หากต้องการทำซ้ำองค์ประกอบของดัชนี ให้ใช้ index.repeat() วิธีการในแพนด้า กำหนดจำนวนการทำซ้ำเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane', 'Ship','Truck','Suburban'],

ในการส่งคืนนาโนวินาทีจากวัตถุ Timedelta ให้ใช้ timedelta.microseconds คุณสมบัติ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd TimeDeltas เป็นไลบรารี datetime มาตรฐานของ Python ใช้การแสดงของ timedelta ที่แตกต่างกัน ตั้งค่าอินพุตจำนวนเต็มสำหรับไมโครวินาทีโดยใช้หน่วย เรา สร้างวัตถุ Timedelta t

หากต้องการทำซ้ำแต่ละองค์ประกอบของ Pandas Series ในลักษณะที่แตกต่างกัน ให้ใช้ index.repeat() กระบวนการ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane', 'Ship'], name ='Transport') แสดงดัชนีห

ในการส่งคืนนาโนวินาทีจากวัตถุ Timedelta ให้ใช้ timedelta.microseconds คุณสมบัติ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd TimeDeltas เป็นไลบรารี datetime มาตรฐานของ Python ใช้การแทนค่า timedelta ที่แตกต่างกัน ตั้งค่าอินพุตสตริงสำหรับไมโครวินาทีโดยใช้หน่วย us สร้างวัตถุ Timedelta timedel

หากต้องการแทนที่ค่าดัชนีที่มีเงื่อนไขเป็นเท็จ ให้ใช้ index.isin() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'], name ='Products') แสด

หากต้องการคืนค่าวินาทีจากออบเจ็กต์ Timedelta ให้ใช้ timedelta.seconds คุณสมบัติ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd TimeDeltas เป็นไลบรารี datetime มาตรฐานของ Python ใช้การแทนค่า timedelta ที่แตกต่างกัน สร้างวัตถุ Timedelta timedelta = pd.Timedelta('10 s 15 ms 33 ns') แส

หากต้องการคืนค่าวินาทีจากออบเจ็กต์ Timedelta ให้ใช้ timedelta.seconds คุณสมบัติ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd TimeDeltas เป็นไลบรารี datetime มาตรฐานของ Python ใช้การแสดงของ timedelta ที่แตกต่างกัน ตั้งค่าอินพุตจำนวนเต็มเป็นวินาทีโดยใช้หน่วย s สร้างวัตถุ Timedelta timedelta

หากต้องการคืนค่าวินาทีจากออบเจ็กต์ Timedelta ให้ใช้ timedelta.seconds คุณสมบัติ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd TimeDeltas เป็นไลบรารี datetime มาตรฐานของ Python ใช้การแสดงของ timedelta ที่แตกต่างกัน ตั้งค่าอินพุตสตริงเป็นวินาทีโดยใช้หน่วย s สร้างวัตถุ Timedelta timedelta = pd

ในการส่งคืนดัชนีใหม่ของค่าที่เลือกโดยดัชนี ให้ใช้ index.take() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'], name ='Products') แสดงดั

หากต้องการคืน Timedelta ใหม่ที่ติดเพดานตามความละเอียดนี้ ให้ใช้ timedelta.ceil() กระบวนการ. จากนั้นตั้งค่าความละเอียดโดยใช้พารามิเตอร์ความถี่ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd TimeDeltas เป็นไลบรารี datetime มาตรฐานของ Python ใช้การแทนค่า timedelta ที่แตกต่างกัน สร้างวัตถุ Timed

ในการส่งคืนดัชนีใหม่ของค่าที่ตั้งไว้ด้วยมาสก์ ให้ใช้ index.putmask() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([5, 65, 10, 17, 75, 40]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) มาสก์และวางค่าดัชนีที่น้อยกว่า 3

ในการปิดบังและแทนที่ NaN ด้วยค่าเฉพาะ ให้ใช้ index.putmask() กระบวนการ. ภายในนั้น ให้ตั้งค่าเมธอด index.isna() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี Pandas ด้วย NaN บางส่วน - index = pd.Index([5, 65, 10, np.nan, 75, np.nan]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − pr

หากต้องการคืนค่าที่ไม่ซ้ำในดัชนี ให้ใช้ index.unique() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([10, 50, 70, 10, 90, 50, 10, 30]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) รับค่าที่ไม่ซ้ำจากดัชนี ค่าที่ไม่ซ้ำก

ในการส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำในวัตถุดัชนี ให้ใช้ index.nunique() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) รับจำนวนค่าที่ไ

ในการส่งคืน Series ที่มีค่าไม่ซ้ำกันจากวัตถุ Index ให้ใช้ index.value_counts() วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า - print("Pandas Index...\n",index) จำนวนค่า

ในการส่งคืนชุดข้อมูลที่นับค่าที่ไม่ซ้ำจากวัตถุดัชนีที่เรียงลำดับจากน้อยไปมาก ให้ใช้ index.value_counts() เมธอดที่มีพารามิเตอร์ จากน้อยไปมาก ตามที่ จริง . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) แสดงดัชนีหมี

ในการคืนค่าความถี่สัมพัทธ์จากวัตถุดัชนี ให้ใช้ index.value_counts() เมธอดที่มีพารามิเตอร์ ทำให้เป็นมาตรฐาน ตามที่ จริง . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index

ในการส่งคืนชุดข้อมูลที่มีการนับค่าที่ไม่ซ้ำจากวัตถุดัชนีโดยพิจารณาจากค่า NaN ด้วย index.value_counts() กระบวนการ. ตั้งค่าพารามิเตอร์ dropna ด้วยค่า เท็จ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import numpy as np การสร้างดัชนี Pandas ด้วยค่า NaN บางส่วนเช่นกัน - index = pd.Index([50,

ในการตั้งชื่อดัชนีสำหรับวัตถุดัชนีที่สร้างขึ้นแล้ว ให้ใช้ index.set_names() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(["Electronics", "Mobile Phones", "Accessories", "Home Decor", "Books&quo

หากต้องการส่งคืนดัชนีโดยลบระดับออก ให้ใช้ multiIndex.droplevel() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างดัชนีหลายตัว พารามิเตอร์ชื่อตั้งชื่อสำหรับระดับในดัชนี - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]],names=['a', '