เมื่อจำเป็นต้องลบพจนานุกรมออกจากรายการพจนานุกรมเมื่อไม่มีค่าใดค่าหนึ่งอยู่ในนั้น ระบบจะใช้การทำซ้ำอย่างง่าย ตัวดำเนินการ del และคำสั่ง break ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = [{"code" : 1, "fun" : "learn"}, {"code" : 2, "fun&quo

เมื่อจำเป็นต้องสร้างพจนานุกรมจากรายการ พจนานุกรมจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธี dict ใช้การวนซ้ำอย่างง่าย และใช้วิธี setdefault ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_dict = dict() print("An empty dictionary has been created") my_value_list = ['15', '14', '13',

เมื่อจำเป็นต้องแปลงรายการสตริงที่มีตัวคั่นเป็นรายการทูเพิล ค่า K จะถูกตั้งค่า และแสดงรายการความเข้าใจพร้อมกับวิธี แยก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = ["33-22", "13-44-81-39", "42-10-42", "36-56-90", "34-77-91"] print("

ในการตรวจสอบว่าวัตถุ DataFrame เท่ากันหรือไม่ ให้ใช้วิธีเท่ากับ () ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame1 ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar']

เมื่อจำเป็นต้องแปลงสตริงเป็นเมทริกซ์ที่มีอักขระ K ต่อแถว จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้สตริงและค่าสำหรับ K ใช้การวนซ้ำอย่างง่าย ตัวดำเนินการโมดูลัส และวิธีการ ผนวก ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - print("Method definition begins") def convert_my_string(my_string, my_k): for i

ในการดึงแถวทั่วไประหว่างสอง DataFrames ให้ใช้ concat() การทำงาน. ให้เราสร้าง DataFrame1 ด้วยสองคอลัมน์ - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],   &nbs

ในการกรองแถวสองสามแถวจาก DataFrame โดยพิจารณาจากผลรวม เราได้พิจารณาตัวอย่างด้วย Student Marks เราจำเป็นต้องคำนวณผลรวมของวิชาใดวิชาหนึ่งโดยเฉพาะซึ่งมียอดรวมมากกว่า 200 กล่าวคือ มีนักเรียนทั้งหมด 3 คนในวิชานั้นมากกว่า 200 คน ด้วยวิธีนี้ เราจะสามารถปรับแถวของเราให้เหมาะสมโดยมีจำนวนรวมน้อยกว่า 200 ขั้น

ในการจัดกลุ่มดาต้าเฟรมของ Pandas เราใช้ groupby() ในการจัดเรียง dataframe ที่จัดกลุ่มในลำดับจากน้อยไปมาก ให้ใช้ sort_values() ใช้ size() เพื่อรับขนาด dataframe สำหรับการเรียงลำดับจากน้อยไปมาก ให้ใช้ค่าต่อไปนี้ใน sort_values() − ascending=True ขั้นแรก สร้างดาต้าเฟรมของแพนด้า − dataFrame = pd.DataFr

หากต้องการลดระดับจากดัชนีคอลัมน์หลายระดับ ให้ใช้ columns.droplevel() เราได้ใช้ Multiindex.from_tuples() เพื่อสร้างดัชนีตามคอลัมน์ ขั้นแรก ให้สร้างดัชนีแบบคอลัมน์ - items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", &qu

หากต้องการลดระดับหลายระดับจากดัชนีคอลัมน์หลายระดับ ให้ใช้ columns.droplevel() ซ้ำๆ เราได้ใช้ Multiindex.from_tuples() เพื่อสร้างดัชนีตามคอลัมน์ ขั้นแรก ให้สร้างดัชนีแบบคอลัมน์ - items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Co

ในการรวม Pandas DataFrame สองตัวเข้ากับคอลัมน์ทั่วไป ให้ใช้ merge() ฟังก์ชันและตั้งค่า เปิด พารามิเตอร์เป็นชื่อคอลัมน์ หากต้องการตั้งค่า NaN สำหรับค่าที่ไม่ตรงกัน ให้ใช้ “วิธี ” และตั้งค่าเป็น ซ้าย หรือใช่ . นั่นก็หมายความว่าจะรวมกันทางซ้ายหรือขวา ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง - impor

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ฟังก์ชัน merge() การรวมภายนอกถูกนำไปใช้กับ DataFrames ทั้งสองโดยการตั้งค่าภายใต้พารามิเตอร์ how ของฟังก์ชัน merge() เช่น - how = “outer” ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง - import pandas as pd ให้เราสร้าง DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame

ในการเลือกคอลัมน์จาก DataFrame ให้ดึงข้อมูลโดยใช้วงเล็บเหลี่ยม ระบุคอลัมน์ที่จะเลือกในวงเล็บ แค่นั้น เช่น dataFrame[‘ColumnName’] ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตอนนี้สร้าง DataFrame เรามีสองคอลัมน์ในนั้น - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": [&#

ในการเลือกหลายแถวจาก DataFrame ให้ตั้งค่าช่วงโดยใช้ตัวดำเนินการ :ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี require pandas ด้วยนามแฝง - import pandas as pd ตอนนี้ สร้าง Pandas DataFrame ใหม่ - dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 'y', 'z'],co

หากต้องการสอบถามคอลัมน์ของ Pandas DataFrame ให้ใช้เคียวรี () เรากำลังสอบถามเพื่อกรองระเบียน ขั้นแรก ให้เราสร้าง Pandas DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "PenDrive", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700,

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาชุดค่าผสมทั้งหมดในรายการที่มีเงื่อนไขเฉพาะ จะใช้วิธีวนซ้ำอย่างง่าย วิธี isinstance วิธี ผนวก และการสร้างดัชนี ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - print("Method definition begins") def merge_the_vals(my_list_1, my_list_2, K): index_1 = 0 index_2 = 0

เมื่อจำเป็นต้องสุ่มแทรกองค์ประกอบ K ครั้ง แพ็คเกจ สุ่ม และวิธีการจากแพ็คเกจสุ่มพร้อมกับการวนซ้ำอย่างง่ายจะถูกใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - import random my_list = [34, 12, 21, 56, 8, 9, 0, 3, 41, 11, 90] print("The list is : " ) print(my_list) print("The list

เมื่อจำเป็นต้องจัดเรียงองค์ประกอบของรายการตามตัวเลข จะใช้วิธี สูงสุด, สูงสุด นอกจากนี้เรายังจะใช้วิธีการ sorted ฟังก์ชัน lambda และ ljust ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = [4344, 2611, 122, 541, 33, 892, 48292, 460, 390, 120, 10, 2909, 11239, 1] print("The list is : &qu

เมื่อจำเป็นต้องแยกองค์ประกอบที่อยู่ระหว่างช่วงดัชนีที่เฉพาะเจาะจงหลายช่วง วิธี ขยาย การวนซ้ำอย่างง่ายและการจัดทำดัชนีจะถูกนำมาใช้ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = [13, 21, 81, 10, 13, 17, 22, 18, 11, 90, 0] print("The list is : ") print(my_list) print("The li

เมื่อจำเป็นต้องแยกองค์ประกอบตามตัวคั่น ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = ["89@21", "58@51", "19@61", "11@10", "32@65", "34@45", "87@90", "32@21",'1@345'] print("The list is : " )