Tabele în Python -Interogări

|

În secțiunea 13.1 am învățat cum să scriem interogări simple pentru a potrivi selectiv doar anumite elemente ale unei Series. Aceeași tehnică ne este disponibilă cu DataFrames, doar că este mai puternică, deoarece există mai multe coloane cu care să … Citeşte mai mult

Iterarea printr-o matrice în Python

|

Cel mai adesea, vom folosi o buclă for pentru a „face o buclă prin” sau a „itera prin” conținutul unei variabile de date agregate. Aceasta înseamnă că în loc să executăm un fragment de cod o dată, îl vom executa o dată pentru … Citeşte mai mult

Interogări în Python

|

Exemplu: understanding = pd.Series([15,4,13,3,7], index=[4,10,2,12,9]) print(understanding) print(„The min is {}.”.format(understanding.min())) print(„The max is {}.”.format(understanding.max())) print(„The idxmin is {}.”.format(understanding.idxmin())) print(„The idxmax is {}.”.format(understanding.idxmax())) ▐ 4 15 ▐ 10 4 ▐ 2 13 ▐ 12 3 ▐ 9 7 ▐ dtype: int64 … Citeşte mai mult

Bibliotecile importate și alte funcții în Python

|

În acest capitol, vom acoperi câteva funcții din diferite biblioteci importate care sunt căutate frecvent sau utilizate în Python. Acest capitol nu este necesar pentru a înțelege pe deplin elementele de bază ale Python. Acest capitol este menit să arate … Citeşte mai mult

Operatori aritmetici vectorizați în Python

|

Ca și în cazul ndarray NumPy, puteți aplica operatori aritmetici precum + și * la Series întregi la un moment dat, care nu este doar un cod ușor de scris, ci și rulează fulgerător. Dar Pandas Series este chiar mai … Citeşte mai mult

JSON: Imprimarea unei liste de clasă

|

Aici vom încpe să acoperim câteva tehnici comune pentru tratarea datelor JSON. Cel mai adesea, ceea ce faci este să scrii cod Python care parcurge sistematic datele, extragând chirurgical părțile de care ai nevoie pentru analiză. Aceste părți pot fi … Citeşte mai mult

Programarea orientată pe obiecte (OOP) în Python

|

Până acum, programarea pe care ați făcut-o a fost procedurală. Cu toate acestea, o mulțime de programe astăzi sunt orientate pe obiecte. Cunoașterea ambelor tipuri și cunoașterea diferenței este foarte importantă. Multe limbaje importante din informatică, cum ar fi C++ … Citeşte mai mult

Tabele în Python (2 din 3): Accesarea rândurilor și coloanelor individuale

|

Este ușor să te încurce sintaxa Pandas pentru a accesa biții individuali din DataFrames. Mai întâi, să vorbim despre rânduri și coloane, iar apoi vom vorbi despre elementele atomice („celule”) însele. Să presupunem că aveți un DataFrame numit df. Iată cum puteți … Citeşte mai mult

Tabele în Python (1/3): DataFrame

|

Spre deosebire de matricele NumPy și Serii Pandas, pe care am învățat mai multe moduri diferite de a crea, vom învăța doar o modalitate de a crea un DataFrame. Asta pentru că DataFrame-urile sunt în mod normal suficient de mari … Citeşte mai mult

Recursivitatea în limbajul de programare Python

|

Recursivitatea În Python, o funcție recursivă este o funcție care se autoinvocă. Introducere la recursivitate Până acum, în Python, am văzut funcții care apelează alte funcții. Cu toate acestea, este posibil ca o funcție să se autoapeleze singură. Să ne … Citeşte mai mult

Matrice asociative în Python (3 din 3): min(), max(), idxmin() și idxmax

|

Putem folosi metode precum .min(), .max(), .idxmin() și .idxmax() pentru a obține „extremele” unei Serii – adică cele mai mici și mai mari valori dintr-o Serie sau cheile acestora ( indici). Rețineți că .idxmin() nu vă oferă cea mai joasă … Citeşte mai mult

Matrice asociative în Python: Accesarea elementelor individuale

|

Acum putem crea Serii; hai să vedem ce putem face cu ele. Accesarea elementelor individuale Putem folosi funcția len(), pentru care am învățat deja două utilizări, într-un al treilea mod: pentru a stabili numărul de perechi cheie/valoare dintr-o serie. Folosind … Citeşte mai mult

1 2 3 4