Python

まず、デジタル証明書について学びましょう。 デジタル証明書 これは基本的にデジタルで発行される証明書であり、ユーザーの信頼性を確認するために発行されます。つまり、メッセージを送信するユーザーが本人であることを確認し、受信者に返信をエンコードする手段を提供します。 暗号化されたメッセージを送信したい人、または送信したい個人は、認証局（CA）からのデジタル証明書を申請します。 デジタル証明書の必要性 デジタル証明書により、エンティティは認証された方法で公開鍵を共有できます。これらは、WebブラウザとWebサーバー間のセキュアSSL（Secure Sockets Layer）接続の初期化と確立

複数の列から一意の値を検索するには、unique（）メソッドを使用します。 PandasDataFrameに「EmpName」と「Zone」の従業員レコードがあるとします。 2人の従業員が同じような名前を持つことができ、ゾーンが複数の従業員を持つことができるため、名前とゾーンが繰り返される可能性があります。その場合、一意の従業員名が必要な場合は、DataFrameにunique（）を使用してください。 まず、必要なライブラリをインポートします。ここでは、pdをエイリアスとして設定しています- import pandas as pd まず、DataFrameを作成します。ここでは、2つの列が

パンダをSetに型キャストするには、set（）を使用します。まず、DataFrameを作成しましょう- dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'], "Zone": ['North', 'South', 'South&

マルチインデックスを単一のインデックスに連結するには、最初に、必要なPandasライブラリとNumpyライブラリをそれぞれのエイリアスとともにインポートします- import pandas as pd import numpy as np パンダシリーズを作成する- d = pd.Series([('Jacob', 'North'),('Ami', 'East'),('Ami', 'West'),('Scarlett', 'South'),('Jacob

Pandasでパイプラインを作成するには、pipe（）メソッドを使用する必要があります。最初に、必要なpandasライブラリをエイリアス-でインポートします import pandas as pd 次に、DataFrameを作成します- dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units&qu

列値の平均を計算するには、mean（）メソッドを使用します。まず、必要なパンダライブラリをインポートします- import pandas as pd 次に、2つの列を持つDataFrameを作成します- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 11

2つのDataFrameの特定の列が等しいかどうかを確認するには、equals（）メソッドを使用します。まず、2つの列を持つDataFrame1を作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]

2つのDataFrame間で共通の行を見つけるには、merge（）メソッドを使用します。まず、2つの列を持つDataFrame1を作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 2つの列を持つD

列値の中央値を計算するには、median（）メソッドを使用します。まず、必要なパンダライブラリをインポートします- import pandas as pd 次に、2つの列を持つDataFrameを作成します- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150,

特定の行のみを合計するには、loc（）メソッドを使用します。 ：演算子を使用して、開始行と終了行のインデックスに言及します。 loc（）を使用して、含める列を設定することもできます。結果を新しい列に表示できます。 まず、DataFrameを作成しましょう。開始在庫と終了在庫を含む製品レコードが含まれています- dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "

group byの後にインデックスをリセットするには、最初にgroupby（）を使用して列に従ってグループ化します。その後、reset_index（）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 2列のデータフレームを作成する- dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "

列値の分散を計算するには、var（）メソッドを使用します。まず、必要なパンダライブラリをインポートします- import pandas as pd 2つの列を持つDataFrameを作成します- dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],       "Units

Pandas DataFrameをマージするには、 merge（）を使用します 働き。内部結合は、「方法」で設定することにより、両方のデータフレームに実装されます。 ” merge（）関数のパラメータ、つまり- how = “inner” 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 DataFrame1を作成する- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 

あるリストが別のリストで最初に出現する場所を見つける必要がある場合は、「set」属性と「next」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_1 = [23, 64, 34, 77, 89, 9, 21] my_list_2 = [64, 10, 18, 11, 0, 21] print("The first list is :") print(my_list_1) print("The second list is :") print(my_list_2) my_list_2 = set(my_list_

文字列のリストのスペースサイズのパディングをカスタマイズする必要がある場合は、空のリスト、反復、および「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 my_list = ["Python", "is", "great"] print("The list is :") print(my_list) lead_size = 3 trail_size = 2 my_result = [] for elem in my_list: my_result.append((lead_

文中に出現するすべての単語を正確にK回印刷する必要がある場合、「split」メソッド、「remove」メソッド、および「count」メソッドを使用するメソッドが定義されます。必要なパラメータを渡すことでメソッドが呼び出され、出力が表示されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです def key_freq_words(my_string, K):    my_list = list(my_string.split(" "))    for i in my_list:       if my_l

各リスト要素のキューブ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 my_list = [45, 31, 22, 48, 59, 99, 0] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for i in my_list: my_result.append(i*i*i) print("The resultant list is :") print(my_result) 出力 The list is : [45

ステップ値を使用してリストをリストのリストに変換する必要がある場合は、単純な反復を使用するメソッド、「split」メソッドと「append」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 convert_my_list(my_list): my_result = [] for el in my_list: sub = el.split(', ') my_result.append(sub) return(my_result) my_list = ['peter', 'king

特定の共通要素に基づいてリストをセットに変換する必要がある場合、「列挙」を使用してセットを反復処理し、要素に特定の条件を設定するメソッドを定義できます。 「union」メソッドと「map」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 def common_elem_set(my_set):    for index, val in enumerate(my_set):       for j, k in enumerate(my_set[index + 1:], index + 1): if va

タプルのリスト内の要素の符号を変更する必要がある場合は、単純な反復、「abs」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 = [(51, -11), (-24, -24), (11, 42), (-12, 45), (-45, 26), (-97, -4)] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for sub in my_list: my_result.append((abs(sub[0]), -abs(sub[1])))