ให้เราดูวิธีการหาผลรวมของค่าลบและค่าบวก ขั้นแรก สร้างดาต้าเฟรมที่มีค่าบวกและลบ - dataFrame = pd.DataFrame({'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver','Dallas', 'Atlanta'], 'Temperature': [-2,

หากต้องการวางแถวเฉพาะจาก dataframe หลายดัชนี ให้ใช้ drop() กระบวนการ. ขั้นแรก ให้เราสร้างอาร์เรย์หลายดัชนี - arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),    np.array(['v

เราต้องการแทนที่ค่าลบด้วยค่าบวกก่อนหน้าล่าสุด ด้วยเหตุนี้ หากไม่มีค่าบวกนำหน้า ค่าควรอัปเดตเป็น 0 อินพุต ตัวอย่างเช่น อินพุตคือ − DataFrame:   One  two 0  -2   -3 1   4   -7 2   6    5 3   0   -9 ผลลัพธ์ ผลลัพธ์ควรเป็น −    One two 0

ในการแทนที่ค่าของ DataFrame ด้วยค่าของ DataFrame อื่น ให้ใช้วิธีการ replace() n Pandas ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrame ก่อน - dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi", "Lamborghini"], "Place": ["US", "UK"], "Units": [200, 500]})

เราจะจัดกลุ่ม Pandas DataFrame โดยใช้ groupby() เลือกคอลัมน์ที่จะใช้โดยใช้ฟังก์ชัน grouper เราจะจัดกลุ่มตามวันและคำนวณผลรวมของราคาจดทะเบียนพร้อมช่วงวันสำหรับตัวอย่างของเราที่แสดงด้านล่างสำหรับบันทึกการขายรถยนต์ ตั้งค่าความถี่เป็นช่วงเวลาของวันในเมธอด groupby() ซึ่งหมายความว่าหากความถี่เป็น 7D นั่นห

ในการแสดงดัชนีของ dataframe ในรูปแบบของ multiindex ให้ใช้ dataframe.index() ขั้นแรก ให้เราสร้างพจนานุกรมของรายการ - # dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': [&#

ในการจัดกลุ่มคอลัมน์ในดาต้าเฟรมของ Pandas ให้ใช้ groupby() ขั้นแรก ให้เราสร้างดาต้าเฟรมของ Pandas - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "

ในการจัดกลุ่มดาต้าเฟรมของ Pandas เราใช้ groupby() ในการจัดเรียง dataframe ที่จัดกลุ่มในลำดับจากน้อยไปมากหรือมากไปหาน้อย ให้ใช้ sort_values() ใช้ size() เพื่อรับขนาด dataframe สำหรับการเรียงลำดับจากน้อยไปมาก ให้ใช้ค่าต่อไปนี้ใน sort_values() − ascending=True สำหรับการเรียงลำดับจากมากไปน้อย ให้ใช้ค่

เมื่อจำเป็นต้องทำการจับคู่ข้ามกันในรายการทูเพิล จะใช้เมธอด zip, list comprehension และโอเปอเรเตอร์ == ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list_1 = [('Hi', 'Will'), ('Jack', 'Python'), ('Bill', 'Mills'), ('goodwill', 'Jill'

เมื่อจำเป็นต้องแปลงเมทริกซ์สามมิติเป็นรายการพิกัด จะใช้เมธอด zip และความเข้าใจรายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list_1 = [[['He', 'Wi'], ['llo', 'll']], [['Pyt', 'i'], ['hon', 'sFun']], [['Ho', 'g'

เมื่อจำเป็นต้องกรอง tuples ที่มีมูลค่าไม่ซ้ำกันจากรายการของ tuples จะใช้เมธอด list และ set ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list =[(42, 51), (46, 71), (14, 25), (26, 91), (56, 0), (11, 1), (99,102)]print(The รายการของทูเพิลคือ :)print(my_list)my_list.sort()print(รายการหลังจากการเรี

เมื่อจำเป็นต้องขยายสิ่งอันดับที่ต่อเนื่องกัน จะใช้การวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = [(13, 526, 73), (23, 67, 0, 72, 24, 13), (94, 42), (11, 62, 23, 12), (93, ), (83, 61)] print("The list is :") print(my_list) my_list.sort(reverse=True) print(&quo

เมื่อจำเป็นต้องแปลงรายการเป็นพจนานุกรมค่าดัชนี ระบบจะใช้ ระบุ และการวนซ้ำอย่างง่าย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list = [32, 0, 11, 99, 223, 51, 67, 28, 12, 94, 89] print("The list is :") print(my_list) my_list.sort(reverse=True) print("The sorted list is "

เมื่อจำเป็นต้องตรวจสอบว่าดัชนีขององค์ประกอบเท่ากับองค์ประกอบในรายการหรือไม่ จะใช้การวนซ้ำอย่างง่ายและแอตทริบิวต์การแจงนับ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list_1 = [12, 62, 19, 79, 58, 0, 99] my_list_2 = [12, 74, 19, 54, 58, 0, 11] print("The first list is :") print(my_l

เมื่อจำเป็นต้องจับคู่รายการค่าพจนานุกรมสองรายการ จะใช้เมธอด setdefault และ extend ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_dict_1 = {"Python" : [4, 7], "Fun" : [8, 6]} my_dict_2 = {6 : [5, 7], 8 : [3, 6], 7 : [9, 8]} print("The first dictionary is : " ) print

ในการผสาน dataframes ที่มีความยาวต่างกัน เราจำเป็นต้องใช้เมธอด merge() สมมติว่าต่อไปนี้คือ DataFrame แรกของเราที่มีความยาว 4 − dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Jaguar']    } ) print(&q

เมื่อจำเป็นต้องแทนที่ส่วนนำหน้าของรายการ จะใช้เมธอด len และตัวดำเนินการ : ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_list_1 = [15, 44, 82] my_list_2 = [29, 77, 19, 44, 26, 18] print("The first list is : " ) print(my_list_1) print("The second list is : " ) print(my_list_

เมื่อจำเป็นต้องจัดเรียงรายการสตริงที่กำหนดตามส่วนตัวเลขของสตริง จะมีการกำหนดวิธีการที่ใช้นิพจน์ทั่วไป เมธอด map และวิธีการ list เพื่อแสดงผลลัพธ์ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - import re print("The regular expression package has been imported successfully.") def my_digit_s

ในการจัดกลุ่มดาต้าเฟรมของ Pandas เราใช้ groupby() ในการจัดเรียง dataframe ที่จัดกลุ่มในลำดับจากมากไปน้อย ให้ใช้ sort_values() ใช้ size() เพื่อรับขนาด dataframe สำหรับการเรียงลำดับจากมากไปน้อย ให้ใช้ค่าต่อไปนี้ใน sort_values() − ascending=False ขั้นแรก สร้างดาต้าเฟรมของแพนด้า − dataFrame = pd.DataF

เมื่อจำเป็นต้องดึงข้อมูลสตริงย่อยที่เกิดขึ้นทั้งหมดจากรายการสตริง จะใช้ความเข้าใจรายการและวิธีการ เริ่มด้วย ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน - my_string = "Python learn code test fun amazing object oriented" sub_string = "object" print("The string is : "