当需要根据大小写差异对字符串进行排序时，定义一个方法，该方法将字符串作为参数。此方法使用列表推导式和 'isupper' 和 'islower' 方法以及列表推导式来获取大小写差异。它们的差值给出排序后的值。示例以下是演示：def get_diff(my_string):    lower_count = len([ele for ele in my_string if ele.islower()])    upper_count = len([ele for ele in my_string if ele.isupper()])    return abs(lower_count - upper_count) my_list = ["Abc", "Python", "best", "hello", "coders"] print("列表是：") print(my_list) my_list.sort(key=get_diff) print("按大小写排序的字符串... 阅读更多

当需要过滤相同大小写字符串时，可以使用列表推导式以及 'isupper' 和 'islower' 方法。示例以下是演示：my_list = ["Python", "good", "FOr", "few", "CODERS"] print("列表是：") print(my_list) my_result = [sub for sub in my_list if sub.islower() or sub.isupper()] print("相同大小写的字符串是：") print(my_result)输出列表是： ['Python', 'good', 'FOr', 'few', 'CODERS'] 相同大小写的字符串是： ['good', 'few', 'CODERS']解释定义一个列表并在控制台上显示。使用列表推导式迭代列表并检查字符串是否... 阅读更多

当需要查找列表中重复的索引值时，可以使用列表推导式和 'enumerate' 进行迭代。示例以下是演示：my_list = [4, 0, 3, 1] print("列表是：") print(my_list) my_result = [element for sub in ([index] * element for index, element in enumerate(my_list)) for element in sub] print("结果是：") print(my_result)输出列表是： [4, 0, 3, 1] 结果是： [0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 3]解释定义一个列表并在控制台上显示。使用列表推导式... 阅读更多

要通过整数位置选择行，请使用 iloc() 函数。提及要选择的行的索引号。创建一个 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]], index=['x', 'y', 'z'], columns=['a', 'b'])使用 iloc() 选择具有整数位置的行 −dataFrame.iloc[1] 示例以下是代码 − import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]], index=['x', 'y', 'z'], columns=['a', 'b']) # DataFrame print"DataFrame...", dataFrame # 使用 loc 选择行 print"通过传递标签选择行..." print(dataFrame.loc['z']) # 使用 iloc 选择具有整数位置的行 print"通过传递整数... 阅读更多

当需要将后缀表示法转换为数值时，迭代字典并使用 'replace' 方法将其转换为数值。示例以下是演示：my_list = ["5Cr", "7M", "9B", "12L", "20Tr", "30K"] print("列表是：") print(my_list) value_dict = {"M": 1000000, "B": 1000000000, "Cr": 10000000, "L": 100000, "K": 1000, "Tr": 1000000000000} my_result = [] for element in my_list: for key in value_dict: if key in element: val = ... 阅读更多

要通过传递标签选择行，请使用 loc() 函数。提及要选择其行的索引。在本例中，这是索引标签。我们有 x、y 和 z 作为索引标签，可用于使用 loc() 选择行。创建一个 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]], index=['x', 'y', 'z'], columns=['a', 'b'])现在，使用 loc 选择行。我们传递了索引标签“z” −dataFrame.loc['z'] 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame([[10, 15], [20, 25], [30, 35]], index=['x', 'y', 'z'], columns=['a', ... 阅读更多

要只转换单个列，请使用 astype() 方法。让我们首先创建一个包含两列的 DataFrame。其中一列是“float64”类型，另一列是“int64” −dataFrame = pd.DataFrame( { "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000], "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130] } )检查类型 −dataFrame.dtypes 假设我们需要将单个列“Units”从 int64 转换为 int32。为此，请使用 astype() −dataFrame.astype({'Units': 'int32'}).dtypes示例以下是代码 − import pandas as pd ... 阅读更多

当需要检查矩阵行中相似的元素时，定义一个方法，该方法将矩阵作为参数。map 方法用于将矩阵转换为元组。迭代矩阵值，如果频率大于 1，则在控制台上显示。示例以下是演示：from collections import Counter def find_dupes(my_matrix):    my_matrix = map(tuple, my_matrix)    freq_dict = Counter(my_matrix)    for (row, freq) in freq_dict.items():       if freq>1:          print (row) my_matrix = [[1, 1, 0, ... 阅读更多

当需要检查列表中交替的峰值元素时，定义一个函数，该函数迭代列表，比较数组的相邻元素，并根据此显示控制台上的输出。示例以下是演示：def find_peak(my_array, array_length) :    if (array_length == 1) :       return 0    if (my_array[0] >= my_array[1]) :       return 0    if (my_array[array_length - 1] >= my_array[array_length - 2]) :       return array_length - 1    for i in range(1, array_length - 1) : ... 阅读更多

当需要提取成对的行时，使用列表推导式和 'all' 运算符。示例以下是演示：my_list = [[10, 21, 34, 21, 37], [41, 41, 52, 68, 68, 41], [12, 29], [30, 30, 51, 51]] print("列表是：") print(my_list) my_result = [row for row in my_list if all(row.count(element) % 2 == 0 for element in row)] print("结果是：") print(my_result)输出列表是： [[10, 21, 34, 21, 37], [41, 41, 52, 68, 68, 41], [12, 29], [30, 30, 51, 51]] 结果是： [[30, 30, 51, 51]]解释一个列表... 阅读更多