输入 - 假设您有日期序列来查找一个月的天数。解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义日期序列将 date_range 值设置为 2020-02-10。使用 Series.dt.daysinmonth 查找一个月的天数示例让我们看看完整的实现以更好地理解 - import pandas as pd date = pd.date_range('2020-02-10',periods=1) data = pd.Series(date) print(data.dt.daysinmonth)输出0 29

输入 - 假设您有一个序列，并从给定的特定日期范围查找一年中的某一天。解决方案为此，我们将遵循以下方法。定义一个序列将 date_range 设置为 '2020-01-10'，周期为 5。定义如下，pd.date_range('2020-01-10',periods=5)使用 Series.dt.dayofyear 查找日期。示例让我们看看完整的实现以更好地理解 - import pandas as pd date = pd.date_range('2020-01-10',periods=5) data = pd.Series(date) print(data.dt.dayofyear)输出0 10 1 11 2 12 3 13 4 14

输入 - 假设您有一个序列，并且结果是连接值而不重复索引，0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6解决方案为此，我们将遵循以下两个步骤 - 定义两个序列连接两个序列并应用 ignore_index 值为 True 以查找结果。定义如下，pd.concat([series_one,series_two],ignore_index=True)示例让我们看看完整的实现以更好地理解 - import pandas as pd series_one = pd.Series([1,2,3]) series_two = pd.Series([4,5,6]) print(pd.concat([series_one,series_two],ignore_index=True))输出0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6

解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个范围为 1 到 10 的序列查找所有值的总和将序列转换为 JSON 文件格式让我们看看以下实现以更好地理解。示例import pandas as pd data = pd.Series(range(1,11)) data['sum'] = data.sum() data = data.to_json() print(data)输出{"0":1,"1":2,"2":3,"3":4,"4":5,"5":6,"6":7,"7":8,"8":9,"9":10,"sum":55}

解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个序列。创建一个 for 循环并访问从起始元素到结束元素的数据。设置 if 条件来检查数据是否存在。如果值不在范围内，则将其添加到列表中。最后，排序并打印值。for i in range(data[0], data[length-1]): if(i not in data): l1.append(i) else: l1.append(i)示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import numpy as np l = [1, 2, 3, 6, 7] l1 = ... 阅读更多

解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个空列表创建一个 for 循环并将范围设置为 100 到 150设置另一个 for 循环以访问 2 到值的范围内的值并查找因子，如果没有找到，则将其添加到列表中。定义如下，for i in range(100, 150): for j in range(2, i): if(i % j == 0): break else: l.append(i)将随机样本值设置为 5 并分配到列表中，然后最终创建一个序列。data = ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 5 NaN输出 - NaN 索引的结果是，索引为 3 索引为 5解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个序列。创建 for 循环并访问所有元素并设置 if 条件以检查 isnan()。最后打印索引位置。定义如下，for i, j in data.items(): if(np.isnan(j)): print("index is", i)示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import numpy as np l ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 apple 1 oranges 2 alpha 3 aroma 4 beta输出 - 以 'a' 开头和结尾的元素的结果。2 alpha 3 aroma解决方案 1定义一个序列。创建正则表达式以检查以 'a' 开头和结尾r'^[a]$|^([a]).*\1$'创建一个空列表并设置 for 循环，并在其中设置 if 条件以检查模式。定义如下，for i in data: if(re.search(exp, i)): ls.append(i)最后，使用 isin() 检查序列。示例让我们看看以下实现以更好地理解。import pandas as pd import re l ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 1 1 2 2 3 3 4输出 - 序列中所有元素幂的结果是，0 1 1 4 2 27 3 256解决方案 1定义一个序列。在 apply lambda 幂值内创建转换方法。定义如下，data.transform(lambda x:x**x)data.transform(lambda x:x**x)解决方案 2定义一个序列。创建一个空列表。创建 for 循环，迭代所有项目。将元素添加到列表中。定义如下，for i, j in data.items(): ls.append(m.pow(j, j))最后，将列表转换为序列。示例让我们看看... 阅读更多

输入 - 假设您有一个序列，0 This is pandas 1 python script 2 pandas series输出 - 删除包含恰好两个空格的元素后的结果，1 python script 2 pandas series解决方案 1定义一个序列。创建 lambda 过滤器方法以应用正则表达式来查找不等于 2 的空格总数，如下所示 - pd.Series(filter(lambda x:len(re.findall(r" ", x))!=2, data))最后，使用 isin() 将值列表检查到序列中。解决方案 2定义一个序列。创建 for 循环以逐个迭代元素并设置 if 条件以将空格计数等于 2。... 阅读更多