Pythonでインデックス値(カスタマイズされている場合とされていない場合があります)を使用して一連の要素にアクセスするにはどうすればよいですか?
Seriesのインデックス値としてデフォルト値が使用されている場合は、インデックスを使用してアクセスできます。インデックス値がカスタマイズされている場合、それらはインデックス値として渡され、コンソールに表示されます。
例を使って理解しましょう。
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) print("Accessing elements using customized index") print(my_series['mn']) print("Accessing elements using customized index") print(my_series['az'])
出力
The series contains following elements ab 34 mn 56 gh 78 kl 90 wq 123 az 45 dtype: int64 Accessing elements using customized index 56 Accessing elements using customized index 45
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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シリーズが作成され、インデックスリストとデータがパラメータとしてシリーズに渡されます。
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シリーズはコンソールに印刷されます。
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インデックス値はカスタマイズされているため、series_name [‘index_name’]のようなシリーズの値にアクセスするために使用されます。
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その後、コンソールに印刷されます。
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Pythonでscikit-learnを使用して画像のピクセル値を表示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。 画像のピクセルを取得するには、「flatten」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、ピクセル値はデ
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Pythonを使用して画面に印刷するにはどうすればよいですか?
画面に出力する基本的な方法は、printステートメントを使用することです。 >>> print 'Hello, world' Hello, world スペースで区切られた同じ行に複数のものを印刷するには、それらの間にコンマを使用します。例: >>> print 'Hello,', 'World' Hello, World どちらの文字列にもスペースが含まれていませんでしたが、2つのオブジェクトの間にコンマがあるため、printステートメントによってスペースが追加されました。任意のデータ型は、同じprint