Python

Pandasデータフレームは2次元のデータ構造です。つまり、データは行と列に表形式で配置されます。 python dict、list、seriesなどを使用して作成できます。この記事では、既存のデータフレームに新しい列を追加する方法を説明します。まず、pandasシリーズを使用してデータフレームを作成しましょう。次の例では、パンダシリーズを1列のデータフレームに変換し、Month_noという列名を付けています。 例 import pandas as pd s = pd.Series([6,8,3,1,12]) df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No

2つの文字列が同じ文字であるが、順序が異なる場合、それらはアナグラムと呼ばれます。たとえば、スポットとポストは、同じ文字が異なる単語を形成しているため、アナグラムです。この記事では、2つの文字列が互いにアナグラムであるかどうかを確認する方法を説明します。 このために、コレクションと呼ばれるPythonモジュールを使用します。これは、list、dict、set、tupleなどのデータのコレクションを格納するために使用されます。これらは組み込みコレクションの例です。関数counter（） 要素がコレクションに存在する回数を単純にカウントし、その結果を要素とそのカウントを示すディクショナリとして返

素数は、1またはそれ自体でのみ割り切れる正の整数です。数が素数であるかどうかを見つけることは、長い間興味深いプログラミングの課題です。さらに、さまざまな方法があり、それらはさまざまな効率を持っています。この記事では、そのような3つの方法を検討し、実行のタイミングの観点からどちらがより効率的かを判断します。 すべての除数を確認 これは単純なプログラムであり、1から指定された数より1少ない整数までを取り、その数がこれらのいずれかで除算されるかどうかをチェックし続けます。この数を割ることができる数が見つからない場合、その数は素数です。 例 import time #Function to chec

このプログラムでは、Pythonプログラムを使用して電卓の基本的な電卓機能を実現する方法を説明します。ここでは、計算を実行して結果を返すための個々の関数を作成します。また、オペレーターの選択とともにユーザー入力も受け入れられます。 例 # This function performs additiion def add(a, b):    return a + b # This function performs subtraction def subtract(a, b):    return a - b # This function perform

Pythonが適切に処理できるさまざまな数学的シリーズがあります。そのようなシリーズの1つは、繰り返される数字のシリーズです。ここでは、数字を取得して、そのような2桁の次の数字に追加し、次の数字はそのような3桁の数字になります。最後に、シリーズ内のそのようなすべての数値の合計を計算します。 アプローチ 数字を取り、それを文字列に変換します。次に、そのような2つの文字列を連結して2桁の数字を取得し、連結を続けてそのような数字の数を増やします。次に、再帰関数を実装して、生成されたそのようなすべての数値を追加します。 例 def sumofseries(n, m): # Convert the d

ある種の組み込みカレンダーによる日付の処理は、プログラミング言語の中心です。ここでは、Pythonの組み込みライブラリで利用できるさまざまな日付関連の関数を処理する方法を説明します。 firstweekday（） この関数を使用して、週の最初の日に割り当てられた番号を見つけます。 例 import calendar # print starting day number print("The number of the first day in calendar is : ") print(calendar.firstweekday()) 出力 上記のコードを実行す

Pythonのカレンダーモジュールには、カレンダーと日付に関連するすべての機能を処理する機能があります。これは、Pythonプログラムで日付を使用するための多くの組み込み関数を備えた、非常に広く使用されているモジュールの1つです。 例 import calendar print(calendar.calendar(2019)) 出力 上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-                            2019 &nbs

多くの場合、特定の計算ニーズに対応するために、パンダデータフレームの1つ以上の列のデータ型を変換する必要があります。これを実現できるパンダで利用可能な組み込み関数またはメソッドがいくつかあります。 astype（）の使用 astype（）メソッドは、既存の列またはpandasデータフレームのすべての列に新しいデータ型を課すことができます。次の例では、既存のすべての列を文字列データ型に変換します。 例 import pandas as pd #Sample dataframe df = pd.DataFrame({    'DayNo': [1, 2, 3

Numpy配列は、Pythonのネイティブデータ型に加えて、さまざまなデータ型をサポートします。配列が作成された後でも、必要に応じて、配列内の要素のデータ型を変更できます。この目的で使用される2つのメソッドは、 array.dtypeです。 およびarray.astype array.dtype このメソッドは、配列内の要素の既存のデータ型を提供します。以下の例では、配列を宣言し、そのデータ型を見つけます。 例 import numpy as np # Create a numpy array a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255]) # Pr

この関数は、Unicodeコードポイントがこの関数にパラメータとして提供された整数である文字を表す文字列を返します。たとえば、chr（65）は文字列Aを返し、chr（126）は文字列〜を返します。 構文 関数の構文は次のとおりです。 chr(n) where n is an integer value 例 以下のプログラムは、chr（）の使用方法を示しています。パラメータとしてさまざまな整数値を指定し、それぞれの文字を取得します。 # Printing the strings from chr() function print(chr(84),chr(85),chr(84),chr(79)

この記事では、リストに存在する各要素の頻度を計算するプログラムを開発します。 辞書の使用 ここでは、アイテムを辞書のキーとしてキャプチャし、それらの頻度を値としてキャプチャします。 例 list = ['a','b','a','c','d','c','c'] frequency = {} for item in list:    if (item in frequency):       frequency[item] += 1 &

数学における角度の測定は、度とラジアンと呼ばれるこれらの2つの測定単位を使用して行われます。これらは、角度を含む数学計算で頻繁に使用され、ある値から別の値に変換する必要があります。 Pythonでは、Python関数を使用してこれらの変換を実現できます。 degrees（）関数 この関数は、パラメーターとしてラジアン値を取り、度単位で同等の値を返します。戻り値はfloat値です。 例 import math # Printing degree equivalent of radians. print("1 Radians in Degrees : ",math.degre

Exec関数はPythonプログラムのコードを動的に実行できます。コードは、文字列またはオブジェクトコードとしてこの関数に渡すことができます。オブジェクトコードは、文字列が最初に解析され、構文エラーがないかチェックされている間、そのまま実行されます。構文エラーがない場合、解析された文字列はpythonステートメントとして実行されます。 exec（）関数の構文 exec(object, globals, locals) どこ オブジェクト −メソッドに渡される文字列またはコードオブジェクト。 グローバル −利用可能なグローバルメソッドと変数の辞書。 地元の人 −利用可能なロ

コードのブロック全体を文字列として必要とし、このコードをより大きなPythonプログラムの一部として実行したい場合があります。この記事では、コードを文字列として変数に渡し、その変数をラッパープログラムで使用して、このプログラムをPythonコードとして実行する方法を説明します。 exec（）関数は、コードを実行するために使用されます。コードは3つの「。」内に埋め込む必要があります 例 code = """ numbers = [11,33,55,39,55,75,37,21,23,41,13] for num in numbers:    i

数値の階乗を見つけることは、Pythonを含むデータ分析やその他の数学的分析で頻繁に必要とされます。階乗は、1から指定された数までのすべての整数を乗算することにより、常に正の整数に対して検出されます。以下に示すように、これを見つけるには3つのアプローチがあります。 Forループの使用 forループを使用して、指定された数まで1番を繰り返し、各ステップで乗算を続けることができます。以下のプログラムでは、ループで使用する前に、数値を入力して入力を整数に変換するようにユーザーに求めています。このようにして、計算で正の整数を確実に取得します。 例 n = input("Enter a nu

リストが2つあり、小さいリストの各項目が大きいリストにあるかどうかを確認したい場合があります。このような場合、以下で説明するようにfilter（）関数を使用します。 構文 Filter(function_name, sequence name) ここで、Function_nameは、フィルター基準を持つ関数の名前です。シーケンス名は、フィルタリングする必要のある要素を持つシーケンスです。セット、リスト、タプル、またはその他のイテレータにすることができます。 例 以下の例では、いくつかの月の名前のより大きなリストを取得し、30日がない月を除外します。そのために、31日の月を含む小さなリストを

多くの場合、関数やモジュールなどに関するヘルプについては、Pythonのドキュメントを調べる必要があります。Pythonには、この必要な結果を提供するヘルプ関数が用意されています。 構文 Help(‘term’) Where term is the word on which we want the help. 例 以下の例では、時間という言葉の助けを求めています。出力はPythonドキュメントからのものであり、非常に網羅的です。 print(help('time')) 出力 上記のコードを実行すると、次の結果が得られます- Help on buil

多くの場合、区切り文字に基づいて、特定の文字列を複数の部分に分割する必要があります。 Pythonは、これを実現するために使用できるsplit（）という名前の関数を提供します。また、区切り文字と見なされる文字数を制御する方法も提供します。 例 以下の例では、多くの単語とその間にスペースを含む文字列を示しています。しかし、バナナとブドウの間には2つのスペース文字があります。したがって、分割が発生します。パラメータが指定されていない場合、各スペースは区切り文字として使用されます。 str = "Apple Banana Grapes Apple"; print(str.spl

eval（）メソッドは、このメソッドに渡された式を解析し、プログラム内で式を実行します。つまり、文字列をPythonプログラム内のコードとして解釈します。 構文 evalの構文は次のとおりです- eval(expression, globals=None, locals=None) どこ 表現 −メソッドに渡されるPython式です。 グローバル −利用可能なグローバルメソッドと変数の辞書。 地元の人 −利用可能なローカルメソッドと変数の辞書。 以下の例では、ユーザーが式をセレートし、Pythonプログラムを実行してその式を評価できるようにします。したがって、動的コ

このチュートリアルでは、 Pythonの組み込み関数を使用して文字列の順列を見つけます。 順列と呼ばれます 。メソッド順列 itertoolsに存在します モジュール。 文字列の順列を見つける手順 itertoolsをインポートします モジュール。 文字列を初期化します。 itertools.permutationsを使用します 文字列の順列を見つけるメソッド。 3番目のステップでは、メソッドはオブジェクトを返し、それをリストに変換します。 リストには、文字列の順列がタプルとして含まれています。 例 プログラムを見てみましょう。 ## importing the modu