当需要将每个列表元素的值设置为其大小顺序时，使用“set”操作、“zip”方法和列表推导式。示例以下是对同一问题的演示my_list = [91, 42, 27, 39, 24, 45, 53] print("列表为：") print(my_list) my_ordered_dict = dict(zip(list(set(my_list)), range(len(set(my_list))))) my_result = [my_ordered_dict[elem] for elem in my_list] print("结果为：") print(my_result)输出列表为： [91, 42, 27, 39, 24, 45, 53] 结果为： [0, 2, 6, 1, 5, 3, 4]解释定义了一个列表，并在控制台上显示。唯一的元素... 阅读更多

当需要过滤超序列字符串时，使用简单的列表推导式。示例以下是对同一问题的演示my_list = ["Python", "/", "is", "alwaysgreat", "to", "learn"] print("列表为：") print(my_list) substring = "ys" my_result = [sub for sub in my_list if all(elem in sub for elem in substring)] print("结果字符串为：") print(my_result)输出列表为： ['Python', '/', 'is', 'alwaysgreat', 'to', 'learn'] 结果字符串为： ['alwaysgreat']解释定义了一个列表，并在控制台上显示。定义了一个子字符串。列表推导式用于使用“all”子句迭代元素。这... 阅读更多

当需要查找列表间的最大差值时，使用“abs”和“max”方法。示例以下是对同一问题的演示my_list_1 = [7, 9, 1, 2, 7] my_list_2 = [6, 3, 1, 2, 1] print("第一个列表为：") print(my_list_1) print("第二个列表为：") print(my_list_2) my_result = max(abs(my_list_2[index] - my_list_1[index]) for index in range(0, len(my_list_1) - 1)) print("列表间的最大差值为：") print(my_result)输出第一个列表为： [7, 9, 1, 2, 7] 第二个列表为： [6, 3, 1, 2, 1] 最大差值... 阅读更多

当需要删除位置行时，使用简单的迭代和“pop”方法。示例以下是对同一问题的演示my_list = [[31, 42, 2], [1, 73, 29], [51, 3, 11], [0, 3, 51], [17, 3, 21], [1, 71, 10], [0, 81, 92]] print("列表为：") print(my_list) my_index_list = [1, 2, 5] for index in my_index_list[::-1]: my_list.pop(index) print("输出为：") print(my_list)输出列表为： [[31, 42, 2], [1, 73, 29], [51, 3, 11], [0, 3, 51], [17, 3, 21], [1, 71, 10], [0, 81, 92]] 输出为： [[31,... 阅读更多

要去除空格，无论是前导空格还是尾随空格，都使用 strip() 方法。首先，让我们使用别名导入所需的 Pandas 库−import pandas as pd让我们创建一个包含 3 列的 DataFrame。第一列包含前导和尾随空格−dataFrame = pd.DataFrame({    'Product Category': [' Computer', ' Mobile Phone', 'Electronics ', 'Appliances', ' Furniture', 'Stationery'], 'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Refrigerators', 'Chairs', 'Diaries'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]}) 从单个列“Product Category”中去除空格−dataFrame['Product Category'].str.strip()示例以下是完整代码− import pandas as pd # 创建一个包含 3 列的 dataframe ... 阅读更多

当需要计算列表中索引元素的幂时，使用简单的迭代以及“**”运算符。示例以下是对同一问题的演示my_list = [62, 18, 12, 63, 44, 75] print("列表为：") print(my_list) my_result = [] for my_index, elem in enumerate(my_list): my_result.append(elem ** my_index) print("结果为：") print(my_result)输出列表为： [62, 18, 12, 63, 44, 75] 结果为： [1, 18, 144, 250047, 3748096, 2373046875]解释定义了一个列表，并在控制台上显示。定义了一个空列表。列表被迭代... 阅读更多

当需要根据列表中“K”th 个键的值过滤字典时，使用简单的迭代并指定条件。示例以下是对同一问题的演示my_list = [{"Python": 2, "is": 4, "cool": 11}, {"Python": 5, "is": 1, "cool": 1}, {"Python": 7, "is": 3, "cool": 7}, {"Python": 9, "is": 9, "cool": 8}, {"Python": 4, "is": 10, "cool": 6}] print("列表为：") print(my_list) search_list = [1, 9, 8, 4, 5] key = "is" my_result = [] for sub in my_list: ... 阅读更多

当需要查找矩阵中最常见的组合时，使用简单的迭代以及“sort”方法和“Counter”方法。示例以下是对同一问题的演示from collections import Counter from itertools import combinations my_list = [[31, 25, 77, 82], [96, 15, 23, 32]] print("列表为：") print(my_list) my_result = Counter() for elem in my_list:    if len(elem) < 2:       continue    elem.sort()    for size in range(2, len(elem) + 1):       for comb in combinations(elem, size):          my_result[comb] += ... 阅读更多

要对值计数进行分组，请使用 Pandas DataFrame 的 groupby()、size() 和 unstack() 方法。首先，创建一个包含 3 列的 DataFrame−dataFrame = pd.DataFrame({    'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'], 'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]}) 现在，使用 groupby() 方法对值计数进行分组。对于计数，使用 size() 和 unstack()。unstack() 提供新的列标签级别−dataFrame = dataFrame.groupby(['Product Category', 'Product Name', 'Quantity']).size().unstack(fill_value=0)示例以下是完整代码−import pandas as pd # 创建一个包含 3 列的 dataframe ... 阅读更多

当需要从列表中获取所有成对组合时，会使用迭代以及“append”方法。示例下面是相同内容的演示my_list = [15, "John", 2, "Will", 53, 'Rob'] print("列表是：") print(my_list) my_result = [] for i in range(0, len(my_list)): for j in range(0, len(my_list)): if (i!=j): my_result.append((my_list[i], my_list[j])) print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[15, 'John', 2, 'Will', 53, 'Rob']结果是：[(15, 'John'), (15, ... 阅读更多