简介我们将使用 pyperclip 模块来复制和粘贴内容到剪贴板。它是跨平台的，并且可以在 Python 2 和 Python 3 上运行。从剪贴板复制和粘贴到剪贴板在您希望将数据输出粘贴到其他文件或软件中的其他位置时非常有用。入门pyperclip 模块没有与 Python 一起打包。为了访问它，您必须先下载并安装它。您可以使用 PIP 包管理器来执行此操作。启动您的终端并键入以下命令以安装 pyperclippip install pyperclip一旦 ... 阅读更多

简介我们在 Python 中使用 urllib.request 模块来访问和打开 URL，这些 URL 最常使用 HTTP 协议。所使用的接口对于初学者来说也非常简单易用；它使用 urlopen 函数，该函数可以使用各种不同的协议获取各种 URL。一旦我们开始使用它的各种功能，您将更好地理解我们正在处理的内容。所以，让我们开始吧。入门urllib 库与 Python 一起打包。因此，您无需单独安装它，但如果您想将其添加到您的环境中并且您 ... 阅读更多

输入 -假设，示例 DataFrame 为，  Id Name 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter输出 -在以降序排列元素后，为，  Id Name 4 5 Peter 1 2 Michael 3 4 Jack 2 3 David 0 1 Adam解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame根据 Name 列应用 DataFrame sort_values 方法并添加参数 ascending=False 以以降序显示数据。它定义如下，df.sort_values(by='Name', ascending=False)示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd data = {'Id': [1, ... 阅读更多

输入 -假设，示例 DataFrame 为， Id Age  salary 0 1 27   40000 1 2 22   25000 2 3 25   40000 3 4 23   35000 4 5 24   30000 5 6 32   30000 6 7 30   50000 7 8 28   20000 8 9 29   32000 9 10 27  23000输出 -给定切片行的平均值和乘积的结果为，平均值为 Age          23.333333 salary    33333.333333 乘积为 Age                12650 salary    35000000000000解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义 ... 阅读更多

输入 -假设，您有一个 DataFrame， Id Age 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18输出 -20 到 30 之间的年龄总数为 2。解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame设置 DataFrame 年龄列在 20,30 之间。将其存储在 result DataFrame 中。它定义如下，df[df['Age'].between(20,30)]最后，计算结果的长度。示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd data = {'Id':[1,2,3,4,5],'Age':[21,23,32,35,18]} df = pd.DataFrame(data) print(df) print("计算 20 到 30 之间的年龄") result = df[df['Age'].between(20,30)] print(len(result))输出 Id Age 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18 计算 20 到 30 之间的年龄 2

输入 -假设，您有 DataFrame， Id  Name Grade 0 1 stud1   A 1 2 stud2   B 2 3 stud3   C 3 4 stud4   A 4 5 stud5   A输出 -以及“A”级学生姓名的结果，0    stud1 3    stud4 4    stud5解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame将值与 DataFrame 进行比较df[df['Grade']=='A']将结果存储在另一个 DataFrame 中并获取 Name。示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd data = [[1, 'stud1', 'A'], [2, 'stud2', 'B'], [3, 'stud3', 'C'], [4, 'stud4', 'A'], ... 阅读更多

输入 -假设，您有一个 DataFrameDataFrame 为  Id    Age   Salary 0 1    27    40000 1 2    22    25000 2 3    25    40000 3 4    23    35000 4 5    24    30000 5 6    32    30000 6 7    30    50000 7 8    28    20000 8 9    29    32000 9 10   27    23000输出 -以及员工 ID 和工资的最低年龄的结果， Id Salary 1 2 25000解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame设置 ... 阅读更多

输入 -假设，我们有一个这样的 Series，[“one”, “two”, “eleven”, “pomegranates”, “three”]，并且字符串的最大长度为“Pomegranates”解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 Series将 maxlen 的初始值设置为 0将“maxstr”值最初设置为空字符串。创建一个 for 循环并逐个访问 Series 中的所有值，并创建一个 if 条件以根据长度比较值，如下所示 -for i in res:    if(len(i)>maxlen):       maxlen = len(i)       maxstr = i最后，打印存储在 ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个 Series，0    11 1    12 2    66 3    24 4    80 5    40 6    28 7    50输出 - 前四行的最大值为 66。解决方案要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个 Series将行值设置为 data.iloc[0:4]。最后，从行 Series 中找到最大值。示例让我们看看完整的实现以更好地理解 -import pandas as pd l = [11,12,66,24,80,40,28,50] data = pd.Series(l) rows = data.iloc[0:4] print(rows.max())输出66

输入 - 假设您有一个 Series，0    1.3 1    2.6 2    3.9 3    4.8 4    5.6输出 - 0    1.0 1    3.0 2    4.0 3    5.0 4    6.0解决方案 1定义一个 Series创建一个空列表。设置 for 循环以迭代数据。将值的四舍五入结果追加到列表中。最后，将元素添加到 Series 中。示例让我们看看完整的实现以更好地理解 -import pandas as pd l = [1.3,2.6,3.9,4.8,5.6] data = pd.Series(l) print(data.round())输出0    1.0 1    3.0 2    4.0 3    5.0 4    6.0解决方案 2示例import pandas as pd l = [1.3,2.6,3.9,4.8,5.6] data = pd.Series(l) ls = [] for i,j in data.items():    ls.append(round(j)) result = pd.Series(ls) print(result)输出0    1 1    3 2    4 3    5 4    6