当需要为矩阵添加自定义边框时，可以使用简单的列表迭代来为矩阵添加所需的边框。示例以下是相同内容的演示my_list = [[2, 5, 5], [2, 7, 5], [4, 5, 1], [1, 6, 6]] print("列表是：") print(my_list) print("生成的矩阵是：") border = "|" for sub in my_list: my_temp = border + " " for ele in sub: my_temp = my_temp + str(ele) + " " ... 阅读更多

要打开列表，我们可以使用 append() 方法。有了它，我们还可以使用 loc() 方法。首先，让我们导入所需的库 - import pandas as pd以下是列表形式的球队排名数据 -Team = [['India', 1, 100], ['Australia', 2, 85], ['England', 3, 75], ['New Zealand', 4 , 65], ['South Africa', 5, 50]]使用以上数据创建 DataFrame 并添加列 -dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])假设以下是要追加的行 -myList = [["Sri Lanka", 6, 40]]追加以上列表形式的行 - ... 阅读更多

当需要删除两个字符串中共同的单词时，会定义一个方法，该方法接受两个字符串。字符串基于空格进行分割，并且使用列表推导式过滤结果。示例以下是相同内容的演示def common_words_filter(my_string_1, my_string_2):    my_word_count = {}    for word in my_string_1.split(): my_word_count[word] = my_word_count.get(word, 0) + 1 for word in my_string_2.split(): my_word_count[word] = my_word_count.get(word, 0) + 1 return [word for ... 阅读更多

当需要从列表中提取元素到集合中时，可以使用简单的“for”循环和基本条件。示例以下是相同内容的演示my_list = [5, 7, 2, 7, 2, 4, 9, 8, 8] print("列表是：") print(my_list) search_set = {6, 2, 8} my_result = [] for element in my_list: if element in search_set: my_result.append(element) print("结果是：") print(my_result)输出列表是： [5, 7, 2, 7, 2, 4, 9, 8, 8] 结果是： [2, 2, 8, ... 阅读更多

要连接 DataFrame，请使用 concat() 方法，但要忽略重复项，请使用 drop_duplicates() 方法。导入所需的库 - import pandas as pd创建要连接的 DataFrame -# 创建 DataFrame1 dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Jaguar', 'Audi', 'Mustang'], "Units": [100, 150, 110, 80]    } ) # 创建 DataFrame2 dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['Tesla', 'Jaguar', 'Mercedes', 'Mustang'], "Units": [120, 150, 180, 80] } )现在，让我们连接 DataFrame 并删除重复项 -concatRes = pd.concat([dataFrame1, dataFrame2]).drop_duplicates()示例以下是代码 -import pandas as pd # ... 阅读更多

中位数将数据的高一半与低一半分开。使用 fillna() 方法并将中位数设置为使用中位数填充缺失的列。首先，让我们导入所需的库及其相应的别名 - import pandas as pd import numpy as np创建一个包含 2 列的 DataFrame。我们使用 Numpy np.NaN 设置了 NaN 值 -dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['Lexus', 'BMW', 'Audi', 'Bentley', 'Mustang', 'Tesla'], "Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN] } )查找包含 NaN 的列值的中间值，即此处为 Units 列。 ... 阅读更多

当需要在另一个列表的值的帮助下掩盖列表时，使用列表推导式。示例以下是相同内容的演示my_list = [5, 6, 1, 9, 11, 0, 4] print("列表是：") print(my_list) search_list = [2, 10, 6, 3, 9] result = [1 if element in search_list else 0 for element in my_list] print("结果是：") print(result)输出列表是： [5, 6, 1, 9, 11, 0, 4] 结果是： [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]解释定义了一个列表并在控制台上显示。另一个 ... 阅读更多

Dataframe.loc 用于通过标签或布尔数组访问一组行和列。我们将使用 loc 将列表追加到 DataFrame。让我们首先创建一个 DataFrame。对于我们的示例，数据采用球队排名的列表形式 -# 以球队排名列表的形式表示数据 Team = [['India', 1, 100], ['Australia', 2, 85], ['England', 3, 75], ['New Zealand', 4 , 65], ['South Africa', 5, 50], ['Bangladesh', 6, 40]] # 创建 DataFrame 并添加列 dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])以下是 ... 阅读更多

众数是在一组值中出现次数最多的值。使用 fillna() 方法并将众数设置为使用众数填充缺失的列。首先，让我们导入所需的库及其相应的别名 - import pandas as pd import numpy as np创建一个包含 2 列的 DataFrame。我们使用 Numpy np.NaN 设置了 NaN 值 -dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'], "Units": [100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN] } )查找包含 NaN 的列值的众数，即此处为 Units 列 ... 阅读更多

我们可以搜索 DataFrame 中的特定值。使用 iloc 获取所需的值并显示整行。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建一个包含 4 列的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], "Units_Sold": [ 100, 120, 150, 110, 200, 250] })让我们搜索注册价格为 500 的汽车 -for i in range(len(dataFrame.Car)): if 5000 == dataFrame.Reg_Price[i]: indx = i现在，显示找到的值 -dataFrame.iloc[indx] 示例如下 ... 阅读更多