使用 pop() 弹出列，并使用 insert() 方法插入它，即移动列。首先，创建一个包含 3 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'], "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass'], "Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6] } ) 通过首先弹出列将“Roll Number”列移动到第 1 个位置 - shiftPos = dataFrame.pop("Roll Number") 在第 1 个位置插入列 - dataFrame.insert(0, "Roll Number", shiftPos) 示例以下是代码 - import pandas as pd # ... 阅读更多

我们将了解如何仅显示非重复值。首先，我们将创建一个包含重复值的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'], "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass'] } ) 上面，我们创建了 2 列。要仅显示非重复值，请使用 duplicated() 方法和逻辑非。通过此，将获取非重复值 - dataFrame[~dataFrame.duplicated('Student')] 示例以下是完整代码 - import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', ... 阅读更多

我们可以通过对特定列进行分类轻松地重新整形数据。在这里，我们将对“Result”列进行分类，即以数字形式表示“Pass”和“Fail”值。导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个包含 2 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Scarlett', 'Kat'], "Result": ['Pass', 'Fail', 'Fail', 'Pass', 'Pass'] } ) 使用 map() 函数重新整形数据，并将“Pass”设置为 1，“Fail”设置为 0 - dataFrame['Result'] = dataFrame['Result'].map({'Pass': 1, 'Fail': 0, }) 示例以下是代码 - import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame ... 阅读更多

使用 get_dummies() 方法将分类 DataFrame 转换为二进制数据。以下是我们的 Pandas DataFrame，包含 2 列 - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Scarlett', 'Kat'], "Result": ['Pass', 'Fail', 'Fail', 'Pass', 'Pass'] } ) 使用 get_dummies() 并设置要转换为二进制形式的列。这里，我们希望“Result”列以“Pass”和“Fail”形式显示。因此，我们将设置“Result”列 - pd.get_dummies(dataFrame["Result"] 示例以下是代码 - import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Student": ['Jack', ... 阅读更多

我们可以使用 rename() 方法重命名列名。假设以下是我们的 Pandas DataFrame，包含 3 列 - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130] } ) 我们将重命名两个列，即“Car”重命名为“Car Names”，并将“Reg_Price”重命名为“Registration Cost”：dataFrame.rename(columns={dataFrame.columns[0]: 'Car Names', dataFrame.columns[1]: 'Registration Cost'}) 示例以下是代码 - import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', ... 阅读更多

当需要删除重复元素的列时，定义了一个创建空集的方法。列表被迭代，如果未找到，则将其添加到集合中。示例以下是相同的演示from itertools import chain def remove_dupes(my_sub):    my_string = set()    for i, elem in enumerate(my_sub):       if elem not in my_string:          my_string.add(elem)       else:          yield i my_list = [[5, 1, 6, 7, 9], [6, 3, 1, 9, 1], [4, 2, 9, 8, ... 阅读更多

我们可以轻松地通过索引重命名列，即不使用 rename()。导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个包含 3 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130] } ) 现在让我们使用 columns.values[0[ 通过在方括号中设置要更改的列的索引来重命名所有列 - dataFrame.columns.values[0] = "Car Names" dataFrame.columns.values[1] = "Registration Cost" dataFrame.columns.values[2] = "Units_Sold" 示例以下是代码 - import pandas as pd ... 阅读更多

当需要打印元素级矩阵差时，列表元素被迭代，并且 zip 方法用于这些值。示例以下是相同的演示my_list_1 = [[3, 4, 4], [4, 3, 1], [4, 8, 3]] my_list_2 = [[5, 4, 7], [9, 7, 5], [4, 8, 4]] print("第一个列表是：") print(my_list_1) print("第二个列表是：") print(my_list_2) my_result = [] for sub_str_1, sub_str_2 in zip(my_list_1, my_list_2):    temp_str = []    for element_1, element_2 in zip(sub_str_1, sub_str_2):       temp_str.append(element_2-element_1)    my_result.append(temp_str) print("结果是：") print(my_result) 输出第一个 ... 阅读更多

当需要将值限制为字典列表中的键时，访问键并使用“min”和“max”方法来限制值。示例以下是相同的演示my_list = [{"python": 4, "is": 7, "best": 10}, {"python": 2, "is": 5, "best": 9}, {"python": 1, "is": 2, "best": 6}] print("列表是：") print(my_list) my_result = dict() keys = list(my_list[0].keys()) for my_elem in keys:    my_result[my_elem] = [min(sub[my_elem] for sub in my_list), max(sub[my_elem] for sub in my_list)] print("结果是：") print(my_result) 输出列表是：[{ ... 阅读更多

当需要查找列表中第一个和最后一个偶数元素之间的距离时，可以使用索引访问列表元素并找到差值。示例以下是相同内容的演示my_list = [2, 3, 6, 4, 6, 2, 9, 1, 14, 11] print("列表是：") print(my_list) my_indices_list = [idx for idx in range( len(my_list)) if my_list[idx] % 2 == 0] my_result = my_indices_list[-1] - my_indices_list[0] print("结果是：") print(my_result)输出列表是：[2, 3, 6, 4, 6, 2, 9, 1, 14, 11]结果是：8解释一个列表 ... 阅读更多