역 문자열의 쌍을 계산해야 하는 경우 단순 반복이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [{"Python": 8, "is": 1, "fun": 9}, {"Python": 2, "is": 9, "fun": 1}, {"Python": 5, "is": 10,"fun": 7}] print("The list is :") print(my_

사전 요소 목록에서 각 키의 최대값을 가져와야 하는 경우 간단한 반복이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [{"Hi": 18, "there": 13, "Will": 89}, {"Hi": 53, "there": 190, "Will": 87}] print("The list is : ") print(my_list) my_result = {} for elem in my_list

문자열 목록에서 가장 빈번한 단어를 찾아야 하는 경우 목록을 반복하고 max 메서드를 사용하여 가장 높은 문자열의 개수를 구합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. from collections import defaultdictmy_list =[python은 코더에게 가장 적합합니다, python은 재미있습니다, python은 배우기 쉽습니다]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)my_temp =defaultdict(int) for sub in my_list:for word in sub.split():my_

목록에서 문자열을 찾아야 하는 경우 in 연산자와 함께 간단한 if 조건을 사용할 수 있습니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [4, 3.0, 'python', 'is', 'fun'] print("The list is :") print(my_list) key = 'fun' print("The key is :") print(key) print("The result is :") if key in my_l

목록에서 최대 모음이 있는 요소를 인쇄해야 하는 경우 목록 이해를 사용합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["this", "week", "is", "going", "great"] print("The list is :") print(my_list) my_result = "" max_length = 0 for element in my_list: vowel_length = le

문자열 목록에서 특정 인덱스에 공통적인 요소를 출력해야 하는 경우 min 방식, 목록 이해, Boolean 플래그 값을 사용할 수 있습니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[주, 검색, 비크, 리크, 미크, 피킹]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)min_length =min(len(요소 ) for element in my_list)my_result =[]for index in range(0, min_length):flag =true for element in my_list:if elem

열 헤더를 가운데 정렬하려면 display.colheader_justify를 사용하세요. 그리고 중심 값. 필수 라이브러리 가져오기 - pandas를 pd로 가져오기 2개의 열이 있는 DataFrame 만들기 - dataFrame =pd.DataFrame( { 자동차:[BMW, 렉서스, 테슬라, 머스탱, 메르세데스, 재규어], 등록 가격:[7000.5057, 1500, 5000.9578 , 8000, 9000.75768, 6000] }) 이제 열 헤더를 가운데 정렬 - pd.set_option(display.colheader_j

선택적 연속 접미사 조인을 찾아야 할 경우 간단한 반복, endswith 방법 및 append 방법을 사용할 수 있습니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[Python-, fun, to-, code]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)suffix =-print(접미사는 다음과 같습니다. )print(suffix)result =[]temp =[]my_list의 요소:temp.append(element) if not element.endswith(suffix):result.append(.joi

K의 빈도로 행을 정렬해야 하는 경우 목록 이해와 카운터 방법을 사용합니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. from collections import Counter my_list = [34, 56, 78, 99, 99, 99, 99, 99, 12, 12, 32, 51, 15, 11, 0, 0] print ("The list is ") print(my_list) my_result = [item for items, c in Counter(my_list).most_common() for item in [items

Pandas에서 astype() 메서드를 사용하여 한 데이터 유형을 다른 데이터 유형으로 변환합니다. 필요한 라이브러리 가져오기 - pandas를 pd로 가져오기 데이터프레임을 생성합니다. 여기에 2개의 열이 있습니다. Reg_Price는 float 유형이고 Units는 int 유형입니다 - 위에서 생성된 열의 데이터 유형을 확인하십시오 - dataFrame.dtypes 두 유형을 모두 int32로 변환 - dataFrame.astype(int32).dtypes 예 다음은 코드입니다 - 판다를 pd로 가져오기# Create

다른 목록에서 대체 조합을 가져와야 하는 경우 조합 방식과 목록 방식을 사용합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. itertools에서 가져오기 조합my_list =[54, 98, 11]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)replace_list =[8, 10]my_result =list(combinations(my_list + replace_list, len(my_list)) )print(결과는 다음과 같습니다.)print(my_result) 출력 목록은 다음과 같습니다.[54, 98, 11]결과는 다

쌍을 이루는 행을 추출해야 하는 경우 목록 이해와 전체 연산자를 사용합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[[10, 21, 34, 21, 37], [41, 41, 52, 68, 68, 41], [12, 29], [30, 30, 51, 51]]print( 목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)my_result =[my_list의 행에 대한 행 if all(row.count(element) % 2 ==행에 있는 요소에 대한 0)]print(결과는 다음과 같습니다.)print( my_result) 출력

목록에서 대체 피크 요소를 확인해야 하는 경우 목록을 반복하는 함수를 정의하고 배열의 인접 요소를 비교하고 이에 따라 출력이 콘솔에 표시됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. def find_peak(my_array, array_length) :    if (array_length == 1) :       return 0    if (my_array[0] >= my_array[1]) :       return 0   &nbs

행렬 행에서 유사한 요소를 확인해야 하는 경우 행렬을 매개변수로 사용하는 메서드가 정의됩니다. map 메서드는 행렬을 튜플로 변환하는 데 사용됩니다. 행렬 값은 반복되며 빈도가 1보다 크면 콘솔에 표시됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. from collections import Counter def find_dupes(my_matrix):    my_matrix = map(tuple,my_matrix)    freq_dict = Counter(my_matrix)    

단일 열만 캐스팅하려면 astype() 메서드를 사용합니다. 먼저 2개의 열이 있는 DataFrame을 생성해 보겠습니다. 그 중 하나는 float64 유형이고 다른 하나는 int64입니다. - 유형 확인 - dataFrame.dtypes int64에서 int32로 단일 열 단위만 캐스팅해야 한다고 가정해 보겠습니다. 이를 위해 astype() −를 사용하십시오. dataFrame.astype({단위:int32}).dtypes 예 다음은 코드입니다 - 판다를 pd로 가져오기# Create DataFramedataFrame =

레이블을 전달하여 행을 선택하려면 loc() 함수를 사용하십시오. 행을 선택하려는 색인을 언급하십시오. 이것은 이 예의 인덱스 레이블입니다. 인덱스 레이블로 x, y 및 z가 있으며 loc()으로 행을 선택하는 데 사용할 수 있습니다. DataFrame 생성 - dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],index=['x', 'y', 'z'],columns=['a', 'b']) 이제 loc이 있는 행을

접미사 명칭을 값으로 변환해야 하는 경우 사전을 반복하여 바꾸기 메서드를 사용하여 값으로 변환합니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["5Cr", "7M", "9B", "12L", "20Tr", "30K"] print("The list is :") print(my_list) value_dict = {"M": 1000000, "B": 1000000000,

정수 위치로 행을 선택하려면 iloc() 함수를 사용하십시오. 선택하려는 행의 색인 번호를 언급하십시오. DataFrame 생성 - dataFrame =pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]],index=[x, y, z],columns=[a , b]) iloc() −를 사용하여 정수 위치의 행 선택 dataFrame.iloc[1] 예시 다음은 코드입니다 - 판다를 pd로 가져오기# DataFramedataFrame 생성 =pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30,

목록에서 반복된 인덱스 값을 찾아야 하는 경우 목록 이해와 열거를 사용하여 반복됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [4, 0, 3, 1] print("The list is :") print(my_list) my_result = [element for sub in ([index] * element for index, element in enumerate(my_list)) for element in sub] print("The result is :") print(my_re

유사한 케이스 문자열을 필터링해야 하는 경우 isupper 및 islower 메서드와 함께 목록 이해를 사용할 수 있습니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[Python, good, FOr, few, CODERS]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)my_result =[sub의 경우 my_list의 sub에 대한 sub입니다. islower() 또는 sub.isupper()]print(대소문자가 같은 문자열은 다음과 같습니다.)print(my_result) 출력 목록은 다음과 같습니다.[