输入 - 假设您有一个序列，0    This is pandas 1    python script 2    pandas series输出 - 并且，删除包含恰好两个空格的元素后的结果为，1    python script 2    pandas series解决方案 1定义一个序列。创建 lambda 过滤方法以应用正则表达式查找空格总数不等于 2 的情况，如下所示 -pd.Series(filter(lambda x:len(re.findall(r" ", x))!=2, data))最后，使用 isin() 检查序列的值列表。解决方案 2定义一个序列。创建 for 循环逐个迭代元素并设置 if 条件以计算空格数是否等于 2。 ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 abdef 1 ijkl 2 Abdef 3 oUijl输出 - 然后所有元素按降序排列的结果为，3 oUijl 1 ijkl 0 abdef 2 Abdef解决方案要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个序列应用 sort_values 方法，参数为 ascending = False。定义如下，data.sort_values(ascending=False)示例完整的代码清单如下，import pandas as pd l=["abdef","ijkl","Abdef","oUijl"] data=pd.Series(l) print("原始序列: ", data) print(data.sort_values(ascending=False))输出3    oUijl 1    ijkl 0    abdef 2    Abdef

输入 - 假设您有一个序列，a    abc b    123 c    xyz d    ijk解决方案要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个序列从用户获取索引设置 if 条件以检查值是否为数字。定义如下，if(data[x].isdigit()):    print("存在数字") else:    print("不存在")示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd dic = {'a':'abc', 'b':'123', 'c':'xyz', 'd':'ijk'} data = pd.Series(dic) x = input("输入索引: ") if(data[x].isdigit()):    print("存在数字") else:    print("不存在")输出输入索引: a 不存在 ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0    12 1    13 2    15 3    20 4    19 5    18 6    11输出 - 10 到 15 之间元素的结果为，0    12 1    13 2    15 6    11解决方案 1定义一个序列创建一个空列表。创建 for 循环以逐个访问所有元素并设置 if 条件以比较值是否大于或等于 10 且小于或等于 15。将匹配的值追加到空列表中，如下所示 -for i in range(len(data)): if(data[i]>=10 and data[i]=10 and data[i]

输入 - 假设您有一个序列，0    1 1    2 2    python 3    3 4    4 5    5 6    6.5输出 - 整数、浮点数和字符串元素的总数为，整数计数: 5 浮点数计数: 1 字符串计数: 1解决方案要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个序列。创建 lambda 过滤方法以提取整数值的长度，如下所示，len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==int, data)创建 lambda 过滤器方法以提取浮点值的长度，如下所示，len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==float, data)创建 lambda 过滤器方法以提取字符串值的长度，如下所示，len(pd.Series(filter(lambda ... 阅读更多

输入 - 假设您有以下序列，0    1 1    2 2    3 3    4 4    5以上序列不包含重复元素。让我们使用以下方法进行验证。解决方案 1假设您有一个包含重复元素的序列0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 5    3设置 if 条件以检查序列的长度是否等于唯一数组序列的长度。定义如下，if(len(data)==len(np.unique(data))):    print("没有重复") else:    print("找到重复")示例import pandas as pd import numpy as np data = ... 阅读更多

输入 - 假设您有以下序列 -0    1 1    2 2    python 3    pandas 4    3 5    4 6    5输出 - 仅整数元素的结果为 -0    1 1    2 4    3 5    4 6    5解决方案 1定义一个序列。在正则表达式内应用 lambda 过滤方法以验证数字，并且表达式仅接受字符串，因此将所有元素转换为字符串。定义如下，    data = pd.Series(ls)    result = pd.Series(filter(lambda x:re.match(r"\d+", str(x)), data))最后，使用 isin() 函数检查值。示例让我们 ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0    1 1    2 2    3 3    4 4    5输出 - 并且，用大写元音替换奇数索引后的结果如下 -0    1 1    A 2    3 3    U 4    5解决方案定义一个序列。定义大写字母创建 lambda 过滤方法并在所有索引位置替换元音。定义如下vowels = re.findall(r'[AEIOU]', chars) result = pd.Series(filter(lambda x: r.choice(vowels) if(x%2!=0), l)data)示例import pandas as pd import random as r l = [1, 2, 3, 4, 5] data = pd.Series(l) print(“给定序列:”, data) vowels = list("AEIOU") ... 阅读更多

输入 - 假设我们有一个序列，0 2010-03-12 1 2011-3-1 2 2020-10-10 3 11-2-2输出 - 然后，序列中有效日期的结果为，0 2010-03-12 2 2020-10-10解决方案 1定义一个序列。应用 lambda 过滤方法以验证序列中的模式，data = pd.Series(l) result = pd.Series(filter(lambda x:re.match(r"\d{4}\W\d{2}\W\d{2}", x), data))最后，使用 isin() 函数检查结果到序列。示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import re l = ['2010-03-12', '2011-3-1', '2020-10-10', '11-2-2'] data = pd.Series(l) for i, j in data.items():    if(re.match(r"\d{4}\W\d{2}\W\d{2}", j)):       print(i, j)输出0   ... 阅读更多

简介在这篇文章中，我将向您展示如何使用 Pandas 以 SQL 样式的过滤方式执行数据分析。大多数公司的的数据都存储在数据库中，需要使用 SQL 来检索和操作它。例如，Oracle、IBM、Microsoft 等公司都有自己的数据库及其自己的 SQL 实现。数据科学家在其职业生涯的某个阶段必须处理 SQL，因为数据并不总是存储在 CSV 文件中。我个人更喜欢使用 Oracle，因为我公司的大部分数据都存储在 Oracle 中。场景 - 1假设我们得到一个... 阅读更多