输入 - 假设您有日期序列来查找一个月的天数。解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义日期序列 将 date_range 值设置为 2020-02-10。使用 Series.dt.daysinmonth 查找一个月的天数 示例让我们看看完整的实现以更好地理解 - import pandas as pd date = pd.date_range('2020-02-10',periods=1) data = pd.Series(date) print(data.dt.daysinmonth) 输出0 29

输入 - 假设您有一个序列，并从给定的特定日期范围查找一年中的某一天。解决方案为此，我们将遵循以下方法。定义一个序列 将 date_range 设置为 '2020-01-10'，周期为 5。定义如下：pd.date_range('2020-01-10',periods=5) 使用 Series.dt.dayofyear 查找某一天。示例让我们看看完整的实现以更好地理解 - import pandas as pd date = pd.date_range('2020-01-10',periods=5) data = pd.Series(date) print(data.dt.dayofyear) 输出0 10 1 11 2 12 3 13 4 14

输入 - 假设您有一个序列，并且结果是连接值而不重复索引，结果为 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 解决方案为此，我们将遵循以下两个步骤 - 定义两个序列 连接两个序列并将 ignore_index 值应用为 True 以查找结果。定义如下：pd.concat([series_one,series_two],ignore_index=True) 示例让我们看看完整的实现以更好地理解 - import pandas as pd series_one = pd.Series([1,2,3]) series_two = pd.Series([4,5,6]) print(pd.concat([series_one,series_two],ignore_index=True)) 输出0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6

解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 使用 1 到 10 的范围定义一个序列 查找所有值的总和 将序列转换为 JSON 文件格式 让我们看看以下实现以更好地理解。示例 import pandas as pd data = pd.Series(range(1,11)) data['sum'] = data.sum() data = data.to_json() print(data) 输出{"0":1,"1":2,"2":3,"3":4,"4":5,"5":6,"6":7,"7":8,"8":9,"9":10,"sum":55}

解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个序列。创建一个 for 循环并访问从起始元素到结束元素的数据。设置 if 条件以检查数据是否存在。如果该值不在范围内，则将其添加到列表中。最后，排序并打印值。for i in range(data[0], data[length-1]): if(i not in data): l1.append(i) else: l1.append(i) 示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import numpy as np l = [1, 2, 3, 6, 7] l1 = ... 阅读更多

解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个空列表 创建一个 for 循环并将范围设置为 100 到 150 设置另一个 for 循环以访问 2 到值的范围并查找因子，如果未找到任何因子，则将其添加到列表中。定义如下：for i in range(100, 150): for j in range(2, i): if(i % j == 0): break else: l.append(i) 将随机样本值设置为 5 并分配给列表，然后最终创建一个序列。data = ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 5 NaN 输出 - NaN 索引的结果是，索引为 3 索引为 5 解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个序列。创建 for 循环并访问所有元素，并设置 if 条件以检查 isnan()。最后打印索引位置。定义如下：for i, j in data.items(): if(np.isnan(j)): print("index is", i) 示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import numpy as np l ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 apple 1 oranges 2 alpha 3 aroma 4 beta 输出 - 以 'a' 开头和结尾的元素的结果。2 alpha 3 aroma 解决方案 1 定义一个序列。创建正则表达式以检查以 'a' 开头和结尾 r'^[a]$|^([a]).*\1$' 创建一个空列表并设置 for 循环，并在其中设置 if 条件以检查模式。定义如下：for i in data: if(re.search(exp, i)): ls.append(i) 最后，使用 isin() 检查序列。示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import re l ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 1 1 2 2 3 3 4 输出 - 序列中所有元素的幂的结果是，0 1 1 4 2 27 3 256 解决方案 1 定义一个序列。创建 transform 方法在 apply lambda 幂值内。定义如下：data.transform(lambda x:x**x)data.transform(lambda x:x**x) 解决方案 2 定义一个序列。创建一个空列表。创建 for 循环，迭代所有项目。将元素追加到列表中。定义如下：for i, j in data.items(): ls.append(m.pow(j, j)) 最后，将列表转换为序列。示例让我们看看... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 This is pandas 1 python script 2 pandas series 输出 - 删除正好包含两个空格的元素后的结果，1 python script 2 pandas series 解决方案 1 定义一个序列。创建 lambda 过滤器方法以应用正则表达式来查找不等于 2 的空格总数，如下所示 - pd.Series(filter(lambda x:len(re.findall(r" ", x))!=2, data)) 最后，使用 isin() 将值列表检查到序列中。解决方案 2 定义一个序列。创建 for 循环以逐个迭代元素，并设置 if 条件以计算等于 2 的空格数。... 阅读更多