Python

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  1. Pythonプログラム–特定の値が存在しない場合は、辞書のリストから辞書を削除します

    特定の値が辞書に存在しないときに辞書のリストから辞書を削除する必要がある場合は、単純な反復、「del」演算子、および「break」ステートメントが使用されます。 例 以下は同じのデモンストレーションです- my_list = [{"code" : 1, "fun" : "learn"}, {"code" : 2, "fun" : "code"}, {"code" : 3, "fun" : "test"}

  2. Pythonプログラム–リストから辞書を作成します

    リストから辞書を作成する必要がある場合は、「dict」メソッドを使用して辞書を作成し、単純な反復を行い、「setdefault」メソッドを使用します。 例 以下は同じのデモンストレーションです- my_dict = dict() print("An empty dictionary has been created") my_value_list = ['15', '14', '13', '12', '16'] print("The list is : " ) print

  3. Python –区切り文字付きの文字列のリストをタプルのリストに変換します

    区切り文字付きの文字列のリストをタプルのリストに変換する必要がある場合は、K値が設定され、「分割」メソッドとともにリスト内包表記が使用されます。 例 以下は同じのデモンストレーションです- my_list = ["33-22", "13-44-81-39", "42-10-42", "36-56-90", "34-77-91"] print("The list is : " ) print(my_list) print("The sorted list is

  4. PythonPandas-データフレームオブジェクトが等しいかどうかを確認します

    DataFrameオブジェクト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。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'], "Reg_Price": [700

  5. Pythonプログラム–文字列を1行あたりK文字の行列に変換します

    文字列を行ごとに「K」文字の行列に変換する必要がある場合は、文字列と「K」の値を受け取るメソッドが定義されます。単純な反復、剰余演算子、および「追加」メソッドを使用します。 例 以下は同じのデモンストレーションです- print("Method definition begins") def convert_my_string(my_string, my_k): for index in range(len(my_string)): if index % my_k == 0: sub = my_string[index:index+m

  6. Python Pandas – concat（）を使用して2つのDataFrame間の共通行をフェッチします

    2つのDataFrame間で共通の行をフェッチするには、 concat（）を使用します 働き。 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'],       "Reg_Price"

  7. PythonPandas-合計に基づいてDataFrameからいくつかの行をフィルタリングする

    合計に基づいてDataFrameからいくつかの行をフィルタリングするために、StudentMarksを使用した例を検討しました。合計が200を超える特定の主題の合計を計算する必要があります。つまり、その特定の主題の3人の学生すべての合計が200を超えます。このようにして、合計が200未満の行を適合させることができます。 最初に、3つの列を持つDataFrame、つまり3人の学生のレコードを作成しましょう- dataFrame = pd.DataFrame({'Jacob_Marks': [95, 90, 70, 85, 88],'Ted_Marks': [60

  8. Python –昇順グループ化されたパンダのデータフレームをグループサイズで並べ替えますか？

    Pandasデータフレームをグループ化するには、groupby（）を使用します。グループ化されたデータフレームを昇順で並べ替えるには、sort_values（）を使用します。 size（）メソッドは、データフレームサイズを取得するために使用されます。 昇順の並べ替えには、sort_values（）-で次を使用します ascending=True まず、パンダのデータフレームを作成します- dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi',

  9. Python –Pandasデータフレームのマルチレベル列インデックスからレベルを削除します

    マルチレベルの列インデックスからレベルを削除するには、columns.droplevel（）を使用します。 Multiindex.from_tuples（）を使用して、列ごとにインデックスを作成しました。 最初に、列ごとにインデックスを作成します- items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3", &qu

  10. Python –Pandasデータフレームのマルチレベル列インデックスから複数レベルを削除します

    複数レベルの列インデックスから複数のレベルを削除するには、columns.droplevel（）を繰り返し使用します。 Multiindex.from_tuples（）を使用して、列ごとにインデックスを作成しました。 最初に、列ごとにインデックスを作成します- items = pd.MultiIndex.from_tuples([("Col 1", "Col 1", "Col 1"),("Col 2", "Col 2", "Col 2"),("Col 3"

  11. Python Pandasデータフレームを共通の列とマージし、一致しない値にNaNを設定します

    2つのPandasDataFrameを共通の列とマージするには、 merge（）を使用します 機能し、オンを設定します 列名としてのパラメーター。一致しない値にNaNを設定するには、「方法」を使用します 」パラメータを設定し、左に設定します または正しい 。つまり、左または右にマージします。 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を作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 

  12. Python-PandasDataFrameを外部結合とマージする

    Pandas DataFrameをマージするには、merge（）関数を使用します。外部結合は、merge（）関数の「how」パラメーターの下で設定することによって両方のDataFrameに実装されます。つまり- how = “outer” 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を作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', &

  13. Python-PandasDataFrameから列を選択する方法

    DataFrameから列を選択するには、角かっこを使用して列をフェッチします。たとえば、角かっこで選択する列に言及すると、それだけです dataFrame[‘ColumnName’] まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 次に、DataFrameを作成します。 2つの列があります- dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang',

  14. PythonPandas-DataFrameから複数の行を選択する方法

    DataFrameから複数の行を選択するには、：演算子を使用して範囲を設定します。最初に、エイリアス-を使用してrequirepandasライブラリをインポートします import pandas as pd 次に、新しいPandasDataFrameを作成します- dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]],index=['w', 'x', 'y', 'z'],columns=['a', 'b']) ：演算子

  15. PythonPandas-DataFrameの列をクエリします

    Pandas DataFrameの列をクエリするには、query（）を使用します。レコードをフィルタリングするためにクエリを実行しています。まず、PandasDataFrameを作成しましょう dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "PenDrive", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock

  16. 指定された条件のリスト内のすべての組み合わせを検索するPythonプログラム

    特定の条件を持つリスト内のすべての組み合わせを検索する必要がある場合は、単純な反復、「isinstance」メソッド、「append」メソッド、およびインデックス付けが使用されます。 例 以下は同じのデモンストレーションです- print("Method definition begins") def merge_the_vals(my_list_1, my_list_2, K): index_1 = 0 index_2 = 0 while(index_1 < len(my_list_1)): for i in range(K):

  17. Python –要素のランダム挿入K回

    要素をK回ランダムに挿入する必要がある場合は、「ランダム」パッケージとランダムパッケージのメソッド、および単純な反復が使用されます。 例 以下は同じのデモンストレーションです- import random my_list = [34, 12, 21, 56, 8, 9, 0, 3, 41, 11, 90] print("The list is : " ) print(my_list) print("The list after sorting is : " ) my_list.sort() print(my_list) to_add_list

  18. Python –数字に基づいてリストアイテムを並べ替える

    数字に基づいてリストの要素をソートする必要がある場合は、「max」、「max」メソッドが使用されます。また、「sorted」メソッド、「lambda」関数、「ljust」も使用します。 例 以下は同じのデモンストレーションです- my_list = [4344, 2611, 122, 541, 33, 892, 48292, 460, 390, 120, 10, 2909, 11239, 1] print("The list is : " ) print(my_list) print("The list after sorting is : " )

  19. Python –複数の特定の範囲のインデックスの間にある要素を抽出します

    複数の特定の範囲のインデックスの間にある要素を抽出する必要がある場合は、「extend」メソッド、単純な反復、およびインデックス付けが使用されます。 例 以下は同じのデモンストレーションです- my_list = [13, 21, 81, 10, 13, 17, 22, 18, 11, 90, 0] print("The list is : ") print(my_list) print("The list after sorting is : " ) my_list.sort() print(my_list) range_list = [(2,

  20. Python –区切り文字で要素を分離する

    区切り文字に基づいて要素を分離する必要がある場合 例 以下は同じのデモンストレーションです- my_list = ["89@21", "58@51", "19@61", "11@10", "32@65", "34@45", "87@90", "32@21",'1@345'] print("The list is : " ) print(my_list) print("The list a

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