Python

入力 − DataFrameがあり、指定に基づいてレコードをグループ化するとします- Designation architect    1 programmer   2 scientist    2 解決策 これを解決するために、以下のアプローチに従います。 DataFrameを定義する 指定列にgroupbyメソッドを適用し、以下に定義されているようにカウントを計算します。 df.groupby(['Designation']).count() 例 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう。 imp

入力 − シリーズとデフォルトのフロート分位数があると仮定します value is 3.0 解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- シリーズを定義する 分位数のデフォルト値.5を系列に割り当て、結果を計算します。以下に定義されています data.quantile(.5) 例 完全な実装を見て、理解を深めましょう- import pandas as pd l = [10,20,30,40,50] data = pd.Series(l) print(data.quantile(.5)) 出力 30.0

入力 − DataFrameがあり、最初の列をシフトして欠落している値を埋めた結果は、であると想定します。  one two three 0 1   10 100 1 2   20 200 2 3   30 300 enter the value 15  one two three 0 15  1   10 1 15  2   20 2 15  3   30 解決策 これを解決するために、以下のアプローチに従います。 DataFrameを定義する 以下のコードを使用し

入力 − DataFrameがあり、インデックスと列の転置の結果は、であると想定します。 Transposed DataFrame is   0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 ソリューション1 DataFrameを定義する ネストされたリスト内包表記を設定して、2次元リストデータの各要素を反復し、結果に保存します。 result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0])) 結果をDataFrameに変換します df2 = pd.DataFrame(

ブール演算の系列と結果があると仮定します。 And operation is: 0    True 1    True 2    False dtype: bool Or operation is: 0    True 1    True 2    True dtype: bool Xor operation is: 0    False 1    False 2    True dtype: bool 解決策

学生の記録を含むsqlite3データベースがあり、すべてのデータを読み取った結果は、であると想定します。   Id Name 0 1 stud1 1 2 stud2 2 3 stud3 3 4 stud4 4 5 stud5 解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- 新しい接続を定義します。以下に示します con = sqlite3.connect("db.sqlite3") 以下の関数を使用してデータベースからSQLデータを読み取ります pd.read_sql_query() 接続でread_sql_queryを使用して、テ

データフレームがあると仮定します one two three 0 12 13 5 1 10 6 4 2 16 18 20 3 11 15 58 最小値を新しい行と列に格納した結果は-です。 Add new column to store min value  one   two  three min_value 0 12    13   5       5 1 10    6    4       4 2 16   &nbs

データフレームがあると仮定します 0 1 2 0 10 20 30 1 40 50 60 2 70 80 90 1をデータフレームの対角線に置き換えた結果は-です。 0 1 2 0 1 20 30 1 40 1 60 2 70 80 1 解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- データフレームを定義する ネストされたforループを作成して、すべての行と列にアクセスします。 for i in range(len(df)):    for j in range(len(df)): 対角線に一致する条件を確認し、一致する場合は、位置を1に置

データフレームがあると仮定します  col1 col2 0 o    e 1 e    e 2 i    u 3 e    o 4 i    i 5 u    o 6 e    a 7 u    o 8 a    u 9 e    a 一致したインデックスとカウントの結果は、です。 index is  col1 col2 1 e    e 4 i &nbs

2つのデータフレームがあると仮定します first dataframe is  id country 0 1 India 1 2 UK 2 3 US 3 4 China second dataframe is  id City 0 1 Chennai 1 11 Cambridge 2 22 Chicago 3 4 Chengdu そして、同じ列に基づいてマージした結果は、 Merging data based on same column - id  id    country    City 0 1   &

データフレームがあると仮定します DataFrame is:  id mark age 0 1 70   12 1 2 60   13 2 3 40   12 3 4 50   13 4 5 80   12 5 6 90   13 6 7 60   12 そして、ランダムな奇数のインデックス行を選択した結果は、です。 Random odd index row is:  id    4 mark   50 age    13 解決策 これを解決するには、

次のシリーズがあると仮定します Series is: 0    1 1    22 2    3 3    4 4    22 5    5 6    22 そして、最も繰り返される要素の結果は、 Repeated element is: 22 解決策 これを解決するために、以下のアプローチに従います シリーズを定義する 初期カウントを0に設定し、max_count値をシリーズの最初の要素値データとして設定します[0] count =

データフレームがあると仮定します  one  two three 0 1    2    3 1 4    5    6 そして、単一の列を削除した結果は、  two three 0 2    3 1 5    6 複数の列の後に削除した結果は、です。  three 0 3 1 6 これを解決するには、以下の手順に従います- ソリューション1 データフレームを定義する 以下の方法を使用して特定の列を削除します de

データフレームと最後の2行を交換した結果があると仮定します Before swapping   Name    Age Maths Science English 0 David   13   98      75    79 1 Adam    12   59      96    45 2 Bob     12   66      55   &

データフレームがあり、floatをintに変換した結果が次のようになっていると仮定します。 Before conversion Name      object Age       int64 Maths     int64 Science   int64 English   int64 Result    float64 dtype: object After conversion Name    object Age     i

データフレームと、一連のすべてのデータをシャッフルするための結果があると仮定します。 The original series is 0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 dtype: int64 The shuffled series is : 0    2 1    1 2    3 3    5 4    4 dtype: int64 ソリューション1 シ

アームストロング数をフィルタリングするためのシリーズと結果があると仮定します。 original series is 0    153 1    323 2    371 3    420 4    500 dtype: int64 Armstrong numbers are:- 0    153 2    371 dtype: int64 これを解決するには、以下の手順に従います- シリーズを定義します。 空のリストを作成し、すべての系列デ

アルファベットと数字を区切るシリーズと結果があり、それをデータフレームに次のように格納するとします。 series is: 0    abx123 1    bcd25 2    cxy30 dtype: object Dataframe is    0   1 0 abx 123 1 bcd 25 2 cxy 30 これを解決するために、以下のアプローチに従います 解決策 シリーズを定義します。 内部のAppleシリーズ抽出メソッドは、正規表現パターンを使用してアルファベットと数字を分離し

データフレームと、データフレームを複数のシートにエクスポートするための結果があるとします。 これを解決するには、以下の手順に従います- 解決策 xlsxwriterモジュールをインポートしてExcel変換を使用する データフレームを定義し、dfに割り当てます 作成する名前Excel名の中にpd.ExcelWriter関数を適用し、エンジンをxlsxwriterとして設定します excel_writer = pd.ExcelWriter('pandas_df.xlsx', engine='xlsxwriter') 以下の方法を使

csvファイルに次のデータがあると仮定し、それをpandas.csvとして保存します。 pandas.csv Id,Data 1,11 2,22 3,33 4,44 5,55 6,66 7,77 8,88 9,99 10,100 最後の2つのレコードの合計の結果は次のようになります Sum of last two rows: Id    9 Data 99 ソリューション1 保存されたデータにcsvファイルからアクセスし、以下の方法でデータとして保存します。 data = pd.read_csv('pandas.csv') データを