要合并不同长度的 DataFrame，我们需要使用 merge() 方法。假设以下是我们长度为 4 的第一个 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Jaguar']    } ) print("DataFrame1 ...", dataFrame1) print("DataFrame1 length = ", len(dataFrame1))以下是我们长度为 6 的第二个 DataFrame - dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley']    } ) print("DataFrame2 ...", dataFrame2) print("DataFrame2 length = ", len(dataFrame2))现在，使用 merge() 合并 DataFrame - mergedRes = dataFrame2.merge(dataFrame1, how='left')示例以下是代码 - import pandas as pd # ... 阅读更多

当需要交叉映射两个字典值列表时，使用 'setdefault' 和 'extend' 方法。示例以下是演示 - my_dict_1 = {"Python" : [4, 7], "Fun" : [8, 6]} my_dict_2 = {6 : [5, 7], 8 : [3, 6], 7 : [9, 8]} print("第一个字典是：") print(my_dict_1) print("第二个字典是：") print(my_dict_2) sorted(my_dict_1.items(), key=lambda e: e[1][1]) print("排序后的第一个字典") print(my_dict_1) sorted(my_dict_2.items(), key=lambda e: e[1][1]) print("排序后的第二个字典") print(my_dict_2) my_result = {} for key, value in my_dict_1.items(): ... 阅读更多

当需要检查元素的索引是否等于列表中的元素时，使用简单的迭代和 enumerate 属性。示例以下是演示 - my_list_1 = [12, 62, 19, 79, 58, 0, 99] my_list_2 = [12, 74, 19, 54, 58, 0, 11] print("第一个列表是：") print(my_list_1) print("第二个列表是：") print(my_list_2) my_list_1.sort() my_list_2.sort() print("排序后的第一个列表") print(my_list_1) print("排序后的第二个列表") print(my_list_2) check_list = [9, 8, 2] print("check_list 是：") print(check_list) my_result ... 阅读更多

当需要将列表转换为索引值字典时，使用 'enumerate' 和简单的迭代。示例以下是演示 - my_list = [32, 0, 11, 99, 223, 51, 67, 28, 12, 94, 89] print("列表是：") print(my_list) my_list.sort(reverse=True) print("排序后的列表") print(my_list) index, value = "index", "values" my_result = {index : [], value : []} for id, vl in enumerate(my_list): my_result[index].append(id) my_result[value].append(vl) print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[32, 0, 11, 99, 223, 51, 67, 28, 12, 94, ... 阅读更多

当需要扩展连续元组时，使用简单的迭代。示例以下是演示 - my_list = [(13, 526, 73), (23, 67, 0, 72, 24, 13), (94, 42), (11, 62, 23, 12), (93, ), (83, 61)] print("列表是：") print(my_list) my_list.sort(reverse=True) print("反向排序后的列表：") print(my_list) my_result = [] for index in range(len(my_list) - 1): my_result.append(my_list[index] + my_list[index + 1]) print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[(13, 526, 73), (23, 67, 0, 72, 24, 13), (94, 42), (11, 62, 23, 12), (93, ... 阅读更多

当需要从元组列表中过滤唯一值元组时，使用 'list' 和 'set' 方法。示例以下是演示 - my_list = [(42, 51), (46, 71), (14, 25), (26, 91), (56, 0), (11, 1), (99, 102)] print("元组列表是：") print(my_list) my_list.sort() print("排序后的列表是：") print(my_list) my_result = list(set(my_list)) print("结果是：") print(my_result)输出元组列表是：[(42, 51), (46, 71), (14, 25), (26, 91), (56, 0), (11, 1), (99, 102)] 排序后的列表是：[(11, 1), (14, 25), (26, 91), (42, 51), (46, ... 阅读更多

当需要将三维矩阵转换为坐标列表时，使用 'zip' 方法和列表推导式。示例以下是演示 - my_list_1 = [[['He', 'Wi'], ['llo', 'll']], [['Pyt', 'i'], ['hon', 'sFun']], [['Ho', 'g'], ['pe', 'ood']]] print("列表是：") print(my_list_1) my_list_1.sort() print("排序后的列表") print(my_list_1) my_result = [ele for sub_elem_1, sub_elem_2 in my_list_1 for ele in zip(sub_elem_1, sub_elem_2)] print("结果列表是：") print(my_result)输出列表是：[[['He', 'Wi'], ['llo', 'll']], [['Pyt', 'i'], ['hon', 'sFun']], [['Ho', 'g'], ['pe', 'ood']]] 排序后的列表[[['He', ... 阅读更多

当需要在元组列表中执行交叉配对时，使用 'zip' 方法、列表推导式和 '==' 运算符。示例以下是演示 - my_list_1 = [('Hi', 'Will'), ('Jack', 'Python'), ('Bill', 'Mills'), ('goodwill', 'Jill')] my_list_2 = [('Hi', 'Band'), ('Jack', 'width'), ('Bill', 'cool'), ('a', 'b')] print("第一个列表是：") print(my_list_1) print("第二个列表是：") print(my_list_2) my_list_1.sort() my_list_2.sort() print("排序后的第一个列表") print(my_list_1) print("排序后的第二个列表") print(my_list_2) my_result = [(a[1], b[1]) for a, b in zip(my_list_1, my_list_2) if a[0] == b[0]] print("The ... 阅读更多

要对 Pandas DataFrame 进行分组，我们使用 groupby()。要按升序或降序对分组的 DataFrame 进行排序，请使用 sort_values()。size() 方法用于获取 DataFrame 大小。涉及的步骤按其组大小对 Pandas DataFrame 进行排序的步骤如下。导入 Pandas 库并创建 Pandas DataFrame。使用 groupby() 函数对列进行分组并对... 阅读更多

要在 Pandas DataFrame 中对列进行分组，请使用 groupby()。首先，让我们创建一个 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "Mercedes", "Lexus", "Mercedes"],       "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]    } )现在让我们根据 Car 列进行分组 - res = dataFrame.groupby("Car")分组后，我们将使用函数查找分组的汽车名称的平均注册价格 (Reg_Price) - res.mean()这将根据 Car 列计算注册价格的平均值。示例以下是代码 - import pandas as pd # 带有... 阅读更多