Python

列名でDataFrameのサブセットを作成するには、角かっこを使用します。角かっこ（インデックス演算子）と次のような特定の列名を使用してDataFrameを使用します- dataFrame[‘column_name’] 最初に、必要なライブラリをエイリアス-でインポートします import pandas as pd 商品レコードを使用してPandasDataFrameを作成する- dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", &q

インデックスに基づいて列から特定の値を選択してサブセットを作成するには、iloc（）メソッドを使用します。まず、パンダライブラリをインポートしましょう パンダをpdとしてインポート 製品レコードを使用してPandasDataFrameを作成します。 3つの列があります dataFrame =pd.DataFrame（{Product：[SmartTV、 ChromeCast、 Speaker、 Earphone]、 Opening_Stock：[300、700、1200、1500]、 Closing_Stock： [200、500、1000、900]}） iloc（を使用して、2列と最初

DataFrameに行を追加するには、append（）メソッドを使用します。ここでは、2つのDataFrameを作成し、次々に追加します。 最初に、エイリアスを使用してpandasライブラリをインポートします- import pandas as pd 次に、最初のDataFrameを作成します dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Jaguar'] } ) 2番目のデータフレームを作成する d

DataFrameから行を削除するには、 drop（）を使用します メソッドを使用し、インデックスラベルをパラメータとして設定します。 まず、DataFrameを作成しましょう。インデックスラベルはw、x、y、zです： dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 'y', 'z'], columns=['a', 'b']) 次に、インデックスラベルを使用して、行を削除しましょ

DataFrameのすべての行を合計するには、sum（）関数を使用して、axisの値を1に設定します。値axis 1は、行の値を追加します。 まず、DataFrameを作成しましょう。始値と終値の列があります dataFrame = pd.DataFrame({"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}) 行の値の合計を求めています。行の値を追加するために軸が1に設定されています dataFrame = dataFrame.sum(ax

numpy where（）メソッドを使用して、PandasDataFrameをフィルタリングできます。 where（）メソッドの条件に言及します。まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスでインポートしましょう import pandas as pd import numpy as np 次に、製品レコードを使用してPandasDataFrameを作成します dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", &qu

インデックス演算子は、サブセットデータフレームを作成するための角かっこです。まず、PandasDataFrameを作成しましょう。 DataFrameには3つの列があります dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock":

文字列を作成するために最小限の要素を取得する必要がある場合は、「set」演算子、「combinations」メソッド、「issubset」メソッド、および単純な反復が必要です。 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 = ["python", "is", "fun", "to", "learn"] print("The list is :") print(my_list) my

リスト内の累積行頻度を取得する必要がある場合は、「Counter」メソッドと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 from collections import Counter my_list = [[11, 2, 32, 4, 31], [52, 52, 3, 71, 71, 3], [1, 3], [19, 19, 40, 40, 40]] print("The list is :") print(my_list) my_element_list = [19, 2, 71] my_frequency = [Counter

リストのすべての要素に特定の番号を追加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 = [25,36, 75, 36, 17, 7, 8, 0] print ("The list is :") print(my_list) my_key = 6 my_result = [x + my_key for x in my_list] print ("The resultant list is :") print(my_result) 出力 The list is : [25, 36

例 以下は同じもののデモンストレーションです def diff_summation_elem(row): return sum([abs(row[index + 1] - row[index]) for index in range(0, len(row) - 1)]) my_list = [[97, 6, 47, 3], [6, 88, 3, 26], [71, 53, 34, 65], [15, 36, 5,62]] print("The list is : ") print(my_list) my_list.sort(key=diff_summation

単語のリストから最長の単語の長さを返す必要がある場合は、リスト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。要素がリストにあるかどうかをチェックし、これに応じて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 find_longest_length(my_list):    max_length = len(my_list[0])    temp = my_list[0]    for element in my_list:       if(len(element)

複雑なデータ型の行を抽出する必要がある場合は、「isinstance」メソッドと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 = [[13, 1,35], [23, [44, 54], 85], [66], [75, (81, 2), 29, 7]] my_result = [row for row in my_list if any(isinstance(element, list) or isinstance(element, tuple) or isinstance(element, dict) or isinstance(elemen

回文数に基づいて行列をソートする必要がある場合は、リスト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。リスト内包表記と「結合」メソッドを使用して、要素が回文であるかどうかを繰り返して確認します。これに基づいて、結果が決定され、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 get_palindrome_count(row):    return len([element for element in row if''.join(list(reversed(element))) == element]) my_list = [[&

最大の合計で特定の行数を出力する必要がある場合は、「sorted」メソッドと「lambda」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 = [[2, 4, 6, 7], [2, 4, 8], [45], [1, 3, 5, 6], [8, 2, 1]] print("The list is :") print(my_list) my_key = 3 print("The key is") print(my_key) my_result = sorted(my_list, key=lambda row: s

行列から特定の長さの行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 = [[22, 4, 63, 7], [24, 4, 85], [95], [2, 55, 4, 7, 91], [5, 31, 1]] print("The list is :") print(my_list) my_key = 4 my_result = [sub for sub in my_list if len(sub) == my_key] print("The resultant list is :&

リスト内の「x」の前にあるすべての「y」を削除する必要がある場合は、「インデックス」メソッドとともに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 = [4, 45, 75, 46, 66, 77, 48, 99, 10, 40, 5, 8] print("The list is :") print(my_list) a, b = 8, 4 index_a = my_list.index(a) my_result = [ele for index, ele in enumerate(my_list) if ele !=

連続する要素を並べ替える必要がある場合は、「Counter」メソッド、空のリスト、および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 from collections import Counter my_list = [21, 83, 44, 52, 61, 72, 81, 96, 18, 44] print("The list is :") print(my_list) my_frequencys = Counter(my_list) my_result = [] for value, count in my_frequencys.i

すべての行に他の行列との共通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、単純な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_1 = [[3, 16, 1], [2, 4], [4, 31, 31]] my_list_2 = [[42, 16, 12], [42, 8, 12], [31, 7, 10]] print("The first list is :") print(my_list_1) print("The second list is :") print(my_list_2) m

リストの「x」の後にすべての「y」が含まれているかどうかを確認する必要がある場合は、enumerate属性と特定の条件が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [11, 25, 13, 11, 64, 25, 8, 9] print("The list is :") print(my_list) x, y = 13, 8 x_index = my_list.index(x) my_result = True for index, element in enumerate(my_list): if element =