假設您有一個 DataFrame，DataFrame 為： id mark age 0 1 70   12 1 2 60   13 2 3 40   12 3 4 50   13 4 5 80   12 5 6 90   13 6 7 60   12 並且，選擇任意隨機奇數索引行的結果是，隨機奇數索引行是： id    4 mark   50 age    13解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟-定義一個 DataFrame建立一個空列表以追加奇數索引值建立一個 for 迴圈來訪問所有索引。它被定義為... 閱讀更多

假設您有兩個 DataFrame，第一個 DataFrame 為 id country 0 1 India 1 2 UK 2 3 US 3 4 China 第二個 DataFrame 為 id City 0 1 Chennai 1 11 Cambridge 2 22 Chicago 3 4 Chengdu 並且根據相同列合併的結果是，根據相同列合併資料 - id  id    country    City 0 1    India    Chennai 1 4    China    Chengdu解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟-定義兩個 DataFrame根據相同的列 id 合併兩個 DataFrame，如下所示，pd.merge(first_df,... 閱讀更多

假設您有一個 DataFrame， col1 col2 0 o    e 1 e    e 2 i    u 3 e    o 4 i    i 5 u    o 6 e    a 7 u    o 8 a    u 9 e    a 匹配索引和計數的結果是，索引為 col1 col2 1 e    e 4 i    i 計數為 2解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟-定義一個 DataFrame使用下面的方法比較第一個和第二個匹配索引值，df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)])使用...查詢匹配列的總數 閱讀更多

假設您有一個 DataFrame 0 1 2 0 10 20 30 1 40 50 60 2 70 80 90 將 1 替換為 DataFrame 對角線的結果為-0 1 2 0 1 20 30 1 40 1 60 2 70 80 1 解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟-定義一個 DataFrame建立巢狀 for 迴圈來訪問所有行和列，for i in range(len(df)):    for j in range(len(df)):檢查是否滿足匹配對角線的條件，如果匹配，則將位置替換為 1。它在下面定義，if i == j:    df.iloc[i ... 閱讀更多

假設您有一個 DataFrame，one two three 0 12 13 5 1 10 6 4 2 16 18 20 3 11 15 58 將最小值儲存在新行和新列中的結果為-新增新列以儲存最小值  one   two  three min_value 0 12    13   5       5 1 10    6    4       4 2 16    18  20      16 3 11    15  58      11 新增新行以儲存最小值    one   two   three min_value 0   ... 閱讀更多

假設您有一個包含學生記錄的 sqlite3 資料庫，讀取所有資料的結果為，  Id Name 0 1 stud1 1 2 stud2 2 3 stud3 3 4 stud4 4 5 stud5 解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟-定義一個新連線。它顯示如下，con = sqlite3.connect("db.sqlite3")使用以下函式從資料庫讀取 sql 資料，pd.read_sql_query()使用 read_sql_query 和連線從表中選擇所有學生資料，pd.read_sql_query("SELECT * FROM student", con) 示例讓我們看看完整的實現以更好地理解-import pandas as pd import sqlite3 con = sqlite3.connect("db.sqlite3") df = ... 閱讀更多

假設您有一個序列，布林運算的結果為，And 運算為：0    True 1    True 2    False dtype: bool Or 運算為：0    True 1    True 2    True dtype: bool Xor 運算為：0    False 1    False 2    True dtype: bool 解決方案我們將遵循以下方法來解決這個問題。定義一個序列建立一個包含布林值和 nan 值的序列對序列中每個元素執行按位 & 運算與布林 True 的運算，如下所示，series_and = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") & True 對按位 | 運算執行布林 True... 閱讀更多

輸入-假設您有一個 DataFrame，索引和列轉置的結果為，轉置後的 DataFrame 為  0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 解決方案 1 定義一個 DataFrame設定巢狀列表推導式以迭代二維列表資料中的每個元素並將其儲存在 result 中。result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0])) 將 result 轉換為 DataFrame，df2 = pd.DataFrame(result) 示例讓我們看看完整的實現以更好地理解-import pandas as pd data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] df = pd.DataFrame(data) print("原始 DataFrame 為", df) result = [[data[i][j] ... 閱讀更多

輸入-假設您有一個 DataFrame，移動第一列並填充缺失值的結果為， one two three 0 1   10 100 1 2   20 200 2 3   30 300 輸入值 15  one two three 0 15  1   10 1 15  2   20 2 15  3   30 解決方案我們將遵循以下方法來解決這個問題。定義一個 DataFrame使用以下程式碼移動第一列，data.shift(periods=1, axis=1)從使用者處獲取值並驗證其是否同時能被 3 和 5 整除。如果結果為真，則填充缺失... 閱讀更多

輸入-假設您有一個序列，預設浮點分位數值為 3.0 解決方案我們將遵循以下步驟來解決這個問題-定義一個序列將分位數預設值 .5 分配給序列並計算結果。它在下面定義，data.quantile(.5) 示例讓我們看看完整的實現以更好地理解-import pandas as pd l = [10,20,30,40,50] data = pd.Series(l) print(data.quantile(.5)) 輸出 30.0