์ที่มีรูปแบบคล้ายคลึงกันโดยใช้ตัวดำเนินการ like ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame ที่มี 3 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "

ในการหา group-by และ sum ใน Python Pandas เราสามารถใช้ groupby(columns).sum() . ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ค้นหาผลรวมตามกลุ่มโดยใช้ df.groupby().sum() . ฟังก์ชันนี้ใช้คอลัมน์ที่กำหนดและจัดเรียงค่าต่างๆ หลังจากนั้น ตามค่าที่จัดเรี

หากต้องการค้นหาความแตกต่างระหว่าง DataFrame สองตัว คุณต้องตรวจสอบความเท่าเทียมกัน นอกจากนี้ ให้ตรวจสอบความเท่าเทียมกันของคอลัมน์ ให้เราสร้าง DataFrame1 ด้วยสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Be

ในการนับค่าที่ไม่ซ้ำกันต่อกลุ่มใน Python Pandas เราสามารถใช้ df.groupby(column_name).count() . ขั้นตอน สร้างข้อมูลตารางแบบสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ df . พิมพ์ DataFrame อินพุต df . ใช้ df.groupby(rank)[id].count() เพื่อค้นหาจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำกันต่อกลุ่มและเก็บไว้ในตัวแปร นับ . พิมพ์นับจาก

ฟังก์ชัน equals() ใช้เพื่อตรวจสอบว่า dataframe สองอันเหมือนกันทุกประการหรือไม่ ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame1 ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "

หากต้องการอ่านไฟล์ CSV ที่ไม่มีส่วนหัว เราสามารถใช้ ส่วนหัว ใน read_csv() วิธีการ ขั้นตอน เริ่มต้นตัวแปร file_path , i,e. เส้นทางของไฟล์ CSV ใช้ read_csv วิธีรับ DataFrame พร้อมตัวคั่นแท็บและส่วนหัว พิมพ์ DataFrame พร้อมส่วนหัว ใช้ read_csv วิธีรับ DataFrame พร้อมตัวคั่นแท็บและไม่มีส่วนหัว หากต้องก

หากต้องการเชื่อมต่อ Pandas DataFrames มากกว่า 2 เฟรม ให้ใช้เมธอด concat() ตั้งค่า แกน พารามิเตอร์เป็น แกน =1 เพื่อต่อกันตามคอลัมน์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ให้เราสร้าง 1st ดาต้าเฟรม - dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Col1": [10, 20, 30],"Co