要查找两个 DataFrame 之间的公共行，请使用 merge() 方法。让我们首先创建一个包含两列的 DataFrame1 −dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 创建一个包含两列的 DataFrame2 −dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 250, 150, 80, 130, 90] } ) 要查找公共… 阅读更多

要检查两个 DataFrame 的任何特定列是否相等，请使用 equals() 方法。让我们首先创建一个包含两列的 DataFrame1 −dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 创建一个包含两列的 DataFrame2 −dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] ... 阅读更多

要计算列值的平均值，请使用 mean() 方法。首先，导入所需的 Pandas 库 −import pandas as pd 现在，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 mean() 查找单个列“Units”的平均值 −print"DataFrame1 中 Units 列的平均值为 = ", dataFrame1['Units'].mean() 同样，我们计算了第二个 DataFrame 的平均值。示例以下是完整的代码 −import pandas ... 阅读更多

要在 Pandas 中创建管道，我们需要使用 pipe() 方法。首先，使用别名导入所需的 pandas 库 −import pandas as pd 现在，创建一个 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 创建一个管道并调用 upperFunc() 自定义函数将列名转换为大写 −pipeline = dataFrame.pipe(upperFunc) 以下是将列名转换为大写的 upperFun() −def upperFunc(dataframe): # 将… 阅读更多

要将多索引连接成单索引，首先让我们导入所需的 Pandas 和 Numpy 库及其各自的别名 −import pandas as pd import numpy as np 创建 Pandas 系列 −d = pd.Series([('Jacob', 'North'), ('Ami', 'East'), ('Ami', 'West'), ('Scarlett', 'South'), ('Jacob', 'West'), ('Scarlett', 'North')]) 现在，使用 Numpy arrange() 方法 −dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), index=d) 现在让我们映射和连接 −dataMap = dataFrame.index.map('_'.join) 示例以下是代码 −import pandas as pd import numpy as np # pandas 系列 d = pd.Series([('Jacob', 'North'), ('Ami', 'East'), ('Ami', 'West'), ('Scarlett', 'South'), ('Jacob', 'West'), ('Scarlett', 'North')]) dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), ... 阅读更多

要将 pandas 类型转换为集合，请使用 set()。首先，让我们创建一个 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', 'Ted', 'Scarlett'], "Zone": ['North', 'South', 'South', 'East', 'West', 'East', 'North'] } ) 将 pandas 类型转换为集合，然后取集合并集 −set(dataFrame.EmpName) | set(dataFrame.Zone) 示例以下是完整的代码 − import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame( { "EmpName": ['John', 'Ted', 'Jacob', 'Scarlett', 'Ami', ... 阅读更多

要从多列中查找唯一值，请使用 unique() 方法。假设您的 Pandas DataFrame 中有包含“EmpName”和“Zone”的员工记录。姓名和区域可能会重复，因为两个员工可能有相似的姓名，一个区域可能有多个员工。在这种情况下，如果您想要唯一的员工姓名，请对 DataFrame 使用 unique()。首先，导入所需的库。在这里，我们将 pd 设置为别名 −import pandas as pd 首先，创建一个 DataFrame。这里，我们有两列 −dataFrame = pd.DataFrame(    {       "EmpName": ['John', 'Ted', ... 阅读更多

让我们从学习数字证书开始。数字证书它基本上是一个数字证书，用于验证用户的真实性，即验证发送消息的用户是否是其自称的人，并为接收者提供编码回复的方法。任何想要或个人想要发送加密消息的人都可以向证书颁发机构 (CA) 申请数字证书。数字证书的需要数字证书允许实体以经过身份验证的方式共享其公钥。它们用于初始化和建立安全的 SSL (安全套接字层) 连接… 阅读更多

让我们了解对称密钥加密。对称密钥加密密码学中的对称密钥加密算法使用单个密钥或两方之间共享的相同加密密钥（秘密密钥）来加密纯文本和解密密文。密钥可以相同，也可以之间存在简单的更改。它使用 Diffie-Hellman 密钥交换或其他公钥协议来安全地商定每条消息共享和使用新的秘密密钥。非对称密钥加密非对称密钥加密是一种使用一对公钥和私钥来加密和解密纯文本的加密技术… 阅读更多

要查找两个 DataFrame 之间的非公共行，请使用 concat() 方法。让我们首先使用别名导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个包含两列的 DataFrame1 −dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900] } ) 创建一个包含两列的 DataFrame2 −dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [1000, 1300, ... 阅读更多