輸入 - 假設我們有一個 DataFrame，並根據職位對記錄進行分組，如下所示：職位 建築師 1 程式設計師 2 科學家 2解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 DataFrame對“職位”列應用 groupby 方法，並計算計數，如下所示：df.groupby(['Designation']).count()示例讓我們看看以下實現，以便更好地理解。import pandas as pd data = { 'Id':[1,2,3,4,5],          'Designation': ['architect','scientist','programmer','scientist','programmer']} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is",df) print("groupby based on designation:") print(df.groupby(['Designation']).count())輸出職位 建築師 1 程式設計師 2 科學家 2

輸入 - 假設我們有一個包含“城市”和“州”列的 DataFrame，並找到以“k”開頭的城市和州名稱，並存儲到另一個 CSV 檔案中，如下所示：城市，州 科欽，喀拉拉邦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檢查城市是否以“k”開頭，如下所示：df[df['City'].str.startswith('K') & df['State'].str.startswith('K')]最後，將資料儲存到“CSV”檔案中，如下所示：df1.to_csv(‘test.csv’)示例讓我們看看以下實現，以便更好地理解。import pandas as pd import random as r data = { 'City': ['Chennai', 'Kochi', 'Kolkata'], 'State': ['Tamilnad', 'Kerala', 'WestBengal']} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is", df) df1 = ... 閱讀更多

輸入 - 假設示例 DataFrame 為：Id 名稱 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter輸出 - 隨機行是 Id 5 名稱 Peter解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 DataFrame使用 df.shape[0] 計算行數，並將其分配給 rows 變數。設定 random_row 值，如下所示使用 randrange 方法。random_row = r.randrange(rows)在 iloc 切片中應用 random_row 以在 DataFrame 中生成任意一行。它定義如下：df.iloc[random_row, :]示例讓我們看看以下實現，以便更好地理解。import pandas as pd import random as r data = { ... 閱讀更多

輸入 - 假設示例 DataFrame 為：Id 名稱 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter輸出 - 排序後元素降序排列，如下所示：Id 名稱 4 5 Peter 1 2 Michael 3 4 Jack 2 3 David 0 1 Adam解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 DataFrame基於“名稱”列應用 DataFrame sort_values 方法，並新增引數 ascending=False 以降序顯示資料。它定義如下：df.sort_values(by='Name', ascending=False)示例讓我們看看以下實現，以便更好地理解。import pandas as pd data = {'Id': [1, ... 閱讀更多

輸入 - 假設示例 DataFrame 為：Id 年齡 薪資 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輸出 - 給定切片行的平均值和乘積的結果為：平均值為 年齡 23.333333 薪資 33333.333333 乘積為 年齡 12650 薪資 35000000000000解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義 ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有一個 DataFrame：Id 年齡 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18輸出 - 20 到 30 歲之間的年齡總數為 2。解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 DataFrame設定 DataFrame 的“年齡”列在 20 到 30 之間。將其儲存在 result DataFrame 中。它定義如下：df[df['Age'].between(20,30)]最後，計算 result 的長度。示例讓我們看看以下實現，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("Count the age between 20 to 30") result = df[df['Age'].between(20,30)] print(len(result))輸出Id 年齡 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18 統計 20 到 30 歲之間的年齡 2

輸入 - 假設您有 DataFrame：Id 名稱 等級 0 1 stud1 A 1 2 stud2 B 2 3 stud3 C 3 4 stud4 A 4 5 stud5 A輸出 - 以及“A”等級學生的姓名結果：0 stud1 3 stud4 4 stud5解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 DataFrame將值與 DataFrame 進行比較df[df['Grade']=='A']將結果儲存在另一個 DataFrame 中並獲取“名稱”。示例讓我們看看以下實現，以便更好地理解。import pandas as pd data = [[1, 'stud1', 'A'], [2, 'stud2', 'B'], [3, 'stud3', 'C'], [4, 'stud4', 'A'], ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有一個 DataFrameDataFrame 為 Id 年齡 薪資 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輸出 - 以及員工 ID 和薪資的最低年齡結果：Id 薪資 1 2 25000解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 DataFrame設定 ... 閱讀更多

輸入 - 假設我們有一個這樣的 Series：[“one”, “two”, “eleven”, “pomegranates”, “three”]，字串的最大長度是“Pomegranates”解決方案為了解決這個問題，我們將遵循以下方法。定義一個 Series將 maxlen 的初始值設定為 0將“maxstr”的值最初設定為空字串。建立一個 for 迴圈，依次訪問 Series 中的所有值，並建立一個 if 條件，根據長度進行比較，如下所示：for i in res:    if(len(i)>maxlen):       maxlen = len(i)       maxstr = i最後，列印儲存在 ... 閱讀更多

輸入 - 假設你有一個Series，0 11 1 12 2 66 3 24 4 80 5 40 6 28 7 50輸出 - 前四行的最大值為 66。解決方案為了解決這個問題，我們將按照以下步驟操作：定義一個Series將行值設定為 data.iloc[0:4]。最後，從行 Series 中找到最大值。示例讓我們看看完整的實現，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())輸出66