고유한 수를 계산하려면 Pandas에서 nunique를 사용하십시오. 열을 그룹화하고 Numpy sum()을 사용하여 태양도 찾습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pdimport numpy로 np로 팬더 가져오기 3개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다. 열에 중복 값이 ​​있습니다 - dataFrame =pd.DataFrame( { 자동차:[BMW, 아우디, BMW, 렉서스, 렉서스],장소:[델리, 방갈로르, 델리,찬디가르,찬디가르],단위:[100, 150, 50, 110, 90] }) nunique가 있는

DataFrame의 열에서 고유한 값을 얻으려면 unique()를 사용하십시오. DataFrame의 열에서 고유한 값을 계산하려면 nunique()를 사용하십시오. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pandas를 pd로 가져오기; 3개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다. 중복 값도 있습니다 - dataFrame =pd.DataFrame( { 자동차:[BMW, 아우디, BMW, 렉서스, 테슬라, 렉서스, 머스탱],장소:[ 델리,방갈로르,하이데라바드,찬디가르,푸네, 뭄바이, 자이푸르],단위:[100, 150, 50, 1

목록에 특정 숫자가 포함되어 있는지 확인해야 하는 경우 조인 방식과 간단한 반복을 사용합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [427, 789, 345, 122, 471, 124] print("The list is :") print(my_list) my_digits = [1, 4, 7, 2] digit_string = ''.join([str(ele) for ele in my_digits]) all_elems = ''.join([str(ele) for ele in

크기가 K인 N개의 목록을 무작위로 생성해야 하는 경우 값을 섞고 출력을 생성하는 메서드가 정의됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. from random import shuffle def gen_random_list(my_val, K): while True: shuffle(my_val) yield my_val[:K] my_list = [12, 45, 76, 32, 45, 88, 99, 0, 1] print("The list is ") print(my_list) K, N = 4,

행렬을 사전 값 목록으로 변환해야 하는 경우 간단한 사전 이해를 사용할 수 있습니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [[71, 26, 35], [65, 56, 37], [89, 96, 99]] print("The list is :") print(my_list) my_result = {my_index + 1 : my_list[my_index] for my_index in range(len(my_list))} print("The result is:") print(my_resu

데이터 유형 및 DataFrame 열 정보를 얻으려면 info() 메소드를 사용하십시오. 별칭으로 필요한 라이브러리 가져오기 - pandas를 pd로 가져오기; 3개의 열이 있는 DataFrame 만들기 - dataFrame =pd.DataFrame( { 자동차:[BMW, 아우디, BMW, 렉서스, 테슬라, 렉서스, 머스탱],장소:[ 델리,방갈로르,하이데라바드,찬디가르,푸네, 뭄바이, 자이푸르],단위:[100, 150, 50, 110, 90, 120, 80] }) DataFrame에 대한 데이터 유형 및 기타 정보 가져오기 -

다른 목록에서 주어진 문자 수 이상으로 문자열을 추출해야 하는 경우 목록 이해가 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["Python", "is", "fun", "to", "learn"] print("The list is :") print(my_list) my_char_list = ['e', 't', 's', 'm', 'n']

정사각 행렬에서 첫 번째 대각선 요소를 제거해야 할 때 열거와 목록 이해가 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[[45, 67, 85, 42, 11], [78, 99, 10, 13, 0], [91, 23, 23, 64, 23], [91, 11, 22, 14] , 35]]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)my_result =[]인덱스의 경우, enumerate(my_list)의 요소:my_result.append([인덱스_1의 경우 요소, 인덱스_1의 요소(요소) if index_

절대차의 빈도로 튜플을 정렬해야 하는 경우 람다 함수, abs 방법 및 sorted 방법이 사용됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [(11, 26), (21, 33), (90, 11), (26, 21), (32, 18), (25, 37)] print("The list is :") print(my_list) my_diff_list = [abs(x - y) for x, y in my_list] my_result = sorted(my_list, key = lambda sub: my_diff_

모든 행의 크기가 숫자만큼 증가하는 행렬로 목록을 변환해야 할 때 // 연산자와 간단한 반복이 사용됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[42, 45, 67, 89, 99, 10, 23, 12, 31, 43, 60, 1, 0]print(목록은 :)print(my_list)my_key =3print( 키 값은 )print(my_key)my_result =[]for index in range(0, len(my_list) // my_key):my_result.append(my_list[0:(index + 1) * my

DataFrame의 열 이름만 표시하려면 dataframe.columns를 사용하십시오. 별칭으로 필요한 라이브러리 가져오기 - pandas를 pd로 가져오기; 다음은 DataFrame입니다 - dataFrame =pd.DataFrame( { 자동차:[BMW, 아우디, BMW, 렉서스, 테슬라, 렉서스, 머스탱],장소:[ 델리,방갈로르,하이데라바드,찬디가르,푸네, 뭄바이, 자이푸르],단위:[100, 150, 50, 110, 90, 120, 80] }) 예 dataframe.columns를 사용하여 열 이름을 표시합니다. 다음은

주파수 요소가 짝수인 행렬의 행을 추출해야 하는 경우 all 연산자와 Counter 방식을 사용한 목록 이해를 사용합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. from collections import Counter my_list = [[41, 25, 25, 62], [41, 41, 41, 41, 22, 22], [65, 57, 65, 57], [11, 24, 36, 48]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [sub for sub in my_list if

숫자와의 비교를 기반으로 목록의 요소를 대체해야 하는 경우 단순 반복이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_key:my_result.append(high) else:my_result.append(low)print(결과 목록은 :)print(my_result) 출력 목록은 다음과 같습니다.[32, 37, 44, 38, 92, 61, 28, 92, 20]키:32결과 목록은 다음과 같습니다.[2, 9, 9, 9, 9, 9, 2, 9, 2] 설명 정수 목록이 정의되고 콘솔에 표시됩니다. 키 값이 정의되어 콘솔에

문자열 목록의 모든 요소가 숫자인지 확인해야 하는 경우 all 연산자가 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["434", "823", "98", "74", '9870'] print("The list is :") print(my_list) my_result = all(ele.isdigit() for ele in my_list) if(my_result == True): print("Al

목록의 모든 요소에서 특정 숫자를 제거해야 하는 경우 반복 및 설정 연산자 및 str 메서드가 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [123, 565, 1948, 334, 4598] print("The list is :") print(my_list) key = 3 print("The key is :") print(key) my_result = [] for element in my_list: if list(set(str(element)))[0] == str(k

다른 목록에서 중복된 요소 인덱스를 제거해야 하는 경우 열거 속성, 목록 이해 및 단순 반복이 사용됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list_1 = [4, 5, 6, 5, 4, 7, 8, 6] my_list_2 = [1, 7, 6, 4, 7, 9, 10, 11] print("The first list is :") print(my_list_1) print("The second list is :") print(my_list_2) temp_set = set() temp = [] for

먼저 Nested Dictionary를 만들어 보겠습니다. − dictNested = {'Cricket': {'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB'],'Country': ['India', 'Australia', 'England']},'Football': {'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA'],

접두사 요소 목록을 기반으로 문자열을 인쇄해야 하는 경우 목록 이해, any 연산자 및 startswith 메서드가 사용됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["streek", "greet", "meet", "leeks", "mean"] print("The list is : ") print(my_list) prefix_list = ["st", "ge", "m

소수점 이하 자릿수를 반올림하려면 display.precision을 사용하세요. 팬더의 속성입니다. 먼저 필요한 Pandas 라이브러리를 가져옵니다. - import pandas as pd 2개의 열이 있는 DataFrame 만들기 - dataFrame = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar&#

목록에 주어진 요소의 배수인 요소를 인쇄해야 하는 경우 목록 이해가 사용됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [45, 67, 89, 90, 10, 98, 10, 12, 23] print("The list is :") print(my_list) my_division_list = [6, 4] print("The division list is :") print(my_division_list) my_result = [element for element in my_list if