当需要统计矩阵行长度的频率时，可以通过迭代矩阵并将其频率添加到空字典中或在再次找到时递增来实现。示例以下是演示代码：my_list = [[42, 24, 11], [67, 18], [20], [54, 10, 25], [45, 99]] print("列表是：") print(my_list) my_result = dict() for element in my_list: if len(element) not in my_result: my_result[len(element)] = 1 else: my_result[len(element)] += 1 print("结果是：") print(my_result)输出… 阅读更多

要重命名多个列标题，可以使用 rename() 方法并在 columns 参数中设置字典。首先，让我们创建一个 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla', 'Audi'], "Cubic Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000, 2000], "Reg Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000, 1500], "Units Sold": [ 200, 120, 150, 120, 210, 250, 220] })创建一个字典来重命名列。键值对为旧名称和新名称：dictionary = {'Car': 'Car Name', 'Cubic Capacity': 'CC', 'Reg Price': 'Registration Price', 'Units Sold': 'Units Purchased' }使用 rename() 并设置… 阅读更多

要选择具有特定数据类型的列，可以使用 select_dtypes() 方法和 include 参数。首先，创建一个包含 2 列的 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'], "Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6] } )现在，选择这两列及其各自的特定数据类型：column1 = dataFrame.select_dtypes(include=['object']).columns column2 = dataFrame.select_dtypes(include=['int64']).columns示例以下是代码：import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'], "Roll Number": [ 5, 10, ... 阅读更多

要获取列的数据类型，可以使用 info() 方法。首先让我们导入所需的库：import pandas as pd创建一个包含 2 列且数据类型不同的 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'], "Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6] } )获取关于数据类型的完整信息：dataFrame.info()示例以下是完整代码：import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'], "Roll Number": [ 5, 10, 3, ... 阅读更多

当需要获取给定字符的字符重复时，定义一个使用索引值打印重复的方法。示例以下是演示代码：def to_string(my_list): return ''.join(my_list) def lex_recurrence(my_string, my_data, last_val, index_val): length = len(my_string) for i in range(length): my_data[index_val] = my_string[i] if index_val==last_val: print(to_string(my_data)) else: ... 阅读更多

当需要对列表中存在的字符串的连续元素进行分组时，定义一个使用“groupby”和“yield”的方法。示例以下是演示代码：from itertools import groupby def string_check(elem):    return isinstance(elem, str) def group_string(my_list):       for key, grp in groupby(my_list, key=string_check):          if key: yield list(grp) else: yield from ... 阅读更多

要向 Pandas DataFrame 添加零列，可以使用方括号并将其设置为 0。首先，导入所需的库：import pandas as pd创建一个包含 3 列的 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'], "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass'], "Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6] } )创建一个新的包含零条目的列：dataFrame['ZeroColumn'] = 0 示例以下是代码：import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {     ... 阅读更多

当需要查找百分比范围内的元素频率时，可以使用“Counter”以及简单的迭代技术。示例以下是演示代码：from collections import Counter my_list = [56, 34, 78, 90, 11, 23, 6, 56, 79, 90] print("列表是：") print(my_list) start, end = 13, 60 my_freq = dict(Counter(my_list)) my_result = [] for element in set(my_list):    percent = (my_freq[element] / len(my_list)) * 100    if percent >= start and percent <= end:

当需要获取数字的特定幂次时，可以使用“**”运算符以及列表推导式。示例以下是演示代码：n = 4 print("n 的值是：") print(n) k = 5 print("k 的值是：") print(k) result = [n ** index for index in range(0, k)] print("N 的平方值直到 K：") print(result)输出n 的值是：4 k 的值是：5 N 的平方值直到 K：[1, 4, 16, 64, 256]解释‘n’的值… 阅读更多

当需要查找集合列表中的重复集合时，可以使用“Counter”和“frozenset”。示例以下是演示代码：from collections import Counter my_list = [{4, 8, 6, 1}, {6, 4, 1, 8}, {1, 2, 6, 2}, {1, 4, 2}, {7, 8, 9}] print("列表是：") print(my_list) my_freq = Counter(frozenset(sub) for sub in my_list) my_result = [] for key, value in my_freq.items():    if value > 1 : my_result.append(key) print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[{8, 1, 4, 6}, {8, 1, ... 阅读更多