当需要用最大邻近值替换列表中的元素时，可以使用简单的迭代以及 “if” 和 “else” 条件。示例下面是演示：my_list = [41, 25, 24, 45, 86, 37, 18, 99] print("列表是：") print(my_list) for index in range(1, len(my_list) - 1): my_list[index] = my_list[index - 1] if my_list[index - 1] > my_list[index + 1] else my_list[index + 1] print("结果列表是：") print(my_list)输出列表是： [41, 25, 24, 45, 86, 37, 18, 99] 结果列表是： [41, ... 阅读更多

当需要过滤具有有序值的字典时，可以使用 “sorted” 方法以及列表推导式。示例下面是演示：my_list = [{'python': 2, 'is': 8, 'fun': 10}, {'python': 1, 'for': 10, 'coding': 9}, {'cool': 3, 'python': 4}] print("列表是：") print(my_list) my_result = [index for index in my_list if sorted( list(index.values())) == list(index.values())] print("结果字典是：") print(my_result)输出列表是： [{'python': 2, 'fun': 10, 'is': 8}, {'python': 1, 'coding': 9, 'for': 10}, {'python': 4, 'cool': 3}] 结果字典 ... 阅读更多

要过滤两个日期之间的 DataFrame，请使用 dataframe.loc。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建包含日期记录的列表字典 - d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17', '2021-03-16', '2021-02-19', '2021-08-22']    }从上面的列表字典创建 DataFramedataFrame = pd.DataFrame(d)获取在两个日期之间购买的汽车，即第一个日期：2021-05-10 和第二个日期：2021-08-25 - resDF = dataFrame.loc[(dataFrame["Date_of_Purchase"] >= "2021-05-10") & (dataFrame["Date_of_Purchase"] <= "2021-08-25")] print(resDF)我们还可以使用 between() 方法在两个日期之间获取记录，例如resDF = dataFrame[dataFrame['Date_of_Purchase'].between('2021-05-10', '2021-08-25')] print(resDF)输出   Car Date_of_Purchase0 BMW 2021-07-101 Lexus 2021-08-122 Audi 2021-06-175 Bentley 2021-08-22Car Date_of_Purchase0 BMW 2021-07-101 Lexus 2021-08-122 Audi 2021-06-175 Bentley 2021-08-22在上面的示例中，我们使用了两个不同的方法来获取在两个日期之间购买的汽车。第一个方法使用逻辑运算符 (>= 和 <=)，而第二个方法使用 between() 方法。两个方法都给出了相同的结果。在两个日期之间过滤 DataFrame 的最简单方法是使用 between() 方法。在本文中，我们学习了如何在两个日期之间使用 between() 方法和逻辑运算符 (>= 和 <=) 过滤 DataFrame。我们还了解了如何从 Pandas DataFrame 中获取数据。希望本文对您有所帮助。感谢阅读！示例resDF = dataFrame.loc[(dataFrame["Date_of_Purchase"] >= "2021-05-10") & (dataFrame["Date_of_Purchase"] 阅读更多

当需要用字典列表中第 K 个索引值替换值时，可以使用 “isinstance” 方法和简单的迭代。示例下面是演示：my_list = [{'python': [5, 7, 9, 1], 'is': 8, 'good': 10},    {'python': 1, 'for': 10, 'fun': 9},    {'cool': 3, 'python': [7, 3, 9, 1]}] print("列表是：") print(my_list) K = 2 print("K 的值是") print(K) my_key = "python" for index in my_list:    if isinstance(index[my_key], list): index[my_key] = index[my_key][K] print("结果是：") ... 阅读更多

当需要添加相邻元素的幂时，可以使用 “if” 条件和简单的迭代以及 “**” 运算符。示例下面是演示：my_list = [21, 21, 23, 23, 45, 45, 45, 56, 56, 67] print("列表是：") print(my_list) my_freq = 1 my_result = 0 for index in range(0, len(my_list) - 1):    if my_list[index] != my_list[index + 1]:       my_result = my_result + my_list[index] ** my_freq       my_freq = 1 else: my_freq += 1 ... 阅读更多

当需要查找列表中每个 K 之前的组和时，可以使用简单的迭代和 “append” 方法。示例下面是演示：from collections import defaultdict my_list = [21, 4, 37, 46, 7, 56, 7, 69, 2, 86, 1] print("列表是：") print(my_list) my_key = 46 print("键是 ") print(my_key) my_sum = 0 my_result = [] for ele in my_list:    if ele != my_key: my_sum += ele    else:       my_result.append(my_sum)       my_result.append(ele)   ... 阅读更多

我们将了解如何使用 MultiIndex.from_arrays() 从数组创建多索引。首先，让我们创建一个汽车数组 - car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang']为我们的示例创建另一个数组，其中包含注册价格 - reg_price = [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]现在，我们将使用 MultiIndex.from_arrays()。还为索引中的级别设置名称。示例以下是代码 - import pandas as pd # 汽车数组 car = ['Audi', 'Lexus', 'Tesla', 'Mercedes', 'BMW', 'Toyota', 'Nissan', 'Bentley', 'Mustang'] # 注册价格数组 reg_price = ... 阅读更多

当需要查找非 “K” 距离元素时，可以使用简单的迭代以及 “append” 方法。示例下面是演示：my_list = [91, 13, 19, 25, 35, 3, 9, 11, 0] print("列表是：") print(my_list) my_key = 2 print("键是 ") print(my_key) my_result = [] for element in my_list:    if element + my_key not in my_list and element - my_key not in my_list: my_result.append(element) print("结果列表是：") print(my_result)输出列表是： [91, 13, 19, 25, 35, 3, 9, 11, ... 阅读更多

当需要查找索引值乘积并求和时，可以使用 “enumerate” 属性。示例下面是演示：my_list = [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] print("列表是：") print(my_list) my_result = 0 for index, element in enumerate(my_list):    my_result += (index + 1) * element print("结果和是：") print(my_result)输出列表是： [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] 结果和是： 1297解释定义了一个整数列表，并在控制台上显示。将整数赋值为 0。使用 enumerate() 属性，迭代列表中的每个元素。将索引值与元素相乘并添加到结果变量中。在每次迭代后，打印结果和。示例my_list = [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] print("列表是：") print(my_list) my_result = 0 for index, element in enumerate(my_list):    my_result += (index + 1) * element print("结果和是：") print(my_result)输出列表是： [71, 23, 53, 94, 85, 26, 0, 8] 结果和是： 1297解释定义了一个整数列表，并在控制台上显示。将整数赋值为 0。使用 enumerate() 属性，迭代列表中的每个元素。将索引值与元素相乘并添加到结果变量中。在每次迭代后，打印结果和。 ... 阅读更多

当需要按 k 大小子数组最大和排序矩阵时，可以定义一个方法，该方法使用 “amx” 和 “sum” 方法并迭代列表。示例下面是演示：def sort_marix_K(my_list): return max(sum(my_list[index: index + K]) for index in range(len(my_list) - K)) my_list = [[51, 23, 4, 24, 1], [45, 6, 26, 36, 5], [56, 16, 6, 36, 8], [5, 4, 36, 26, 26]] print("列表是：") print(my_list) K = 4 print("K 的值是 ") print(K) my_list.sort(key=sort_marix_K) print("结果列表是：") print(my_list)输出列表是 ... 阅读更多