当需要分割本质上相似的连续连接字符时，使用 'groupby' 方法和 'join' 方法。示例以下是相同的演示from itertools import groupby my_string = 'pppyyytthhhhhhhoooooonnn' print("字符串是：") print(my_string) my_result = ["".join(grp) for elem, grp in groupby(my_string)] print("结果是：") print(my_result)输出原始字符串是：pppyyytthhhhhhhooonnn 结果分割字符串是：['ppp', 'yyy', 'tt', 'hhhhhhh', 'ooo', 'nnn']解释所需的包被导入到环境中。定义一个字符串并在控制台上显示。遍历字符串并使用... 阅读更多

要通过交集获取两个 DataFrame 之间的列，请使用 intersection() 方法。让我们创建两个 DataFrame -# 创建 dataframe1 dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], }) # 创建 dataframe2 dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90] })获取公共列 -dataFrame2.columns.intersection(dataFrame1.columns) 示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 创建 dataframe1 dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000], "Reg_Price": [7000, ... 阅读更多

当需要确定数据结构中元素的索引排名时，定义一个以列表作为参数的方法。它迭代列表中的元素，并在更改两个变量的值之前执行某些比较。示例以下是相同的演示def find_rank_elem(my_list): my_result = [0 for x in range(len(my_list))] for elem in range(len(my_list)): (r, s) = (1, 1) for j in range(len(my_list)): if ... 阅读更多

当需要删除非递增元素时，使用简单的迭代以及元素的比较。示例以下是相同的演示my_list = [5, 23, 45, 11, 45, 67, 89, 99, 10, 26, 7, 11] print("列表是：") print(my_list) my_result = [my_list[0]] for elem in my_list: if elem >= my_result[-1]: my_result.append(elem) print("结果是：") print(my_result)输出列表是： [5, 23, 45, 11, 45, 67, 89, 99, 10, 26, 7, 11] 结果是：[5, 5, 23, 45, 45, 67, 89, 99] ... 阅读更多

要使用 append() 将列表追加到 DataFrame，首先让我们创建一个 DataFrame。对于我们的示例，数据采用团队排名的列表形式 - # 以团队排名的列表形式表示的数据 Team = [['India', 1, 100], ['Australia', 2, 85], ['England', 3, 75], ['New Zealand', 4 , 65], ['South Africa', 5, 50]] # 创建 DataFrame 并添加列 dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])假设以下是需要追加的行 -myList = [["Sri Lanka", 6, 40]] 使用 append() 以列表形式追加上述行 ... 阅读更多

当需要获取大于 'N' 的 'K' 的连续范围时，使用 'enumerate' 属性和简单的迭代。示例以下是相同的演示my_list = [3, 65, 33, 23, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 3, 65] print("列表是：") print(my_list) K = 65 N = 3 print("K 的值是") print(K) print("N 的值是") print(N) my_result = [] beg, end = 0, 0 previous = 1 for index, element in enumerate(my_list): if element == K: end = ... 阅读更多

要堆叠单级列，请使用 datafrem.stack()。首先，让我们导入所需的库 -import pandas as pd创建具有单级列的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]], index=['w', 'x', 'y', 'z'], columns=['a', 'b'])使用 stack() 方法堆叠 DataFrame -dataFrame.stack() 示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35], [40, 45]], index=['w', 'x', 'y', 'z'], columns=['a', 'b']) # DataFrame print"DataFrame...", dataFrame # stack print"Stacking...", dataFrame.stack()输出这将产生以下输出 -DataFrame...     a   b w  10 ... 阅读更多

当需要将嵌套列表展平为元组列表时，定义一个以列表作为参数的方法，并使用 'isinstance' 方法检查元素是否属于特定类型。根据此，显示输出。示例以下是相同的演示def convert_nested_tuple(my_list): for elem in my_list: if isinstance(elem, list): convert_nested_tuple(elem) else: my_result.append(elem) return ... 阅读更多

当需要创建一个嵌套列表，其中值作为列表元素的计数时，使用简单的迭代。示例以下是相同的演示my_list = [11, 25, 36, 24] print("列表是：") print(my_list) for element in range(len(my_list)): my_list[element] = [element+1 for j in range(element+1)] print("结果列表是：") print(my_list)输出列表是：[11, 25, 36, 24] 结果列表是：[[1], [2, 2], [3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]解释定义一个列表并在控制台上显示。对其进行迭代，并将其加 1，然后... 阅读更多

我们将使用 iat 属性来访问最后一个元素，因为它用于通过整数位置访问行/列对的单个值。首先，让我们导入所需的 Pandas 库 -import pandas as pd创建包含数字的 Pandas 系列 -data = pd.Series([10, 20, 5, 65, 75, 85, 30, 100])现在，使用 iat() 获取最后一个元素 -data.iat[-1]示例以下是代码 -import pandas as pd # pandas 系列 data = pd.Series([10, 20, 5, 65, 75, 85, 30, 100]) print"Series...", data # 获取第一个元素 print"系列中的第一个元素 = ", data.iat[0] ... 阅读更多