我们将使用 groupby() 函数对 Pandas DataFrame 进行分组。使用 grouper 函数选择要使用的列。我们将按分钟进行分组，并计算注册价格的总和，如下所示的汽车销售记录示例。首先，假设我们的 Pandas DataFrame 包含三列。我们设置了 Date_of_Purchase 为时间戳，包括日期和时间：dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],       "Date_of_Purchase": [          pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"),          pd.Timestamp("2021-07-28 00:12:00"), ... 阅读更多

当需要提取列表中“K”后面的元素时，使用简单的迭代和“append”方法。示例以下是演示：my_list = [45, 65, 32, 78, 99, 10, 21, 2] print("列表是：") print(my_list) K = 99 print("K 的值是") print(K) my_result = [] for elem in range(len(my_list) - 1): if my_list[elem + 1] == K: my_result.append(my_list[elem]) print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[45, 65, 32, 78, 99, 10, 21, ... 阅读更多

当需要测试列表是否为回文时，定义一个方法来反转字符串并检查它是否等于原始字符串。根据结果，在控制台上显示相关消息。使用列表推导和“join”方法。示例以下是演示：def check_palindrome_list(my_str): if my_str == my_str[::-1]: print("列表是回文") else: print("列表不是回文") my_list = [77, 1, 56, 65, 1, 77] ... 阅读更多

当需要获取极值差值最小的行时，使用列表推导、“min”方法和“max”方法。示例以下是演示：my_list = [[41, 1, 38], [25, 33, 1], [13, 44, 65], [1, 22]] print("列表是：") print(my_list) my_min_val = min([max(elem) - min(elem) for elem in my_list]) my_result = [elem for elem in my_list if max(elem) - min(elem) == my_min_val] print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[[41, 1, 38], [25, 33, 1], [13, 44, 65], [1, 22]] 结果是：[[1, 22]]解释一个... 阅读更多

要按时间筛选 DataFrame，请使用 loc 并在其设置条件以获取记录。首先，导入所需的库：import pandas as pd 创建一个包含日期记录的列表字典：d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17', '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22'] }从上面的列表字典创建一个 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame(d) 现在，假设我们需要获取特定日期之后购买的汽车。为此，我们使用 loc：resDF = dataFrame.loc[dataFrame["Date_of_Purchase"] > "2021-07-15"]示例完整的代码如下：import pandas as pd # 创建一个 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, ... 阅读更多

当需要从列表中删除回文元素时，使用列表推导和“not”运算符。示例以下是演示：my_list = [56, 78, 12, 32, 4, 8, 9, 100, 11] print("列表是：") print(my_list) my_result = [elem for elem in my_list if int(str(elem)[::-1]) not in my_list] print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[56, 78, 12, 32, 4, 8, 9, 100, 11] 结果是：[56, 78, 12, 32, 100]解释定义一个列表并在控制台上显示。使用列表推导来迭代... 阅读更多

使用 group.size() 统计每个组的行数。导入所需的库：import pandas as pd 创建一个 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame({'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50], 'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'] })按列分组：dataFrame.groupby(["Product Category", "Quantity"]) 现在，统计组大小以获取每个组的行数。示例完整的代码如下：import pandas as pd # 创建一个 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, ... 阅读更多

当需要拆分包含 K 个不同字符的 N 大小子字符串时，对其进行迭代，并使用“set”方法获取不同的组合。示例以下是演示：my_string = 'Pythonisfun' print("字符串是：") print(my_string) my_substring = 2 my_chars = 2 my_result = [] for idx in range(0, len(my_string) - my_substring + 1): if (len(set(my_string[idx: idx + my_substring])) == my_chars): my_result.append(my_string[idx: idx + my_substring]) print("结果字符串是：") print(my_result)输出字符串是：Pythonisfun 结果字符串是：['Py', 'yt', ... 阅读更多

当需要合并具有重复键的字典列表时，迭代字符串的键，并根据条件确定结果。示例以下是演示：my_list_1 = [{"aba": 1, "best": 4}, {"python": 10, "fun": 15}, {"scala": "fun"}] my_list_2 = [{"scala": 6}, {"python": 3, "best": 10}, {"java": 1}] print("第一个列表是：") print(my_list_1) print("第二个列表是：") print(my_list_2) for i in range(0, len(my_list_1)):    id_keys = list(my_list_1[i].keys())    for key in my_list_2[i]:       if key not in id_keys: ... 阅读更多

要对数据进行升序或降序排序，请使用 `sort_values()` 方法。对于降序，请在 `sort_values()` 方法中使用以下语句：`ascending=False`。导入所需的库：`import pandas as pd`。创建一个包含 3 列的 DataFrame：`dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000], "Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh'] } )`。要根据元素频率对 DataFrame 进行降序排序，我们需要计算出现次数。因此，`count()` 也与设置为降序排序的 `sort_values()` 一起使用：`dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)`。示例：以下为……阅读更多