행렬의 모든 행에 대한 중복율을 찾아야 하는 경우 간단한 반복 및 추가 방법을 사용할 수 있습니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [[91, 52, 12, 29, 33], [54, 54, 54, 54, 54], [11, 22, 33, 59, 95]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for sub in my_list:    my_result.append(1 - len(set(sub)) / len(sub)) pri

행렬에서 다음으로 가장 가까운 요소를 찾아야 할 때 목록을 반복하고 특정 조건을 배치하는 메서드가 정의됩니다. 이 메소드가 호출되고 결과가 표시됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. def get_nearest_elem(my_list, x, y, my_key):    for index, row in enumerate(my_list[x:]):       for j, elem in enumerate(row):          if elem =

지정된 인덱스에 요소가 있는 행을 반환해야 하는 경우 간단한 반복 및 추가 기능을 사용할 수 있습니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list_1 =[[21, 81, 35], [91, 14, 0], [64, 61, 42]]my_list_2 =[[21, 92, 63], [80, 19, 65], [ 54, 65, 36]]print(첫 번째 목록은 :)print(my_list_1)print(두 번째 목록은 :)print(my_list_2)my_key =0my_result =[]for index in range(len(my_list

행렬을 문자열로 변환해야 하는 경우 join 방법과 함께 간단한 목록 이해를 사용할 수 있습니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [[1, 23, "python"], [1, "is", 24], ["fun", 97, 5]] print("The list is :") print(my_list) in_delete, out_delete = ",", " " my_result = out_delete.join([in

목록에서 전체 등가 쌍을 찾아야 하는 경우 반복과 함께 set 연산자와 // 연산자를 사용할 수 있습니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[34, 56, 12, 32, 78, 99, 67, 34, 52, 78, 99, 10, 0, 11, 23,9]print(목록은 :)print(my_list )all_elems =set(my_list)my_result =0for elements in all_elems:my_result +=my_list.count(elements) // 2print(총 쌍은 :)print(my_r

목록에 특정 숫자가 포함되어 있는지 확인해야 하는 경우 조인 방법과 간단한 반복을 사용합니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [415, 133, 145, 451, 154] print("The list is :") print(my_list) my_digits = [1, 4, 5, 3] digit_string = ''.join([str(ele) for ele in my_digits]) all_elems = ''.join([str(ele) for ele in my_l

모든 중첩 목록의 시작 인덱스를 찾아야 하는 경우 append 메서드와 함께 간단한 반복이 사용됩니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[[51], [91, 22, 36, 44], [25, 25], [46, 67, 78,82, 69, 29], [ 7, 5]]print( 목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)my_result =[]my_len =0for sub in my_list:my_result.append(my_len) my_len +=len(sub)print(초기 요소 인덱스는 :)print(my_r

첫 번째 요소 값의 빈도로 튜플을 제한해야 하는 경우 반복 및 추가 방법과 함께 간단한 if 조건이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list =[(21, 24), (13, 42), (11, 23), (32, 43), (25, 56),(73, 84), (91, 40), (40) , 83), (13, 27)]print(목록은 다음과 같습니다.)print(my_list)my_key =1my_result =[]mems =dict() for sub in my_list:if sub[0]이 mems.keys( ):mems[s

목록에서 부호 변경의 인덱스를 가져와야 하는 경우 append 메서드와 함께 간단한 반복을 사용할 수 있습니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [71, 24, -34, -25, -76, 87, 29, -60, 70, 8] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for index in range(0, len(my_list) - 1):    if my_list[index] > 0 and my_list[index +

목록을 사용자 정의된 중첩 중첩 목록으로 변환해야 하는 경우 append 메소드와 함께 반복을 사용할 수 있습니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [31, 25, 36, 76, 73, 89, 91, 100] print("The list is :") print(my_list) my_step, my_size = 3, 4 my_result = [] for index in range(0, len(my_list), my_step): my_result.append(my_list[index: i

목록에 있는 요소의 디렉토리를 색인해야 할 때 set 연산자와 함께 목록 이해를 사용합니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [81, 36, 42, 57, 68, 12, 26, 26, 38] print("The list is :") print(my_list) my_result = {key: [index for index, value in enumerate(my_list) if value == key] for key in set(my_list)} print("The result i

열 값의 개수를 계산하려면 count() 메서드를 사용합니다. 먼저 필요한 Pandas 라이브러리를 가져옵니다. - pandas를 pd로 가져오기 두 개의 열이 있는 DataFrame 만들기 - dataFrame1 =pd.DataFrame( { 자동차:[BMW, 렉서스, 아우디, 테슬라, 벤틀리, 재규어], 단위:[100, 150, 110 , 80, 110, 90] }) count() 함수를 사용하여 단위 열 값의 개수 찾기 - printDataFrame1 =,dataFrame1[Units].count()의 단위 열 값 개수

문자열에서 중복 요소를 표시해야 하는 경우 count 방법과 함께 목록 이해를 사용합니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = ["python", "is", "fun", "python", "is", "fun", "python", "fun"] print("The list is :") print(my_list) my_result = [value + str(my

모든 키의 고유 값 개수를 구해야 할 때 append 방법과 함께 반복이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [12, 33, 33, 54, 84, 16, 16, 16, 58] print("The list is :") print(my_list) filtered_list = [] elem_count = 0 for item in my_list: if item not in filtered_list: elem_count += 1 filtered_list.appe

목록에서 모든 pairwise 조합을 가져와야 하는 경우 append 메서드와 함께 반복이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [15,"John", 2, "Will", 53, 'Rob'] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for i in range(0,len(my_list)): for j in range(0,len(my_list)): if (i!=j):

Groupby 값을 계산하려면 Pandas DataFrame의 groupby(), size() 및 unstack() 메서드를 사용합니다. 먼저 3개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다. - dataFrame = pd.DataFrame({    'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile

행렬에서 가장 일반적인 조합을 찾아야 할 때 sort 방법 및 Counter 방법과 함께 간단한 반복이 사용됩니다. 예시 아래는 동일한 데모입니다. from collections import Counter from itertools import combinations my_list = [[31, 25, 77, 82], [96, 15, 23, 32]] print("The list is :") print(my_list) my_result = Counter() for elem in my_list:  

목록에서 K번째 키의 값으로 사전을 필터링해야 하는 경우 조건을 지정하여 간단한 반복을 사용합니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [{"Python": 2, "is": 4, "cool": 11}, {"Python": 5, "is": 1, "cool": 1}, {"Python": 7, "is": 3, "cool": 7}, {"Pyt

리스트에서 인덱스 요소로 거듭제곱을 계산해야 하는 경우 ** 연산자와 함께 단순 반복을 사용합니다. 예 아래는 동일한 데모입니다. my_list = [62, 18, 12, 63, 44, 75] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for my_index, elem in enumerate(my_list): my_result.append(elem ** my_index) print("The result is :") print(my_

선행이든 후행이든 공백을 제거하려면 strip() 메서드를 사용하십시오. 먼저 별칭을 사용하여 필요한 Pandas 라이브러리를 가져오도록 하겠습니다. - import pandas as pd 3개의 열이 있는 DataFrame을 만들어 보겠습니다. 첫 번째 열에는 선행 및 후행 공백이 있습니다. - dataFrame = pd.DataFrame({    'Product Category': [' Computer', ' Mobile Phone', 'Electronics