Python

Selenium Webdriverを使用して、要素とそのテキストを見つけることができます。まず、id、classname、cssなどのロケーターを使用して要素を特定する必要があります。次に、テキストを取得するには、テキストを使用する必要があります。 メソッド。 構文 s = driver.find_element_by_css_selector("h4").text ここでドライバー webdriverオブジェクトです。メソッドfind_element_by_css_selector cssロケータータイプで要素を識別するために使用され、ロケーター値は引数としてメソッド

PythonライブラリAPIを使用して、コンテナー、イメージ、クラスター、スウォームなどのDockerオブジェクトにアクセス、管理、操作できます。 dockerコマンドでできることはほとんど何でもできます。これは、djangoやflaskなどのPythonアプリを使用していて、アプリケーションに使用するのと同じPythonスクリプトを使用してDockerコンテナーを維持する場合に非常に便利です。 docker用のpythonライブラリAPIを使用するには、docker-pyというパッケージをインストールする必要があります。次のpipコマンドを使用してこれを行うことができます。 Python

問題 文字列をフィールドに分割する必要がありますが、区切り文字は文字列全体で一貫していません。 解決策 Pythonで1つまたは複数の区切り文字の文字列を分割する方法は複数あります。最も簡単なアプローチはsplit（）メソッドを使用することですが、これは単純なケースを処理することを目的としています。 re.split() is more flexible than the normal `split()` method in handling complex string scenarios. re.split（）を使用すると、セパレーターに複数のパターンを指定できます。ソリューションに

問題 シーケンス内で最も頻繁に発生するアイテムを特定する必要があります。 解決策 カウンターを使用して、アイテムを順番に追跡できます。 カウンターとは何ですか？ 「カウンター」は、各キーの整数カウントを保持するマッピングです。既存のキーを更新すると、その数が増えます。このオブジェクトは、ハッシュ可能なオブジェクトのインスタンスをカウントするため、またはマルチセットとして使用されます。 「カウンター」は、データ分析を実行するときの親友の1人です。 このオブジェクトはPythonにかなり前から存在しているので、多くの人にとって、これは簡単なレビューになります。コレクションからCounte

この記事は、Pythonで最大または最小のアイテムを見つけたい開発者を対象としています。使用するいくつかの方法を示し、あなたに最適な方法を結論付けます。 方法– 1：リストのスライスアプローチ 単一の最小または最大のアイテムを検索しようとしている場合、つまりN =1の場合は、min（）とmax（）を使用する方が高速です。 ランダムな整数を生成することから始めましょう。 import random # Create a random list of integers random_list = random.sample(range(1,10),9) random_listのランダムリストを

はじめに パンダには、インデックス位置またはインデックスラベルを使用してデータのサブセットを選択するための二重選択機能があります。この投稿では、インデックスラベルを使用して「インデックスラベルを使用してデータのサブセットを選択する」方法を紹介します。 Pythonディクショナリとリストは、インデックスラベルまたはインデックス位置のいずれかを使用してデータを選択する組み込みのデータ構造であることを忘れないでください。辞書のキーは文字列、整数、またはタプルである必要がありますが、リストは選択に整数（位置）またはスライスオブジェクトを使用する必要があります。 パンダには、独自の方法でインデック

はじめに パンダには、インデックス位置またはインデックスラベルを使用してデータのサブセットを選択するための二重選択機能があります。この投稿では、「辞書式順序のスライスを使用してデータのサブセットを選択する」方法を紹介します。 Googleはデータセットでいっぱいです。 kaggle.comで映画データセットを検索します。この投稿では、kaggleの映画データセットを使用しています。 方法 この例に必要な列のみを含む映画データセットをインポートします。 import pandas as pd import numpy as np movies = pd.read_csv(&qu

はじめに パンダには、インデックス位置またはインデックスラベルを使用してデータのサブセットを選択するための二重選択機能があります。この投稿では、「辞書式順序のスライスを使用してデータのサブセットを選択する」方法を紹介します。 Googleはデータセットでいっぱいです。 kaggle.comで映画データセットを検索します。この投稿では、kaggleの映画データセットを使用しています。 その方法 1.この例に必要な列のみを含む映画データセットをインポートします。 import pandas as pd import numpy as np movies = pd.read_csv("

データ分析中に、データをすぐに削除するのではなく、重複する行を調べてデータについて理解する必要がある場合があります。 幸いなことに、パンダでは、複製を操作する方法がほとんどありません。 .duplciated（） このメソッドを使用すると、DataFrameで重複する行を抽出できます。重複する新しいデータセットを使用します。リンクからHrデータセットをダウンロードしました。 import pandas as pd import numpy as np # Import HR Dataset with certain columns df = pd.read_csv("http

問題 WebページからHTMLテーブルを抽出する必要があります。 はじめに インターネットとワールドワイドウェブ（WWW）は、今日最も重要な情報源です。そこには非常に多くの情報があり、非常に多くのオプションからコンテンツを選択することは非常に困難です。その情報のほとんどは、HTTPを介して取得できます。 ただし、これらの操作をプログラムで実行して、情報を自動的に取得して処理することもできます。 Pythonでは、標準ライブラリであるHTTPクライアントを使用してこれを行うことができますが、requestsモジュールはWebページ情報を非常に簡単に取得するのに役立ちます。 この投稿では

PythonPandasでテンプレートを使用してDataFrameに新しい行を追加する方法。 はじめに データエンジニアリングのスペシャリストである私は、分析のためにデータを作成して送信する役割は他のデータベーススペシャリストの面倒を見る必要があるため、行よりも多くの派生列を作成することになります。ただし、それは常に真実ではありません。 データスペシャリストチームからデータが送信されるのを待つのではなく、サンプル行を作成する必要があります。このトピックでは、行を作成するための巧妙なトリックを紹介します。 その方法.. このレシピでは、最初に.loc属性を使用して小さなデータセットに行を追

問題 Pythonで圧縮ファイルを作成したい。 はじめに ZIPファイルは、他の多くのファイルの圧縮された内容を保持できます。ファイルを圧縮すると、ディスク上のファイルのサイズが小さくなります。これは、インターネット経由で、またはControl-mAFTまたはConnectdirectまたはscpを使用してシステム間でファイルを転送する場合に便利です。 Pythonプログラムは、zipfileモジュールの関数を使用してZIPファイルを作成します。 方法... 1.zipfileおよびioパッケージを使用します。システムにパッケージがない場合は、pipを使用してインストールしてください。

はじめに 世界はExcelに支配されているようです。私はデータエンジニアリングの仕事に驚いています。同僚の何人が意思決定のための重要なツールとしてExcelを使用しているのかを見てきました。私はMSOfficeとそのExcelスプレッドシートの大ファンではありませんが、大きなExcelスプレッドシートを効果的に処理するための巧妙なトリックを紹介します。 その方法.. プログラムに直接参加する前に、ExcelスプレッドシートをPandasで処理するためのいくつかの基本を理解しましょう。 1.インストール。先に進み、openpyxlとxlwtをインストールします。インストールされているかどう

指定されたマトリックスの各ゼロに対して、数値の2Dマトリックスがあり、その行と列のすべての値をゼロに置き換えて、最終的なマトリックスを返すとします。 したがって、入力が行列のようなものである場合、0、2、3行目には0が含まれ、最後の行列にはこれらの行に0が含まれるため、出力は行列になります。同様に、0番目、1番目、2番目の列には0が含まれ、最終的な行列にはこれらの列に0が含まれます。 これを解決するには、次の手順に従います。 n := row count, m := column count res := make a matrix of size n x m and fill with

はじめに Pythonには、スレッド、サブプロセス、ジェネレーター、その他の並行プログラミングのトリックを使用するなど、さまざまなアプローチがあります。スレッドを実装する前に、並行性とは何かを正確に理解しましょう。 同時実行性は、単一のプログラム内のロジックの一部であり、I / Oの個別のストリーム、SQLクエリの実行など、実行が同時に行われ、互いに独立しているように見えるように、多くの異なる実行パスを開くことができます。 。 その方法.. まず、サイトのURLを調べるための単一のスレッドを作成し、後でスレッドの概念を使用してプログラムを高速化する方法を確認します。 # Step 1 -

はじめに リスト内包表記を使用すると、式を適用することで、ソースリストを取得し、派生リストを簡単に取得できます。たとえば、リスト内の各要素に5を掛けたいとします。ここでは、単純なforループを使用してこれを行います。 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] multiply_by_5 = [] for x in a: multiply_by_5.append(x*5) print(f"Output \n *** {multiply_by_5}") 出力 *** [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]

プロセスを理解する- Windows、MAC、またはLinuxでプログラムをコーディングして実行すると、オペレーティングシステムがプロセス（単一）を作成します。プロセスは、CPU、RAM、ディスクスペース、およびオペレーティングシステムのカーネルのデータ構造などのシステムリソースを使用します。プロセスは他のプロセスから分離されています。他のプロセスが実行していることや、プロセスに干渉していることを確認することはできません。 注： このコードは、システムのようなLinuxで実行する必要があります。 Windowsで実行すると、例外がスローされる場合があります。 オペレーティングシステムの目標

最初のボードを表す2048のゲームボードと、スワイプ方向を表す文字列の方向があるとすると、次のボードの状態を見つける必要があります。 2048ゲームで知っているように、4 x 4の数字のボードが与えられ（そのうちのいくつかは空で、ここでは0で表されます）、4つの方向（ U、 D、 「L」または「R」）。スワイプすると、すべての数字がその方向に可能な限り移動し、同じ隣接する数字が1回だけ加算されます。 したがって、入力が次のような場合 direction =Lの場合、出力はになります。 これを解決するには、次の手順に従います。 方向が「R」と同じ場合、 ボード：=ボ

問題 任意の数の入力引数を受け入れる関数を作成したい。 解決策 Pythonの*引数は、任意の数の引数を受け入れることができます。これは、与えられた2つ以上の数値の平均を求める例で理解できます。以下の例では、rest_argは、渡されたすべての追加の引数（この場合は番号）のタプルです。この関数は、平均計算を実行する際に引数をシーケンスとして扱います。 # Sample function to find the average of the given numbers def define_average(first_arg, *rest_arg): average = (first_arg

はじめに Pandasは、NumPy NaN（np.nan）オブジェクトを使用して、欠落している値を表します。このNumpyNaN値には、いくつかの興味深い数学的特性があります。たとえば、それ自体と同じではありません。ただし、Python Noneオブジェクトは、それ自体と比較するとTrueと評価されます。 その方法.. np.nanの動作を理解するために、いくつかの例を見てみましょう。 import pandas as pd import numpy as np # Python None Object compared against self. print(f"Outpu