Python

入力 − シリーズがあると仮定します 0    This is pandas 1    python script 2    pandas series 出力 − また、要素を削除した後の結果には、正確に2つのスペースが含まれています 1    python script 2    pandas series ソリューション1 シリーズを定義します。 次のように、正規表現を適用して2に等しくないスペースの総数を見つけるラムダフィルターメソッドを作成します- pd.Ser

入力 −シリーズがあると仮定します 0    1 1    2 2    3 3    4 出力 −そして、一連のすべての要素のパワーの結果は、 0    1 1    4 2    27 3    256 ソリューション1 シリーズを定義します。 applylambdapowervalue内に変換メソッドを作成します。以下に定義されています、data.transform（lambda x：x ** x） data.t

入力 −シリーズがあると仮定します 0    1 1    2 2    3 3    2 4    3 5    3 6    3 7    4 8    4 9    2 出力 −そして、最も繰り返される要素の結果は3です。 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 ラムダ関数内にfunctoolsreduceメソッドを適用して、すべての要素の長さ

入力 −シリーズがあると仮定します 0    apple 1    oranges 2    alpha 3    aroma 4    beta 出力 −そして、要素の結果は「a」で始まり、「a」で終わります。 2    alpha 3    aroma ソリューション1 シリーズを定義します。 正規表現を作成して、「a」で開始および終了を確認します r'^[a]$|^([a]).*\1$' 空のリストを作成し、f

入力 − シリーズがあると仮定します 0    1.0 1    2.0 2    3.0 3    NaN 4    4.0 5    NaN 出力 − そして、NaNインデックスの結果は次のとおりです。 index is 3 index is 5 解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- シリーズを定義します。 forループを作成してすべての要素にアクセスし、if条件を設定してisnan（）をチェックします。最後に、インデックス位置を印刷

解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- 空のリストを定義する forループを作成し、範囲を100〜150に設定します 別のforループを設定して、2から値の範囲までの値にアクセスし、因子を見つけます。何も見つからない場合は、リストに追加します。以下に定義されています for i in range(100,150):    for j in range(2, i):       if(i % j == 0):          break   &nbs

解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- シリーズを定義します。 forループを作成し、開始要素から終了要素までデータにアクセスします。データをチェックする条件が存在するかどうかを設定します。 値が範囲内にない場合は、リストに追加します。最後に、値を並べ替えて印刷します。 for i in range(data[0],data[length-1]):    if(i not in data):       l1.append(i)    else:       l1

解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- 1から10の範囲でシリーズを定義します すべての値の合計を求めます シリーズをJSONファイル形式に変換する 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう。 例 import pandas as pd data = pd.Series(range(1,11)) data['sum'] = data.sum() data = data.to_json() print(data)としてインポートします 出力 {"0":1,"1":2,"2":3,

入力 −系列があり、インデックスを繰り返さずに値を連結した結果が、であると仮定します。 0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 5    6 解決策 これを解決するために、次の2つの手順に従います- 2つのシリーズを定義する 2つの系列を連結し、ignore_index値をTrueとして適用して、結果を見つけます。以下に定義されています pd.concat([series_one,series_two],ignore_index

入力 − シリーズがあり、特定の日付範囲からその年の日を見つけたとします。 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 date_rangeを「2020-01-10」として5つのピリオドで設定します。以下に定義されています pd.date_range('2020-01-10',periods=5) Series.dt.dayofyearを使用して日を検索します。 例 完全な実装を見て、理解を深めましょう- import pandas as pd date = pd.date_range('2020-0

入力 − 1か月の日数を見つけるための日付系列があるとします。 解決策 これを解決するには、以下の手順に従います- 日付系列を定義する date_rangeの値を2020-02-10に設定します。 Series.dt.daysinmonthを使用して1か月の日数を検索します 例 完全な実装を見て、理解を深めましょう- import pandas as pd date = pd.date_range('2020-02-10',periods=1) data = pd.Series(date) print(data.dt.daysinmonth) 出力

入力 − シリーズがあると仮定します 0    1.3 1    2.6 2    3.9 3    4.8 4    5.6 出力 − 0    1.0 1    3.0 2    4.0 3    5.0 4    6.0 ソリューション1 シリーズを定義する 空のリストを作成します。 forを設定します データを反復処理するためにループします。値のラウンドをリストに追加

入力 − シリーズがあると仮定します 0    11 1    12 2    66 3    24 4    80 5    40 6    28 7    50 出力 − Maximum value for first four row is 66. 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 行の値をdata.iloc[0：4]として設定します。 最後に、行シリーズから最大値

入力 − このようなシリーズ[「1」、「2」、「11」、「ザクロ」、「3」]があり、文字列の最大長が「ザクロ」であるとします。 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 maxlenの初期値を0に設定します 「maxstr」値を最初は空の文字列に設定します。 forループを作成し、シリーズのすべての値に1つずつアクセスし、次のように長さに基づいて値を比較するif条件を作成します- for i in res:    if(len(i)>maxlen):       ma

入力 − DataFrameがあると仮定します DataFrame is  Id    Age   Salary 0 1    27    40000 1 2    22    25000 2 3    25    40000 3 4    23    35000 4 5    24    30000 5 6    32  

入力 − Assume, you have DataFrame,  Id  Name Grade 0 1 stud1   A 1 2 stud2   B 2 3 stud3   C 3 4 stud4   A 4 5 stud5   A 出力 − そして、「A」学年の生徒の名前の結果 0    stud1 3    stud4 4    stud5 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 値をD

入力 − DataFrameがあると仮定します  Id Age 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18 出力 − Total number of age between 20 to 30 is 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 DataFrameAge列を20、30の間に設定します。結果DataFrameに保存します。以下に定義されています df[df['Age'].between(20,30)] 最後に、結果の長さを計算します。 例 理解

入力 − サンプルのDataFrameがであると仮定します。  Id Age  salary 0 1 27   40000 1 2 22   25000 2 3 25   40000 3 4 23   35000 4 5 24   30000 5 6 32   30000 6 7 30   50000 7 8 28   20000 8 9 29   32000 9 10 27  23000 出力 − 与えられたスライス行の平均と積の結果は、 mean is Age

入力 − サンプルのDataFrameがであると仮定します。   Id Name 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter 出力 − その後、要素を降順で並べ替えます。   Id Name 4 5 Peter 1 2 Michael 3 4 Jack 2 3 David 0 1 Adam 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 Name列に基づいてDataFramesort_valuesメソッドを適用し、引数ascending =Falseを追

はじめに urllib.requestを使用します ほとんどの場合HTTPプロトコルを使用するURLにアクセスして開くためのPythonのモジュール。 使用されるインターフェースは、初心者が使用して学ぶのも非常に簡単です。 urlopenを使用します さまざまなプロトコルを使用してさまざまなURLをフェッチできる関数。 さまざまな機能を使い始めると、私たちが何を扱っているのかをよりよく理解できるようになります。それでは、始めましょう。 はじめに urllib ライブラリはPythonと一緒にパッケージ化されています。したがって、個別にインストールする必要はありませんが、環境に追