Python

逆文字列のペアをカウントする必要がある場合は、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": 8, "is": 1, "fun": 9}, {"Python": 2, "is": 9, "fun": 1}, {"Python": 5, "is": 10,"fun": 7}] print("The list is :") pr

辞書要素のリストで各キーの最大値を取得する必要がある場合は、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 = [{"Hi": 18, "there": 13, "Will": 89}, {"Hi": 53, "there": 190, "Will": 87}] print("The list is : ") print(my_list) my_result = {} for elem in my_li

文字列のリストで最も頻度の高い単語を見つける必要がある場合は、リストが繰り返され、「max」メソッドを使用して最も高い文字列の数が取得されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです from collections import defaultdict my_list = ["python is best for coders", "python is fun", "python is easy to learn"] print("The list is :") print(my_list) my_

リスト内で文字列を検索する必要がある場合は、単純な「if」条件と「in」演算子を使用できます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [4, 3.0, 'python', 'is', 'fun'] print("The list is :") print(my_list) key = 'fun' print("The key is :") print(key) print("The result is :") if key in my_l

リストから最大母音の要素を印刷する必要がある場合は、リスト内包表記が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["this", "week", "is", "going", "great"] print("The list is :") print(my_list) my_result = "" max_length = 0 for element in my_list: vowel_length =

文字列のリスト内の特定のインデックスで共通の要素を出力する必要がある場合は、「min」メソッド、リスト内包表記、およびブールフラグ値を使用できます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["week", "seek", "beek", "reek", 'meek', 'peek'] print("The list is :") print(my_list) min_length = min(len(element) for el

列ヘッダーを中央揃えにするには、 display.colheader_justifyを使用します と「中心」の値。必要なライブラリをインポートする- パンダをpdとしてインポート 2列のデータフレームを作成する- dataFrame =pd.DataFrame（{Car：[BMW、Lexus、Tesla、Mustang、Mercedes、Jaguar]、 Reg_Price：[7000.5057、1500、5000.9578 、8000、9000.75768、6000]}） 次に、列ヘッダーを中央揃えにします- pd.set_option（display.colheader_justi

選択的な連続接尾辞結合を見つける必要がある場合は、単純な反復、「endswith」メソッドおよび「append」メソッドを使用できます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["Python-", "fun", "to-", "code"] print("The list is :") print(my_list) suffix = '-' print("The suffix is :") print(suffix) re

「K」の頻度で行を並べ替える必要がある場合は、リスト内包法と「Counter」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 Counter my_list = [34, 56, 78, 99, 99, 99, 99, 99, 12, 12, 32, 51, 15, 11, 0, 0] print ("The list is ") print(my_list) my_result = [item for items, c in Counter(my_list).most_common() for

Pandasのastype（）メソッドを使用して、あるデータ型を別のデータ型に変換します。必要なライブラリをインポートする- パンダをpdとしてインポート DataFrameを作成します。ここでは、2つの列があります。「Reg_Price」はfloat型で、「Units」はint型です- dataFrame =pd.DataFrame（{Reg_Price：[7000.5057、1500、5000、8000、9000.75768、6000]、 単位：[90、120、100、150、200、130]}） 上で作成した列のデータ型を確認してください- dataFrame.dtypes

他のリストから置換の組み合わせを取得する必要がある場合は、「combinations」メソッドと「list」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 itertools import combinations my_list = [54, 98, 11] print("The list is :") print(my_list) replace_list = [8, 10] my_result = list(combinations(my_list + replace_list, len(my_list))) print(

ペアの行を抽出する必要がある場合は、リスト内包表記と「すべて」の演算子が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [[10, 21, 34, 21, 37], [41, 41, 52, 68, 68, 41], [12, 29], [30, 30, 51, 51]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [row for row in my_list if all(row.count(element) % 2 == 0 for element in row)] pr

リスト内の代替ピーク要素をチェックする必要がある場合、リストを反復処理する関数が定義され、配列の隣接する要素が比較され、これに応じて出力がコンソールに表示されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです def find_peak(my_array, array_length) :    if (array_length == 1) :       return 0    if (my_array[0] >= my_array[1]) :       return 0 &nbs

行列行の類似要素をチェックする必要がある場合は、行列をパラメーターとして受け取るメソッドが定義されます。 mapメソッドは、行列をタプルに変換するために使用されます。マトリックス値が繰り返され、頻度が1より大きい場合は、コンソールに表示されます。 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 def find_dupes(my_matrix):    my_matrix = map(tuple,my_matrix)    freq_dict = Counter(my_matrix) &

単一の列のみをキャストするには、astype（）メソッドを使用します。まず、2列のDataFrameを作成しましょう。 1つは「float64」タイプで、もう1つは「int64」- dataFrame = pd.DataFrame( { "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000], "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130] } ) タイプを確認してください- dataFrame.dtypes int6

ラベルを渡して行を選択するには、loc（）関数を使用します。行を選択するインデックスに言及します。これは、この例のインデックスラベルです。インデックスラベルとしてx、y、zがあり、loc（）で行を選択するために使用できます。 データフレームを作成する- dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],index=['x', 'y', 'z'],columns=['a', 'b']) 次に、locを使用して行を選択します。インデックスラベル「z」を渡

接尾辞の単位を値に変換する必要がある場合は、辞書が繰り返され、「置換」メソッドを使用して値に変換されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["5Cr", "7M", "9B", "12L", "20Tr", "30K"] print("The list is :") print(my_list) value_dict = {"M": 1000000, "B": 10000000

整数の位置で行を選択するには、iloc（）関数を使用します。選択する行のインデックス番号を指定します。 データフレームを作成する- dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],index=['x', 'y', 'z'],columns=['a', 'b']) iloc（）-を使用して、整数の位置を持つ行を選択します dataFrame.iloc[1] 例 以下はコードです- import pandas as pd # Create Da

リスト内で繰り返されているインデックス値を見つける必要がある場合は、リスト内包表記を使用して繰り返され、「列挙」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 = [4, 0, 3, 1] print("The list is :") print(my_list) my_result = [element for sub in ([index] * element for index, element in enumerate(my_list)) for element in sub] print("The result is :

同様の大文字と小文字の文字列をフィルタリングする必要がある場合は、リスト内包表記を「isupper」および「islower」メソッドと一緒に使用できます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["Python", "good", "FOr", "few", "CODERS"] print("The list is :") print(my_list) my_result = [sub for sub in my_list if sub.is