要将 Pandas 数据转换为集合，请使用 set()。首先，让我们创建一个 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'], "Zone": ['North', 'South', 'South', 'East', 'West', 'East', 'North'] } ) 将 Pandas 数据转换为集合，然后获取集合的并集 - set(dataFrame.EmpName) | set(dataFrame.Zone)示例以下是完整代码 - import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', ... 阅读更多

要从多个列中查找唯一值，请使用 unique() 方法。假设您的 Pandas DataFrame 中有包含“EmpName”和“Zone”的员工记录。名称和区域可能会重复，因为两个员工可能具有相同的姓名，并且一个区域可能有多个员工。在这种情况下，如果您想要唯一的员工姓名，则对 DataFrame 使用 unique()。首先，导入所需的库。在这里，我们已将 pd 设置为别名 - import pandas as pd首先，创建一个 DataFrame。在这里，我们有两个列 - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "EmpName": ['John', 'Ted', ... 阅读更多

让我们首先学习数字证书。数字证书它基本上是数字颁发的证书，用于验证用户的真实性，即验证发送消息的用户是他或她自称的那个人，并为接收者提供编码回复的方法。任何想要或个人想要发送加密消息的人都会向证书颁发机构 (CA) 申请数字证书。数字证书的必要性数字证书允许实体以经过身份验证的方式共享其公钥。它们用于初始化和建立安全的 SSL（安全套接字层）连接 ... 阅读更多

让我们了解对称密钥加密。对称密钥加密在密码学中，对称密钥加密算法使用单个密钥或双方共享的相同加密密钥（秘密密钥）来加密明文和解密密文。密钥可以相同，也可以进行简单的更改以在两个密钥之间切换。它使用 Diffie-Hellman 密钥交换或其他公钥协议来安全地商定每个消息的共享和使用新的秘密密钥。非对称密钥加密非对称密钥加密是一种加密技术，它使用一对公钥和私钥来加密和解密明文 ... 阅读更多

要查找两个 DataFrame 之间的不同行，请使用 concat() 方法。让我们首先导入所需的库并设置别名 - import pandas as pd创建具有两列的 DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] } )创建具有两列的 DataFrame2 - dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1300, ... 阅读更多

我们可以在 Pandas 中使用 shift() 方法来移动 DataFrame 的列，而无需重写整个 DataFrame。shift() 采用以下参数shift(self, periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)periods  要移动的周期数。它也可以取负数。axis  它取布尔值；如果要移动索引，则为 0，如果要移动列，则为 1fill_value  它将替换缺失值。让我们举个例子，看看如何使用这个 shift() 方法。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。选择一列并使用 df["column_name"]=df.column_name.shift() 移动它打印 ... 阅读更多

要将一个 DataFrame 的行与另一个 DataFrame 的行追加，我们可以使用 Pandas append() 函数。借助 append()，我们也可以追加列。让我们举个例子，看看如何使用此方法。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df1。打印输入 DataFrame，df1。创建另一个 DataFrame，df2，它具有相同的列名并打印它。使用追加方法，df1.append(df2, ignore_index=True)，将 df2 的行与 df2 追加。打印结果 DataFrame。示例import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({"x": [5, 2], "y": [4, 7], "z": [9, 3]}) df2 = pd.DataFrame({"x": [1, 3], "y": ... 阅读更多

要获取 Pandas DataFrame 中的第 n 行，我们可以使用 iloc() 方法。例如，df.iloc[4] 将返回第 5 行，因为行号从 0 开始。步骤创建二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。初始化一个变量 nth_row。使用 iloc() 方法获取第 n 行。打印返回的 DataFrame。示例import pandas as pd df = pd.DataFrame( dict( name=['John', 'Jacob', 'Tom', 'Tim', 'Ally'], marks=[89, 23, 100, 56, 90], subjects=["Math", "Physics", "Chemistry", "Biology", "English"] ) ) ... 阅读更多

要查找 Pandas 中的数字列，我们可以创建一个整数列表，然后将其包含到 select_dtypes() 方法中。让我们举个例子，看看如何应用此方法。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。创建一个数据类型列表，即数字，以选择一列。根据列数据类型返回 DataFrame 的列的子集。打印数据类型为 int 的列。示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame( dict( name=['John', 'Jacob', 'Tom', 'Tim', 'Ally'], ... 阅读更多

要查找列的最大值并在 Pandas 中返回其对应的行值，我们可以使用 df.loc[df[col].idxmax()]。让我们举个例子来更好地理解它。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。初始化一个变量 col，以查找该列的最大值。使用 df.loc[df[col].idxmax()] 查找最大值及其对应的行打印步骤 4 的输出。示例import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 7, 0],       "y": [4, 7, 5, 1],       "z": [9, 3, 5, 1]    } ... 阅读更多