简介我们使用 Python 中的 urllib.request 模块来访问和打开 URL，这些 URL 通常使用 HTTP 协议。该接口对于初学者来说也非常简单易用；它使用 urlopen 函数，该函数可以使用各种不同的协议获取各种 URL。一旦我们开始使用它的各种功能，您就会更好地理解我们正在使用什么。因此，让我们开始吧。入门urllib 库与 Python 一起打包提供。因此，您无需单独安装它，但如果您想将其添加到您的环境中，并且您... 阅读更多

输入 -假设，示例 DataFrame 为，   Id Name 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter输出 -排序后的元素降序排列，   Id Name 4 5 Peter 1 2 Michael 3 4 Jack 2 3 David 0 1 Adam解决方案要解决此问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame根据 Name 列应用 DataFrame sort_values 方法，并添加参数 ascending=False 以降序显示数据。定义如下，df.sort_values(by='Name', ascending=False)示例让我们看看下面的实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = {'Id': [1, ... 阅读更多

输入 -假设，示例 DataFrame 为，  Id Age  salary 0 1 27   40000 1 2 22   25000 2 3 25   40000 3 4 23   35000 4 5 24   30000 5 6 32   30000 6 7 30   50000 7 8 28   20000 8 9 29   32000 9 10 27  23000输出 -给定切片行的平均值和乘积的结果为，平均值为 Age          23.333333 salary    33333.333333 乘积为 Age                12650 salary    35000000000000解决方案要解决此问题，我们将遵循以下方法。定义... 阅读更多

输入 -假设，您有一个 DataFrame， Id Age 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18输出 -20 到 30 岁之间的年龄总数为 2。解决方案要解决此问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame设置 DataFrame 年龄列在 20、30 之间。将其存储在 result DataFrame 中。定义如下，df[df['Age'].between(20,30)]最后，计算结果的长度。示例让我们看看下面的实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = {'Id':[1,2,3,4,5],'Age':[21,23,32,35,18]} df = pd.DataFrame(data) print(df) print("计算 20 到 30 岁之间的年龄") result = df[df['Age'].between(20,30)] print(len(result))输出 Id Age 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18 计算 20 到 30 岁之间的年龄 2

输入 -假设，您有 DataFrame，  Id  Name Grade 0 1 stud1   A 1 2 stud2   B 2 3 stud3   C 3 4 stud4   A 4 5 stud5   A输出 -“A”等级学生的姓名结果， 0    stud1 3    stud4 4    stud5解决方案要解决此问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame将值与 DataFrame 进行比较df[df['Grade']=='A']将结果存储在另一个 DataFrame 中并获取 Name。示例让我们看看下面的实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = [[1, 'stud1', 'A'], [2, 'stud2', 'B'], [3, 'stud3', 'C'], [4, 'stud4', 'A'], ... 阅读更多

输入 -假设，您有一个 DataFrameDataFrame 为  Id    Age   Salary 0 1    27    40000 1 2    22    25000 2 3    25    40000 3 4    23    35000 4 5    24    30000 5 6    32    30000 6 7    30    50000 7 8    28    20000 8 9    29    32000 9 10   27    23000输出 -员工 ID 和工资的最低年龄的结果，  Id Salary 1 2 25000解决方案要解决此问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame设置... 阅读更多

输入 -假设，我们有一个这样的 Series，[“one”, “two”, “eleven”, “pomegranates”, “three”]，字符串的最大长度为“Pomegranates”解决方案要解决此问题，我们将遵循以下方法。定义一个 Series将 maxlen 的初始值设置为 0将“maxstr”值最初设置为空字符串。创建一个 for 循环，依次访问 Series 中的所有值，并创建一个 if 条件来比较基于长度的值，如下所示 -for i in res:    if(len(i)>maxlen):       maxlen = len(i)       maxstr = i最后，打印存储在... 阅读更多

输入 -假设，您有一个 Series，0    11 1    12 2    66 3    24 4    80 5    40 6    28 7    50输出 -前四行的最大值为 66。解决方案要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个 Series将行值设置为 data.iloc[0:4]。最后，从行 Series 中找到最大值。示例让我们看看完整的实现，以便更好地理解 -import pandas as pd l = [11,12,66,24,80,40,28,50] data = pd.Series(l) rows = data.iloc[0:4] print(rows.max())输出66

输入 -假设，您有一个 Series，0    1.3 1    2.6 2    3.9 3    4.8 4    5.6输出 -0    1.0 1    3.0 2    4.0 3    5.0 4    6.0解决方案 1定义一个 Series创建一个空列表。设置 for 循环以迭代数据。将值的四舍五入结果追加到列表中。最后，将元素添加到 Series 中。示例让我们看看完整的实现，以便更好地理解 -import pandas as pd l = [1.3,2.6,3.9,4.8,5.6] data = pd.Series(l) print(data.round())输出0    1.0 1    3.0 2    4.0 3    5.0 4    6.0解决方案 2示例import pandas as pd l = [1.3,2.6,3.9,4.8,5.6] data = pd.Series(l) ls = [] for i,j in data.items():    ls.append(round(j)) result = pd.Series(ls) print(result)输出0    1 1    3 2    4 3    5 4    6

输入 - 假设您有一系列日期，需要查找一个月的天数。解决方案要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 -定义日期序列将 date_range 值设置为 2020-02-10。使用 Series.dt.daysinmonth 查找一个月的天数示例让我们看看完整的实现以更好地理解 -导入 pandas 作为 pd date = pd.date_range('2020-02-10',periods=1) data = pd.Series(date) print(data.dt.daysinmonth)输出0 29