輸入 - 假設您有一個序列，0    This is pandas 1    python script 2    pandas series輸出 - 並且，刪除包含恰好兩個空格的元素後的結果為，1    python script 2    pandas series解決方案 1定義一個序列。建立 lambda 過濾方法以應用正則表示式查詢空格總數不等於 2 的情況，如下所示 -pd.Series(filter(lambda x:len(re.findall(r" ", x))!=2, data))最後，使用 isin() 檢查序列的值列表。解決方案 2定義一個序列。建立 for 迴圈逐個迭代元素並設定 if 條件以計算空格數是否等於 2。 ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有一個序列，0 abdef 1 ijkl 2 Abdef 3 oUijl輸出 - 然後所有元素按降序排列的結果為，3 oUijl 1 ijkl 0 abdef 2 Abdef解決方案要解決此問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個序列應用 sort_values 方法，引數為 ascending = False。定義如下，data.sort_values(ascending=False)示例完整的程式碼清單如下，import pandas as pd l=["abdef","ijkl","Abdef","oUijl"] data=pd.Series(l) print("原始序列: ", data) print(data.sort_values(ascending=False))輸出3    oUijl 1    ijkl 0    abdef 2    Abdef

輸入 - 假設您有一個序列，a    abc b    123 c    xyz d    ijk解決方案要解決此問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個序列從使用者獲取索引設定 if 條件以檢查值是否為數字。定義如下，if(data[x].isdigit()):    print("存在數字") else:    print("不存在")示例讓我們看看以下實現以更好地理解。import pandas as pd dic = {'a':'abc', 'b':'123', 'c':'xyz', 'd':'ijk'} data = pd.Series(dic) x = input("輸入索引: ") if(data[x].isdigit()):    print("存在數字") else:    print("不存在")輸出輸入索引: a 不存在 ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有一個序列，0    12 1    13 2    15 3    20 4    19 5    18 6    11輸出 - 10 到 15 之間元素的結果為，0    12 1    13 2    15 6    11解決方案 1定義一個序列建立一個空列表。建立 for 迴圈以逐個訪問所有元素並設定 if 條件以比較值是否大於或等於 10 且小於或等於 15。將匹配的值追加到空列表中，如下所示 -for i in range(len(data)): if(data[i]>=10 and data[i]=10 and data[i]

輸入 - 假設您有一個序列，0    1 1    2 2    python 3    3 4    4 5    5 6    6.5輸出 - 整數、浮點數和字串元素的總數為，整數計數: 5 浮點數計數: 1 字串計數: 1解決方案要解決此問題，我們將遵循以下步驟 -定義一個序列。建立 lambda 過濾方法以提取整數值的長度，如下所示，len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==int, data)建立 lambda 過濾器方法以提取浮點值的長度，如下所示，len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==float, data)建立 lambda 過濾器方法以提取字串值的長度，如下所示，len(pd.Series(filter(lambda ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有以下序列，0    1 1    2 2    3 3    4 4    5以上序列不包含重複元素。讓我們使用以下方法進行驗證。解決方案 1假設您有一個包含重複元素的序列0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 5    3設定 if 條件以檢查序列的長度是否等於唯一陣列序列的長度。定義如下，if(len(data)==len(np.unique(data))):    print("沒有重複") else:    print("找到重複")示例import pandas as pd import numpy as np data = ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有以下序列 -0    1 1    2 2    python 3    pandas 4    3 5    4 6    5輸出 - 僅整數元素的結果為 -0    1 1    2 4    3 5    4 6    5解決方案 1定義一個序列。在正則表示式內應用 lambda 過濾方法以驗證數字，並且表示式僅接受字串，因此將所有元素轉換為字串。定義如下，    data = pd.Series(ls)    result = pd.Series(filter(lambda x:re.match(r"\d+", str(x)), data))最後，使用 isin() 函式檢查值。示例讓我們 ... 閱讀更多

輸入 - 假設您有一個序列，0    1 1    2 2    3 3    4 4    5輸出 - 並且，用大寫母音替換奇數索引後的結果如下 -0    1 1    A 2    3 3    U 4    5解決方案定義一個序列。定義大寫字母建立 lambda 過濾方法並在所有索引位置替換母音。定義如下vowels = re.findall(r'[AEIOU]', chars) result = pd.Series(filter(lambda x: r.choice(vowels) if(x%2!=0), l)data)示例import pandas as pd import random as r l = [1, 2, 3, 4, 5] data = pd.Series(l) print(“給定序列:”, data) vowels = list("AEIOU") ... 閱讀更多

輸入 - 假設我們有一個序列，0 2010-03-12 1 2011-3-1 2 2020-10-10 3 11-2-2輸出 - 然後，序列中有效日期的結果為，0 2010-03-12 2 2020-10-10解決方案 1定義一個序列。應用 lambda 過濾方法以驗證序列中的模式，data = pd.Series(l) result = pd.Series(filter(lambda x:re.match(r"\d{4}\W\d{2}\W\d{2}", x), data))最後，使用 isin() 函式檢查結果到序列。示例讓我們看看以下實現以更好地理解。import pandas as pd import re l = ['2010-03-12', '2011-3-1', '2020-10-10', '11-2-2'] data = pd.Series(l) for i, j in data.items():    if(re.match(r"\d{4}\W\d{2}\W\d{2}", j)):       print(i, j)輸出0   ... 閱讀更多

簡介在這篇文章中，我將向您展示如何使用 Pandas 以 SQL 樣式的過濾方式執行資料分析。大多數公司的的資料都儲存在資料庫中，需要使用 SQL 來檢索和操作它。例如，Oracle、IBM、Microsoft 等公司都有自己的資料庫及其自己的 SQL 實現。資料科學家在其職業生涯的某個階段必須處理 SQL，因為資料並不總是儲存在 CSV 檔案中。我個人更喜歡使用 Oracle，因為我公司的大部分資料都儲存在 Oracle 中。場景 - 1假設我們得到一個... 閱讀更多