当需要从具有不同数据类型的矩阵中提取行时，可以使用迭代和“集合”来获取不同的类型。示例以下是演示：my_list = [[4, 2, 6], ["python", 2, {6: 2}], [3, 1, "fun"], [9, (4, 3)]] print("列表是：") print(my_list) my_result = [] for sub in my_list: type_size = len(list(set([type(ele) for ele in sub]))) if len(sub) == type_size: my_result.append(sub) print("结果中具有不同数据类型的行是：") print(my_result)输出列表是：[[4, ... 阅读更多

当需要将列表拆分为所有可能的元组对时，可以定义一个方法，该方法将列表作为参数，并使用列表推导来迭代列表并使用“extend”方法。示例以下是演示：def determine_pairings(my_list): if len(my_list)

当需要反转列表中的给定范围时，可以使用迭代和“：”运算符以及切片来反转它。示例以下是演示：my_list = ["Hi", "there", "how", 'are', 'you'] print("列表是：") print(my_list) m, n = 2, 4 my_result = [] for elem in my_list: my_result.append(elem[m : n + 1]) print("切片后的字符串是：") print(my_result)输出列表是：['Hi', 'there', 'how', 'are', 'you'] 切片后的字符串是：['', 'ere', 'w', 'e', 'u']解释定义了一个列表，并且... 阅读更多

当需要找到字典键的累积平均值时，创建一个空字典，迭代原始字典，并访问项目。如果它存在于字典中，则将键附加到空字典，否则将值放在键的位置。示例以下是演示：from statistics import mean my_list = [{'hi' : 24, 'there' : 81, 'how' : 11}, {'hi' : 16, 'how' : 78, 'doing' : 63}] print("列表是：") print(my_list) my_result = dict() for sub ... 阅读更多

对于平均值，使用 mean() 函数。计算包含 NaN 的列的平均值，并使用 fillna() 使用平均值填充 NaN 值。让我们首先导入所需的库 −import pandas as pd import numpy as np创建一个包含 2 列和一些 NaN 值的 DataFrame。我们使用 numpy np.NaN 输入这些 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 的列值的平均值，即此处为 Units 列。因此，Units ... 阅读更多

当需要将输入的十进制值的最后一个元素加 1 时，定义一个名为“increment_num”的方法，该方法检查列表中的最后一个元素是否小于 9。根据此，对列表的元素执行操作。示例以下是演示：def increment_num(my_list, n): i = n if(my_list[i] < 9): my_list[i] = my_list[i] + 1 return my_list[i] = 0 ... 阅读更多

当需要检查给定变量是否是 3 的幂时，定义一个名为“check_power_of_3”的方法，该方法将整数作为参数。使用模运算符和“//”运算符来检查，并根据输出返回 True 或 False。示例以下是演示：def check_power_of_3(my_val): if (my_val == 0): return False while (my_val != 1): if (my_val % 3 != 0): return ... 阅读更多

当需要检查给定变量是否是 4 的幂时，定义一个名为“check_power_of_4”的方法，该方法将整数作为参数。使用模运算符和“//”运算符来检查，并根据输出返回 True 或 False。示例以下是演示：def check_power_of_4(my_val): if (my_val == 0): return False while (my_val != 1): if (my_val % 4 != 0): return ... 阅读更多

要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。通过在 merge() 函数的“how”参数下设置 how = “left”，在两个 DataFrame 上实现左外连接。首先，让我们使用别名导入 pandas 库 −import pandas as pd 让我们创建两个要合并的 DataFrame −# 创建 DataFrame1 dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]    } ) # 创建 DataFrame2 dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], ... 阅读更多

当需要检查两个字符串是否同构时，定义一个方法，该方法将两个字符串作为参数。它迭代字符串的长度，并使用“ord”方法将字符转换为整数。示例以下是演示：MAX_CHARS = 256 def check_isomorphic(str_1, str_2):    len_1 = len(str_1)    len_2 = len(str_2)    if len_1 != len_2:       return False    marked = [False] * MAX_CHARS    map = [-1] * MAX_CHARS    for i in range(len_2):       if map[ord(str_1[i])] == -1: ... 阅读更多