要仅在 DataFrame 中显示列名，请使用 dataframe.columns。使用别名导入所需的库 - import pandas as pd；以下是 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'], "Place": ['Delhi', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'], "Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80] } )示例使用 dataframe.columns 显示列名。以下是完整代码 - import pandas as pd; # 创建一个 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'], "Place": ['Delhi', 'Bangalore', 'Hyderabad', ... 阅读更多

当需要将列表转换为矩阵，并且每行的尺寸增加一个数字时，可以使用“//”运算符和简单的迭代。示例以下是对相同内容的演示my_list = [42, 45, 67, 89, 99, 10, 23, 12, 31, 43, 60, 1, 0] print("列表为：") print(my_list) my_key = 3 print("键的值为") print(my_key) my_result = [] for index in range(0, len(my_list) // my_key): my_result.append(my_list[0: (index + 1) * my_key]) print("结果矩阵为：") print(my_result)输出列表为： [42, 45, 67, ... 阅读更多

当需要根据元组绝对差的频率对元组进行排序时，可以使用 lambda 函数、“abs”方法和“sorted”方法。示例以下是对相同内容的演示my_list = [(11, 26), (21, 33), (90, 11), (26, 21), (32, 18), (25, 37)] print("列表为：") print(my_list) my_diff_list = [abs(x - y) for x, y in my_list] my_result = sorted(my_list, key = lambda sub: my_diff_list.count(abs(sub[0] - sub[1]))) print("结果列表为：") print(my_result)输出列表为： [(11, 26), (21, 33), (90, 11), (26, 21), (32, 18), (25, 37)] 结果列表为： [(11, ... 阅读更多

当需要从方阵中移除第一条对角线元素时，可以使用“enumerate”和列表推导式。示例以下是对相同内容的演示my_list = [[45, 67, 85, 42, 11], [78, 99, 10, 13, 0], [91, 23, 23, 64, 23], [91, 11, 22, 14, 35]] print("列表为：") print(my_list) my_result = [] for index, element in enumerate(my_list): my_result.append([ele for index_1, ele in enumerate(element) if index_1 != index]) print("结果矩阵为：") print(my_result)输出列表为： [[45, 67, 85, 42, 11], [78, 99, 10, 13, 0], [91, 23, 23, ... 阅读更多

当需要从另一个列表中提取至少包含指定字符数的字符串时，可以使用列表推导式。示例以下是对相同内容的演示my_list = ["Python", "is", "fun", "to", "learn"] print("列表为：") print(my_list) my_char_list = ['e', 't', 's', 'm', 'n'] my_key = 2 print("键的值为") print(my_key) my_result = [element for element in my_list if sum(ch in my_char_list for ch in element) >= my_key] print("结果列表为：") print(my_result)输出列表为： ['Python', 'is', 'fun', 'to', 'learn'] 键的值为 2 The ... 阅读更多

要获取数据类型和 DataFrame 列信息，请使用 info() 方法。使用别名导入所需的库 - import pandas as pd;创建一个包含 3 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'], "Place": ['Delhi', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'], "Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80] } )获取 DataFrame 的数据类型和其他信息 - dataFrame.info()示例以下是代码 - import pandas as pd; # 创建一个 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', ... 阅读更多

当需要将矩阵转换为字典值列表时，可以使用简单的字典推导式。示例以下是对相同内容的演示my_list = [[71, 26, 35], [65, 56, 37], [89, 96, 99]] print("列表为：") print(my_list) my_result = {my_index + 1 : my_list[my_index] for my_index in range(len(my_list))} print("结果为：") print(my_result)输出列表为： [[71, 26, 35], [65, 56, 37], [89, 96, 99]] 结果为： {1: [71, 26, 35], 2: [65, 56, 37], 3: [89, 96, 99]}说明定义了一个列表的列表，并在控制台上显示。字典推导式 ... 阅读更多

当需要随机创建 N 个大小为 K 的列表时，可以定义一个方法，该方法对值进行洗牌并产生输出。示例以下是对相同内容的演示from random import shuffle def gen_random_list(my_val, K): while True: shuffle(my_val) yield my_val[:K] my_list = [12, 45, 76, 32, 45, 88, 99, 0, 1] print("列表为") print(my_list) K, N = 4, 5 print("K 的值为") print(K) print("N 的值为") print(N) my_result = [] ... 阅读更多

使用 Python Pandas 从数据框中的列中提取唯一值有多种方法，包括 unique() 和 nunique()。Python 中的 pandas 库主要用于数据分析和操作，以在数据框列中查找唯一值。一些获取列中唯一值的方法如下：unique()：此方法将返回 Series 或 DataFrame 列的唯一值作为 NumPy 数组。 ... 阅读更多

要计算不同值的数量，在 Pandas 中可以使用 nunique。我们将对某一列进行分组，并使用 Numpy 的 sum() 函数计算总和。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import numpy as np创建一个包含 3 列的 DataFrame。这些列包含重复的值 - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'], "Place": ['Delhi', 'Bangalore', 'Delhi', 'Chandigarh', 'Chandigarh'], "Units": [100, 150, 50, 110, 90] } )使用 agg() 和 nunique 进行聚合计算不同值的数量。为了计算总和，我们使用 numpy 的 sum() 函数 - dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})示例以下为代码 - import ... 阅读更多