当需要计算列表中元素的索引幂时，可以使用简单的迭代和 ‘**’ 运算符。示例如下所示：my_list = [62, 18, 12, 63, 44, 75] print("列表是：") print(my_list) my_result = [] for my_index, elem in enumerate(my_list): my_result.append(elem ** my_index) print("结果是：") print(my_result)输出结果列表是： [62, 18, 12, 63, 44, 75] 结果是： [1, 18, 144, 250047, 3748096, 2373046875]解释定义一个列表并在控制台上显示。定义一个空列表。迭代列表……阅读更多

当需要根据列表中第 ‘K’ 个键的值过滤字典时，可以使用简单的迭代并指定条件。示例如下所示：my_list = [{"Python": 2, "is": 4, "cool": 11}, {"Python": 5, "is": 1, "cool": 1}, {"Python": 7, "is": 3, "cool": 7}, {"Python": 9, "is": 9, "cool": 8}, {"Python": 4, "is": 10, "cool": 6}] print("列表是：") print(my_list) search_list = [1, 9, 8, 4, 5] key = "is" my_result = [] for sub in my_list: ...阅读更多

当需要查找矩阵中最常见的组合时，可以使用简单的迭代、‘sort’ 方法和 ‘Counter’ 方法。示例如下所示：from collections import Counter from itertools import combinations my_list = [[31, 25, 77, 82], [96, 15, 23, 32]] print("列表是：") print(my_list) my_result = Counter() for elem in my_list: if len(elem) < 2: continue elem.sort() for size in range(2, len(elem) + 1): for comb in combinations(elem, size): my_result[comb] += ...阅读更多

要对值计数进行分组，请使用 Pandas DataFrame 的 groupby()、size() 和 unstack() 方法。首先，创建一个包含 3 列的 DataFrame：dataFrame = pd.DataFrame({ 'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'], 'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]}) 现在，使用 groupby() 方法对值计数进行分组。对于计数，使用 size() 和 unstack()。unstack() 会提供一个新的列标签级别：dataFrame = dataFrame.groupby(['Product Category', 'Product Name', 'Quantity']).size().unstack(fill_value=0)示例以下是完整的代码：import pandas as pd # 创建一个包含 3 列的 DataFrame ...阅读更多

当需要从列表中获取所有成对组合时，可以使用迭代和 ‘append’ 方法。示例如下所示：my_list = [15, "John", 2, "Will", 53, 'Rob'] print("列表是：") print(my_list) my_result = [] for i in range(0, len(my_list)): for j in range(0, len(my_list)): if (i!=j): my_result.append((my_list[i], my_list[j])) print("结果是：") print(my_result)输出结果列表是： [15, 'John', 2, 'Will', 53, 'Rob'] 结果是： [(15, 'John'), (15, ...阅读更多

当需要查找每个键的唯一值计数时，可以使用迭代和 ‘append’ 方法。示例如下所示：my_list = [12, 33, 33, 54, 84, 16, 16, 16, 58] print("列表是：") print(my_list) filtered_list = [] elem_count = 0 for item in my_list: if item not in filtered_list: elem_count += 1 filtered_list.append(item) print("结果是：") print(elem_count)输出结果列表是： [12, 33, 33, 54, 84, 16, 16, 16, 58] 结果是……阅读更多

当需要标记字符串中的重复元素时，可以使用列表推导式和 ‘count’ 方法。示例如下所示：my_list = ["python", "is", "fun", "python", "is", "fun", "python", "fun"] print("列表是：") print(my_list) my_result = [value + str(my_list[:index].count(value) + 1) if my_list.count(value) > 1 else value for index, value in enumerate(my_list)] print("结果是：") print(my_result)输出结果列表是： ['python', 'is', 'fun', 'python', 'is', 'fun', 'python', 'fun'] 结果是： ['python1', 'is1', 'fun1', 'python2', 'is2', 'fun2', 'python3', 'fun3']解释定义一个列表并在控制台上显示。列表推导式……阅读更多

要计算列值的计数，请使用 count() 方法。首先，导入所需的 Pandas 库：import pandas as pd创建一个包含两列的 DataFrame：dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )使用 count() 函数查找“Units”列值的计数：print"DataFrame1 中 Units 列的值计数 = ", dataFrame1['Units'].count() 同样，我们也计算了第二个 DataFrame 的计数。示例以下是……阅读更多

当需要索引列表中元素的目录时，可以使用列表推导式和 ‘set’ 运算符。示例如下所示：my_list = [81, 36, 42, 57, 68, 12, 26, 26, 38] print("列表是：") print(my_list) my_result = {key: [index for index, value in enumerate(my_list) if value == key] for key in set(my_list)} print("结果是：") print(my_result)输出结果列表是： [81, 36, 42, 57, 68, 12, 26, 26, 38] 结果是： {36: [1], 68: [4], 38: [8], 42: [2], 12: [5], 81: [0], 57: [3], 26: [6, ...阅读更多

当需要将列表转换为自定义重叠嵌套列表时，可以使用迭代和 ‘append’ 方法。示例如下所示：my_list = [31, 25, 36, 76, 73, 89, 91, 100] print("列表是：") print(my_list) my_step, my_size = 3, 4 my_result = [] for index in range(0, len(my_list), my_step): my_result.append(my_list[index: index + my_size]) print("结果是：") print(my_result)输出结果列表是： [31, 25, 36, 76, 73, 89, 91, 100] 结果是： [[31, 25, 36, 76], [76, 73, 89, 91], [91, 100]]解释一个列表……阅读更多