当需要从元组列表中过滤唯一值的元组时，可以使用“列表”和“集合”方法。示例下面是相同内容的演示 -my_list = [(42, 51), (46, 71), (14, 25), (26, 91), (56, 0), (11, 1), (99, 102)] print("元组列表为：") print(my_list) my_list.sort() print("排序后的列表为：") print(my_list) my_result = list(set(my_list)) print("结果为：") print(my_result)输出元组列表为： [(42, 51), (46, 71), (14, 25), (26, 91), (56, 0), (11, 1), (99, 102)] 排序后的列表为： [(11, 1), (14, 25), (26, 91), (42, 51), (46, ... 阅读更多

当需要将三维矩阵转换为坐标列表时，可以使用“zip”方法和列表推导式。示例下面是相同内容的演示 -my_list_1 = [[['He', 'Wi'], ['llo', 'll']], [['Pyt', 'i'], ['hon', 'sFun']], [['Ho', 'g'], ['pe', 'ood']]] print("列表为：") print(my_list_1) my_list_1.sort() print("排序后的列表为") print(my_list_1) my_result = [ele for sub_elem_1, sub_elem_2 in my_list_1 for ele in zip(sub_elem_1, sub_elem_2)] print("结果列表为：") print(my_result)输出列表为： [[['He', 'Wi'], ['llo', 'll']], [['Pyt', 'i'], ['hon', 'sFun']], [['Ho', 'g'], ['pe', 'ood']]] 排序后的列表为 [[['He', ... 阅读更多

当需要在元组列表中执行交叉配对时，可以使用“zip”方法、列表推导式和“==”运算符。示例下面是相同内容的演示 -my_list_1 = [('Hi', 'Will'), ('Jack', 'Python'), ('Bill', 'Mills'), ('goodwill', 'Jill')] my_list_2 = [('Hi', 'Band'), ('Jack', 'width'), ('Bill', 'cool'), ('a', 'b')] print("第一个列表为：") print(my_list_1) print("第二个列表为：") print(my_list_2) my_list_1.sort() my_list_2.sort() print("排序后的第一个列表为") print(my_list_1) print("排序后的第二个列表为") print(my_list_2) my_result = [(a[1], b[1]) for a, b in zip(my_list_1, my_list_2) if a[0] == b[0]] print("The ... 阅读更多

要对 Pandas 数据框进行分组，我们使用 groupby()。要按升序或降序对分组的数据框进行排序，请使用 sort_values()。size() 方法用于获取数据框的大小。涉及的步骤按组大小对熊猫数据框进行排序所包含的步骤如下。导入熊猫库并创建 Pandas 数据框。使用 groupby() 函数对列进行分组，并对... 阅读更多

要对 Pandas 数据框中的列进行分组，请使用 groupby()。首先，让我们创建一个 Pandas 数据框 -dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "Mercedes", "Lexus", "Mercedes"],       "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]    } )现在让我们根据 Car 列进行分组 -res = dataFrame.groupby("Car")分组后，我们将使用函数查找分组的汽车名称的平均注册价格 (Reg_Price) -res.mean()这将根据 Car 列计算注册价格的平均值。示例以下是代码 -import pandas as pd # 带有其中一个... 阅读更多

要以多索引形式显示数据框的索引，请使用 dataframe.index()。首先，让我们创建一个列表字典 -# 列表字典 d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }从上面的列表字典创建一个数据框 -dataFrame = pd.DataFrame(d)现在，设置索引列“Car”并显示索引 -dataFrame.set_index(["Car"], inplace=True, append=True, drop=False) print"Multiindex...", dataFrame.index示例以下是代码 -import pandas as pd # 列表字典 d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', ... 阅读更多

我们将使用 groupby() 对 Pandas 数据框进行分组。使用 grouper 函数选择要使用的列。我们将按天进行分组，并计算以下所示的汽车销售记录示例中按天间隔的注册价格总和。在 groupby() grouper 方法中将频率设置为天间隔，这意味着，如果 freq 为 7D，则表示数据按每个月的 7 天间隔进行分组，直到日期列中给出的最后一天。首先，假设以下为我们的 Pandas 数据框，其中包含三列 -import pandas as pd # 数据... 阅读更多

要将数据框的值替换为另一个数据框的值，请在 Pandas 中使用 replace() 方法。首先，让我们首先创建一个数据框 -dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi", "Lamborghini"], "Place": ["US", "UK"], "Units": [200, 500]})让我们创建另一个数据框 -dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ["BMW", "Lexus"], "Place": ["India", "Australia"], "Units": [800, 1000]})接下来，从 DataFrame2 获取一个值并用 DataFrame1 的值替换 -# 从第二个数据框获取值 i = dataFrame2['Car'][1] # 用第一个数据框的值替换 j = dataFrame1['Car'][0]最后，使用 replace() 方法将一个数据框的值替换为另一个... 阅读更多

我们希望用最新的前导正值替换负值。这样，如果没有前导正值，则该值应更新为 0。输入例如，输入为 -数据框：   One  two 0  -2   -3 1   4   -7 2   6    5 3   0   -9输出输出应为 -   One two 0   0   0 1   7   0 2   4   2 3   0   2使用数据框掩码替换负值。为了填充缺失值，我们使用了前向填充。首先，... 阅读更多

要从多索引数据框中删除特定的行，可以使用 drop() 方法。首先，让我们创建一个多索引数组 - arr = [np.array(['car', 'car', 'car', 'bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),    np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC', 'valueA', 'valueB', 'valueC', 'valueA', 'valueB', 'valueC'])]接下来，创建多索引数据框并设置索引 - dataFrame = pd.DataFrame(    np.random.randn(9, 3), index=arr, columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3']) dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']现在，删除特定行 - dataFrame.drop(('car', 'valueA'), axis=0, inplace=True)示例以下为代码 -import numpy as np import pandas as pd # 多索引数组 arr = [np.array(['car', 'car', 'car', 'bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']), ... 阅读更多