หากต้องการสร้างชุดย่อยของ DataFrame ตามชื่อคอลัมน์ ให้ใช้วงเล็บเหลี่ยม ใช้ DataFrame กับวงเล็บเหลี่ยม (ตัวดำเนินการสร้างดัชนี) และชื่อคอลัมน์เฉพาะเช่นนี้ − dataFrame[‘column_name’] ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝง − import pandas as pd สร้าง Pandas DataFrame พร้อมบันทึกผลิตภัณฑ์

หากต้องการสร้างชุดย่อยโดยเลือกค่าเฉพาะจากคอลัมน์ตามดัชนี ให้ใช้เมธอด iloc() ให้เรานำเข้าห้องสมุดแพนด้าก่อน import pandas as pd สร้าง Pandas DataFrame พร้อมบันทึกผลิตภัณฑ์ เรามี 3 คอลัมน์ในนั้น dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker

หากต้องการผนวกแถวเข้ากับ DataFrame ให้ใช้วิธี append() ที่นี่ เราจะสร้าง DataFrames สองอันและผนวกเข้าด้วยกัน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง - import pandas as pd ตอนนี้สร้าง DataFrame ที่ 1 dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi

หากต้องการลบแถวออกจาก DataFrame ให้ใช้ drop() เมธอดและตั้งค่าป้ายกำกับดัชนีเป็นพารามิเตอร์ ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame เรามีป้ายดัชนีเป็น w, x, y และ z: dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 'y', 'z'], columns=['a

ในการรวมแถวทั้งหมดของ DataFrame ให้ใช้ฟังก์ชัน sum() และตั้งค่าแกนเป็น 1 ค่าแกน 1 จะเพิ่มค่าแถว ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame เรามีคอลัมน์การเปิดและปิดหุ้นอยู่ในนั้น dataFrame = pd.DataFrame({"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}) การหา

สามารถใช้เมธอด numpy where() เพื่อกรอง Pandas DataFrame กล่าวถึงเงื่อนไขในเมธอด where() ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง import pandas as pd import numpy as np ตอนนี้เราจะสร้าง Pandas DataFrame พร้อมบันทึกผลิตภัณฑ์ dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["Sm

ตัวดำเนินการสร้างดัชนีคือวงเล็บเหลี่ยมสำหรับสร้างชุดข้อมูลย่อย ให้เราสร้าง Pandas DataFrame ก่อน เรามี 3 คอลัมน์ใน DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1

เมื่อจำเป็นต้องได้รับองค์ประกอบขั้นต่ำเพื่อสร้างสตริง ตัวดำเนินการ set วิธี combinations วิธี issubset และการวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from itertools import combinations my_list = ["python", "is", "fun", "to", "learn&qu

เมื่อต้องการรับความถี่แถวสะสมในรายการ จะใช้เมธอด ตัวนับ และความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_list = [[11, 2, 32, 4, 31], [52, 52, 3, 71, 71, 3], [1, 3], [19, 19, 40, 40, 40]] print("The list is :") print(my_list) my_element

เมื่อจำเป็นต้องต่อท้ายหมายเลขที่กำหนดกับทุกองค์ประกอบของรายการ ความเข้าใจของรายการจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [25,36, 75, 36, 17, 7, 8, 0] print ("The list is :") print(my_list) my_key = 6 my_result = [x + my_key for x in my_list] print ("The r

ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def diff_summation_elem(row): return sum([abs(row[index + 1] - row[index]) for index in range(0, len(row) - 1)]) my_list = [[97, 6, 47, 3], [6, 88, 3, 26], [71, 53, 34, 65], [15, 36, 5,62]] print("The list is : ") print(my_list) my_list.s

เมื่อจำเป็นต้องคืนค่าความยาวของคำที่ยาวที่สุดจากรายการคำ จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้รายการเป็นพารามิเตอร์ จะตรวจสอบว่าองค์ประกอบอยู่ในรายการหรือไม่ และขึ้นอยู่กับสิ่งนี้ ผลลัพธ์จะปรากฏขึ้น ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def find_longest_length(my_list):    max_length = len(my_

เมื่อจำเป็นต้องแยกแถวที่มีประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน จะใช้เมธอด isinstance และความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[13, 1,35], [23, [44, 54], 85], [66], [75, (81, 2), 29, 7]] my_result = [row for row in my_list if any(isinstance(element, list) or isinstance(element,

เมื่อจำเป็นต้องจัดเรียงเมทริกซ์ตามจำนวนพาลินโดรม จะมีการกำหนดเมธอดที่รับรายการเป็นพารามิเตอร์ ใช้ list comprehension และ join method เพื่อทำซ้ำและดูว่าองค์ประกอบนั้นเป็น palindrome หรือไม่ ตามนี้ ผลลัพธ์จะถูกกำหนดและแสดงผล ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def get_palindrome_count(row):

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์จำนวนแถวที่เจาะจงโดยมีผลรวมสูงสุด วิธีการ เรียงลำดับ และวิธีการ แลมบ์ดา จะถูกนำมาใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[2, 4, 6, 7], [2, 4, 8], [45], [1, 3, 5, 6], [8, 2, 1]] print("The list is :") print(my_list) my_key = 3 print("The key i

เมื่อต้องการพิมพ์แถวที่มีความยาวเฉพาะจากเมทริกซ์ จะใช้ list comprehension ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[22, 4, 63, 7], [24, 4, 85], [95], [2, 55, 4, 7, 91], [5, 31, 1]] print("The list is :") print(my_list) my_key = 4 my_result = [sub for sub in my_list if le

เมื่อจำเป็นต้องลบทุกๆ y ที่เกิดขึ้นก่อน x ในรายการ จะใช้การทำความเข้าใจรายการพร้อมกับวิธี index ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [4, 45, 75, 46, 66, 77, 48, 99, 10, 40, 5, 8] print("The list is :") print(my_list) a, b = 8, 4 index_a = my_list.index(a) my_result =

เมื่อจำเป็นต้องจัดลำดับองค์ประกอบที่ต่อเนื่องกันใหม่ วิธี ตัวนับ รายการที่ว่างเปล่าและการวนซ้ำอย่างง่ายจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from collections import Counter my_list = [21, 83, 44, 52, 61, 72, 81, 96, 18, 44] print("The list is :") print(my_list) my_frequ

เมื่อจำเป็นต้องทดสอบว่าแถวทั้งหมดมีองค์ประกอบร่วมกับเมทริกซ์อื่นหรือไม่ จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและค่าแฟล็ก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list_1 = [[3, 16, 1], [2, 4], [4, 31, 31]] my_list_2 = [[42, 16, 12], [42, 8, 12], [31, 7, 10]] print("The first list is :") print(my_

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่า y ทั้งหมดเกิดขึ้นหลังจาก x ในรายการหรือไม่ แอตทริบิวต์การแจงนับพร้อมกับเงื่อนไขเฉพาะจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [11, 25, 13, 11, 64, 25, 8, 9] print("The list is :") print(my_list) x, y = 13, 8 x_index = my_list.index(x) my