Python

groupby（）を使用してPandasDataFrameをグループ化します。グルーパー機能を使用して、使用する列を選択します。以下に示す自動車販売記録の例では、分単位でグループ化し、登録価格と分間隔の合計を計算します。 最初に、次が3列のPandasDataFrameであるとしましょう。 Date_of_Purchaseに、日付と時刻の両方を含むタイムスタンプを設定しました- dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexu

kサイズのサブアレイの最大合計で行列を並べ替える必要がある場合は、「amx」メソッドと「sum」メソッドを使用してリストを反復処理するメソッドが定義されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです def sort_marix_K(my_list): return max(sum(my_list[index: index + K]) for index in range(len(my_list) - K)) my_list = [[51, 23, 4, 24, 1], [45, 6, 26, 36, 5], [56, 16, 6, 36, 8], [5, 4, 36, 26,

インデックス値と合計の積を求める必要がある場合は、「列挙」属性が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] print("The list is :") print(my_list) my_result = 0 for index, element in enumerate(my_list):    my_result += (index + 1) * element print("The resultant sum is :"

K個の異なる文字を持つNサイズのサブ文字列を検索する必要がある場合、3つのパラメーターを受け取り、「if」条件を使用して必要な文字列を返すメソッドが定義されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです def generate_my_string(string_size, substring_size, distinct_chars): my_string = "" count_1 = 0 count_2 = 0 for i in range (string_size): count_1 += 1 count_2

「K」以外の離れた要素を見つける必要がある場合は、「append」メソッドとともに単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [91, 13, 19, 25, 35, 3, 9, 11, 0] print("The list is :") print(my_list) my_key = 2 print("The key is ") print(my_key) my_result = [] for element in my_list:    if element + my_k

MultiIndex.from_arrays（）を使用して配列からマルチインデックスを作成する方法を説明します。まず、車の配列を作成しましょう- car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang'] この例では、登録価格を含む別の配列を作成します- reg_price = [1000, 1400, 1100, 900,

リスト内の各Kまでのグループの合計を見つける必要がある場合は、単純な反復と「追加」メソッドが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです from collections import defaultdict my_list = [21, 4, 37, 46, 7, 56, 7, 69, 2, 86, 1] print("The list is :") print(my_list) my_key = 46 print("The key is ") print(my_key) my_sum = 0 my_result = []

連続する要素のパワーを追加する必要がある場合は、「if」条件と「**」演算子を使用した単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [21, 21, 23, 23, 45, 45, 45, 56, 56, 67] print("The list is :") print(my_list) my_freq = 1 my_result = 0 for index in range(0, len(my_list) - 1):    if my_list[index] != my_list[index +

辞書のリストで値をK番目のインデックス値に置き換える必要がある場合は、「isinstance」メソッドと単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [{'python': [5, 7, 9, 1], 'is': 8, 'good': 10},    {'python': 1, 'for': 10, 'fun': 9},    {'cool': 3, 'python': [7,

2つの日付の間でDataFrameをフィルタリングするには、 dataframe.locを使用します 。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 日付レコードを含むリストの辞書を作成する- d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2

順序付けられた値で辞書をフィルタリングする必要がある場合は、リスト内包表記とともに「ソート済み」メソッドが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [{'python': 2, 'is': 8, 'fun': 10}, {'python': 1, 'for': 10, 'coding': 9}, {'cool': 3, 'python': 4}] print("The list is :")

リストの要素を最も近いものに置き換える必要がある場合は、「if」および「else」条件とともに単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [41, 25, 24, 45, 86, 37, 18, 99] print("The list is :") print(my_list) for index in range(1, len(my_list) - 1): my_list[index] = my_list[index - 1] if my_list[index - 1] > my_list[index

接尾辞を使用して文字列をKの長さでグループ化する必要がある場合は、単純な反復と「try」および「except」ブロックが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ['peek', "leak", 'creek', "weak", "good", 'week', "wood", "sneek"] print("The list is :") print(my_list) K = 3

Pandas DataFrameをマージするには、 merge（）を使用します 働き。 「方法」で設定することにより、両方のデータフレームに右外部結合が実装されます。 ” merge（）関数のパラメータ、つまり- how = “right” まず、エイリアスを使用してpandasライブラリをインポートしましょう- import pandas as pd マージする2つのデータフレームを作成します- # Create DataFrame1 dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       &

データフレームの行をリストにグループ化するには、apply（）関数を使用します。まず、requireライブラリをインポートしましょう- import pandas as pd 2列のDataFrameを作成する- dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Un

NaNを線形補間で埋めるには、 interpolate（）を使用します パンダシリーズのメソッド。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import numpy as np いくつかのNaN値を使用してPandasシリーズを作成します。 numpy np.nanを使用してNaNを設定しました − d = pd.Series([10, 20, np.nan, 40, 50, np.nan, 70, np.nan, 90, 100]) 線形補間を見つける- d.interpolate() 例 以下はコードです- import pandas

文字列内で最も頻度の低い文字を検索する必要がある場合は、「Counter」を使用して文字数を取得します。 「min」メソッドは、文字列内の最小値を取得するために使用されます。つまり、すべての文字のカウントが文字と一緒に保存されます。最小値が取得されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです from collections import Counter my_str = "highland how" print ("The string is : ") print(my_str) my_result = Counter(my_str)

文字列に特定の文字が含まれているかどうかを確認する必要がある場合は、正規表現を使用する「check_string」という名前のメソッドと、文字列に特殊文字が含まれているかどうかを確認する「compile」メソッドが定義されます。メソッドの外部で文字列が定義され、この文字列をパラメータとして渡すことでメソッドが呼び出されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです import re def check_string(my_string): regex = re.compile('[@_!#$%^&*()<>?/\|}{~:]') i

文字と数字を除くすべての文字を削除する必要がある場合は、正規表現が使用されます。正規表現が定義され、文字列はこの式の後に続きます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです import re my_string = "python123:, .@! abc" print ("The string is : ") print(my_string) result = re.sub('[\W_]+', '', my_string) print ("The expected string is :&quo

正規表現を使用して大文字とそれに続く小文字のシーケンスを検索する必要がある場合は、「search」メソッドを使用して正規表現に一致する「match_string」という名前のメソッドが定義されます。メソッドの外部では、文字列が定義され、文字列を渡すことによってメソッドが呼び出されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです import re def match_string(my_string):    pattern = '[A-Z]+[a-z]+$'    if re.search(pattern, my_strin