ป้อนข้อมูล − สมมติว่าเรามี DataFrame และจัดกลุ่มระเบียนตามการกำหนดคือ - Designationarchitect 1โปรแกรมเมอร์ 2นักวิทยาศาสตร์ 2 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่างนี้ กำหนด DataFrame ใช้วิธีจัดกลุ่มตามคอลัมน์การกำหนดและคำนวณจำนวนตามที่กำหนดไว้ด้านล่าง df.groupby([Desig

ป้อนข้อมูล − สมมติว่าคุณมีอนุกรมและโฟลตควอนไทล์เริ่มต้น value is 3.0 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดซีรีส์ กำหนดค่าเริ่มต้นเชิงปริมาณ .5 ให้กับชุดข้อมูลและคำนวณผลลัพธ์ มีการกำหนดไว้ด้านล่าง data.quantile(.5) ตัวอย่าง ให้เราดูการใช้งานที่สมบูรณ์เพื่อความเข้

ป้อนข้อมูล − สมมติว่าคุณมี DataFrame และผลลัพธ์สำหรับการย้ายคอลัมน์แรกและเติมค่าที่ขาดหายไปคือ  one two three 0 1   10 100 1 2   20 200 2 3   30 300 enter the value 15  one two three 0 15  1   10 1 15  2   20 2 15  3   30 วิธีแก้ปัญหา ในการแก้

ป้อนข้อมูล − สมมติว่าคุณมี DataFrame และผลลัพธ์สำหรับการย้ายดัชนีและคอลัมน์คือ Transposed DataFrame is   0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 โซลูชันที่ 1 กำหนด DataFrame ตั้งค่าความเข้าใจรายการที่ซ้อนกันเพื่อทำซ้ำแต่ละองค์ประกอบในข้อมูลรายการแบบสองมิติและเก็บไว้ในผลลัพธ์ result = [[data[i][j] for i

สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลและผลลัพธ์สำหรับการดำเนินการบูลีน And operation is: 0    True 1    True 2    False dtype: bool Or operation is: 0    True 1    True 2    True dtype: bool Xor operation is: 0    False 1    False 2

สมมติว่าคุณมีฐานข้อมูล sqlite3 พร้อมบันทึกของนักเรียน และผลลัพธ์จากการอ่านข้อมูลทั้งหมดคือ   Id Name 0 1 stud1 1 2 stud2 2 3 stud3 3 4 stud4 4 5 stud5 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดการเชื่อมต่อใหม่ ดังแสดงไว้ด้านล่าง con = sqlite3.connect("db.sqlite3&

สมมติว่าคุณมีดาต้าเฟรม one two three 0 12 13 5 1 10 6 4 2 16 18 20 3 11 15 58 ผลลัพธ์สำหรับการจัดเก็บค่าต่ำสุดในแถวและคอลัมน์ใหม่คือ − Add new column to store min value  one   two  three min_value 0 12    13   5       5 1 10    6    4

สมมติว่าคุณมี dataframe 0 1 2 0 10 20 30 1 40 50 60 2 70 80 90 ผลลัพธ์สำหรับการแทนที่ 1 ด้วยเส้นทแยงมุมของดาต้าเฟรมคือ − 0 1 2 0 1 20 30 1 40 1 60 2 70 80 1 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - กำหนดดาต้าเฟรม สร้างการซ้อนลูปเพื่อเข้าถึงแถวและคอลัมน์ทั้งหมด for i in ra

สมมติว่าคุณมี dataframe  col1 col2 0 o    e 1 e    e 2 i    u 3 e    o 4 i    i 5 u    o 6 e    a 7 u    o 8 a    u 9 e    a ผลลัพธ์สำหรับดัชนีและจำนวนที่ตรงกันคือ index is  col1 col2 1 e &

สมมติว่าคุณมี dataframe สองตัว first dataframe is  id country 0 1 India 1 2 UK 2 3 US 3 4 China second dataframe is  id City 0 1 Chennai 1 11 Cambridge 2 22 Chicago 3 4 Chengdu และผลลัพธ์สำหรับการรวมตามคอลัมน์เดียวกันคือ Merging data based on same column - id  id    count

สมมติว่าคุณมี dataframe DataFrame is:  id mark age 0 1 70   12 1 2 60   13 2 3 40   12 3 4 50   13 4 5 80   12 5 6 90   13 6 7 60   12 และผลลัพธ์สำหรับการเลือกแถวดัชนีคี่แบบสุ่มคือ Random odd index row is:  id    4 mark   50 age   &nb

สมมติว่าคุณมีชุดต่อไปนี้ Series is: 0    1 1    22 2    3 3    4 4    22 5    5 6    22 และผลลัพธ์สำหรับองค์ประกอบที่ซ้ำกันมากที่สุดคือ Repeated element is: 22 วิธีแก้ปัญหา เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง กำหนด

สมมติว่าคุณมี dataframe  one  two three 0 1    2    3 1 4    5    6 และผลลัพธ์สำหรับการลบคอลัมน์เดียวคือ  two three 0 2    3 1 5    6 ผลลัพธ์สำหรับการลบหลังจากมากกว่าหนึ่งคอลัมน์คือ  three 0 3 1 6 เพื่อแก้ปัญหานี้ เรา

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการสลับสองแถวสุดท้าย Before swapping   Name    Age Maths Science English 0 David   13   98      75    79 1 Adam    12   59      96    45 2 Bob     12   66

สมมติว่าคุณมี dataframe ผลลัพธ์สำหรับการแปลง float เป็น int เป็น Before conversion Name      object Age       int64 Maths     int64 Science   int64 English   int64 Result    float64 dtype: object After conversion Name    object

สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการสับเปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูล The original series is 0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 dtype: int64 The shuffled series is : 0    2 1    1 2    3 3    5 4  

สมมติว่าคุณมีอนุกรมและผลการกรองหมายเลขอาร์มสตรอง original series is 0    153 1    323 2    371 3    420 4    500 dtype: int64 Armstrong numbers are:- 0    153 2    371 dtype: int64 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง -

สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลและผลลัพธ์สำหรับการแยกตัวอักษรและตัวเลขและจัดเก็บไว้ใน dataframe ดังนี้ series is: 0    abx123 1    bcd25 2    cxy30 dtype: object Dataframe is    0   1 0 abx 123 1 bcd 25 2 cxy 30 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะปฏิบัติตามแนวทางด้านล่าง วิธี

สมมติว่าคุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการส่งออก dataframe ไปยังหลายชีตเป็น, เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง - วิธีแก้ปัญหา นำเข้าโมดูล xlsxwriter เพื่อใช้การแปลง excel กำหนด dataframe และกำหนดให้กับ df ใช้ฟังก์ชัน pd.ExcelWriter ในชื่อ excel ชื่อที่คุณต้องการสร้างและตั้งค่าเ

สมมติว่าคุณมีข้อมูลต่อไปนี้ในไฟล์ csv ของคุณและบันทึกเป็น pandas.csv pandas.csv Id,Data 1,11 2,22 3,33 4,44 5,55 6,66 7,77 8,88 9,99 10,100 ผลรวมของสองระเบียนสุดท้ายเป็น, Sum of last two rows: Id    9 Data 99 โซลูชันที่ 1 เข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้จากไฟล์ csv และบันทึกเป็นข้อมูลโดยใช้วิ