Python

K桁の要素を再編成する必要がある場合は、リスト内包表記と「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 = [231, 67, 232, 1, 238, 31, 793] print("The list is :") print(my_list) K = 3 print("The value of K is ") print(K) temp = ''.join([str(ele) for ele in my_list]) my_result = [] for index in r

等距離の連続する文字列を検索する必要がある場合は、リスト内包表記、「all」演算子、および「ord」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 = ["abc", "egfg", "mpsv", "abed", 'xzbd', 'agms'] print("The list is :") print(my_list) my_result = [sub for sub in my_list if all(ord(su

soace文字列なしで行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、正規表現、「not」演算子、および「any」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 import re my_list = [["python is", "fun"], ["python", "good"],["python is cool"],["love", "python"]] print("The list is :&quo

すべてのリスト要素を含む行を指定する必要がある場合は、フラグ値、単純な反復、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 = [[8, 6, 3, 2], [1, 6], [2, 1,7], [8, 1, 2]] print("The list is :") print(my_list) sub_list = [1, 2] result = [] for row in my_list: flag = True for element in sub_list: if element n

リスト内の連続する同一要素の数を取得する必要がある場合は、反復、「append」メソッド、および「set」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 = [24, 24, 24, 15, 15, 64, 64, 71, 13, 95, 100] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for index in range(0, len(my_list) - 1): if my_list[index] == my_list[index + 1]:

トリミングされた値を再配布する必要がある場合は、リスト内包表記と「/」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 = [11, 26, 24, 75, 96, 37, 48, 29, 93] print("The list is :") print(my_list) key = 2 print("The value of key is") print(key) full_sum = sum(my_list) trimmed_list = my_list[key:len(my_list) - key] tr

タプルリストに単一の要素が含まれているかどうかをテストする必要がある場合は、フラグ値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 = [(72, 72, 72), (72, 72), (72, 72)] print("The list is :") print(my_list) my_result = True for sub in my_list:    flag = True    for element in sub:       if eleme

多項式を計算する必要がある場合は、「*」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 = [3, -6, 3, -1, 23, -11, 0, -8] print("The list is :") print(my_list) x = 3 my_list_length = len(my_list) my_result = 0 for i in range(my_list_length): my_sum = my_list[i] for j in range(my_list_length - i

共通の差分要素を持つ行を抽出する必要がある場合は、反復とフラグ値が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [[31, 27, 10], [8, 11, 12], [11, 12, 13], [6, 9, 10]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for row in my_list:    temp = True    for index in range(0, len(row) - 1): if

Kの長さの行を省略する必要がある場合は、単純な反復と「len」メソッドと「append」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 = [[41, 7], [8, 10, 12, 8], [10, 11], [6, 82, 10]] print("The list is :") print(my_list) my_k = 2 print("The value of K is ") print(my_k) my_result = [] for row in my_list: if len(row)

等桁のタプルを作成する必要がある場合は、「//」演算子とリストスライスが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [5613, 1223, 966143, 890, 65, 10221] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for sub in my_list: mid_index = len(str(sub)) // 2 element_1 = str(sub)[:mid_index] element_2 = str(sub)[mid_i

指定されたすべてのリスト文字を含む文字列を検索する必要がある場合は、要素を反復処理し、「+」演算子を使用して結果を決定するメソッドを定義できます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです def convert_spec_Vals(my_list): new_val = "" for element in my_list: new_val += element return new_val my_list = ['p', 'y', 't', 'h', 'o&#

Python Pandasの列名から列インデックスを取得するには、 get_loc（）を使用できます。 メソッド。 ステップ- 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ、 dfを作成します 。 入力DataFrame、 dfを印刷します 。 df.columns を使用して、DataFrameの列を検索します 。 手順3の列を印刷します。 変数を初期化しますcolumn_name 。 column_name のインデックスの場所、つまりインデックスを取得します 。 column_nameのインデックスを印刷します 。 例- import pandas as pd

列のサブセットを作成するには、filter（）を使用できます。これにより、like演算子を使用して、類似したパターンの列値をフィルタリングできます。まず、3列のDataFrameを作成しましょう- dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_S

Python Pandasでgroup-byとsumを見つけるには、 groupby（columns）.sum（）を使用できます。 。 ステップ 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ、 dfを作成します 。 入力DataFrame、 dfを印刷します 。 df.groupby（）。sum（）を使用してgroupbyの合計を検索します 。この関数は、指定された列を受け取り、その値を並べ替えます。その後、並べ替えられた値に基づいて、他の列の値も並べ替えられます。 グループの合計を印刷します。 例 import pandas as pd df = pd.DataFrame(

2つのDataFrameの違いを見つけるには、その同等性を確認する必要があります。また、列の同等性を確認してください。 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, 9

Python Pandasでグループごとに一意の値をカウントするには、 df.groupby（column_name）。count（）を使用できます。 。 ステップ 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ、 dfを作成します 。 入力DataFrame、 dfを印刷します 。 df.groupby（rank）[id]。count（）を使用します グループごとの一意の値の数を見つけて、変数「 count」に保存します 。 手順3のカウントを印刷します。 例 import pandas as pd df = pd.DataFrame(     { &nb

equals（）関数は、2つのデータフレームが完全に同じであるかどうかを確認するために使用されます。最初に、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] }

ヘッダーのないCSVファイルを読み取るには、ヘッダーを使用できます read_csv（）で メソッド。 ステップ 変数を初期化しますfile_path 、つまり、CSVファイルパス。 read_csvを使用する タブ区切り文字とヘッダーを含むDataFrameを取得するメソッド。 ヘッダー付きのDataFrameを印刷します。 read_csvを使用する タブ区切り文字付きでヘッダーなしのDataFrameを取得するメソッド。ヘッダーなしで読み取るには、 header =0を使用します 。 ヘッダーなしでDataFrameを印刷します。 例 import pandas as pd

3つ以上のPandasDataFrameを連結するには、concat（）メソッドを使用します。 軸を設定します axis =1としてのパラメータ 列に沿って連結します。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 1番目のstを作成しましょう DataFrame- dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90], &nbs