Pythonの系列データ構造から上位の「n」要素にアクセスする方法を説明してください。
以前は、演算子「:」を使用してスライスを使用しました。これは、系列構造から上位の「n」要素を抽出する場合に使用されます。後で表示される一連の要素に範囲を割り当てるのに役立ちます。
例を見てみましょう-
例
import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data, index = my_index) print("The series contains following elements") print(my_series) n = 3 print("Top 3 elements are :") print(my_series[:n])
出力
The series contains following elements ab 34 mn 56 gh 78 kl 90 wq 123 az 45 dtype: int64 Top 3 elements are : ab 34 mn 56 gh 78 dtype: int64
説明
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必要なライブラリがインポートされ、使いやすいようにエイリアス名が付けられています。
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データ値のリストが作成され、後で「パンダ」ライブラリにある「シリーズ」関数にパラメータとして渡されます
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次に、カスタマイズされたインデックス値(後でパラメータとして渡される)がリストに保存されます。
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Pythonのインデックス「:」演算子を使用して、シリーズから特定の範囲の値にアクセスできます。
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「:」演算子は、下限値と上限値の間で使用できます:[下限:上限]。
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これには、より低い範囲の値が含まれますが、より高い範囲の値は除外されます。
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低い範囲に値が指定されていない場合は、0と見なされます。
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より高い範囲に値が指定されていない場合は、len(データ構造)-1と見なされます。
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ここでは、下限が0、上限が3であることを示しています。
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その後、コンソールに印刷されます。
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countplotを使用してPythonSeabornLibraryのデータを視覚化するにはどうすればよいですか?
Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 以前のプロットでは、データセット全体をグラフにプロットしました。バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。 棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 棒グラフの特殊なケースは、2番目の変数の統計値を計算する代わりに、データに関してすべてのカテゴリの観測数を表示するカウントプロットです。 「タイタニック」データセット
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scikit-learnライブラリを使用してPythonで画像の解像度を取得するにはどうすればよいですか?
データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ(さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される)を共通の形式または統一されたデータセット(データの種類に応じて)に収集するタスクを指します。実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目標は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。 画像の解像度を取得するには、「shape」という名前の組み込み関数を使用します。画像が読み取られた後、ピクセル値は配列の形式で保存