Danh sách bộ lọc python giữa hai số
Bạn cũng có thể nhận kết quả tìm kiếm cho từng hàng. đối với mỗi vận động viên, họ có đến từ Jamaica không? Show
Điều tương tự có thể được thực hiện với một chức năng. chức năng 2 từ Numpy
Thay vì chỉ tìm kiếm các vận động viên có tên nhất định, chúng ta có thể tìm kiếm 3 tên của các vận động viên có chữ “e” trong tên của họ chẳng hạn 0 1Lưu ý rằng nhiệm vụ cụ thể là tìm kiếm một chữ cái trong một cột chuỗi cũng có thể được thực hiện bằng phương pháp 4 2 1Đó là một bước bổ sung nhỏ để thêm kết quả tìm kiếm vào chính khung dữ liệu 4 5Làm điều tương tự nhưng sử dụng một vòng lặp 6 5Các toán tử logic 'và' ( 5) và 'hoặc' ( 6) có thể được sử dụng để tìm các hàng phù hợp với các tiêu chí rất cụ thể. Lưu ý các dấu ngoặc tròn đang được sử dụng để nhóm các đánh giá logic lại với nhau 8 9Ngoài các toán tử logic, các ký hiệu bất đẳng thức sau đây có thể được trộn và khớp
40 41Tương tự như ví dụ trước, điều tương tự có thể được thực hiện với hàm 2 từ Numpy 42 41Ví dụ, vận động viên không phải người Mỹ nào chạy dưới 10 tuổi trong trận chung kết? 44 45…hoặc 46 45Thay vì tìm kiếm thông qua dữ liệu trong một cột, bạn cũng có thể tìm kiếm thông qua tên của các cột để xem cột bạn đang tìm kiếm đã được tạo chưa. Ví dụ: đã tạo một cột chứa thời gian các vận động viên chạy trong trận chung kết chưa? Giả sử giá trị đầu tiên là 20 và giá trị thứ hai là 30 và chúng tôi muốn tạo danh sách chứa các số từ giá trị thứ nhất đến giá trị thứ hai. Như thế này, 3Có nhiều cách khác nhau để tạo danh sách chứa các số từ A đến B. Trong đó, cả A và B đều là số. Hãy thảo luận từng cái một, Phương pháp 1. Sử dụng hàm phạm vi ()Hàm range() trong Python, chấp nhận ba đối số i. e. bắt đầu, dừng lại và bước. Nó trả về một chuỗi các số nguyên từ đầu (bao gồm) đến dừng (độc quyền) theo bước đã cho quảng cáo Để tạo danh sách các số từ A đến B, chúng ta sẽ chuyển bắt đầu là A và dừng là B. Giá trị mặc định của kích thước bước là 1. Do đó, nó sẽ trả về một dãy số từ A đến B-1. Sau đó, chúng ta có thể chuyển chuỗi đó thành một danh sách Tâm điểm. Các số trong danh sách sẽ từ A đến B-1. Số B bị loại. Nếu bạn cũng muốn bao gồm cả B, hãy chuyển B+1 vào hàm range() Hãy xem một ví dụ, nơi chúng ta sẽ tạo một dãy số từ 20 đến 30 (không bao gồm 30) 4đầu ra 3Chúng tôi đã tạo một Danh sách các số từ 20 đến 30. Ở đâu, 30 không bao gồm trong danh sách Phương pháp 2. sử dụng numpy. hàm arange()Hàm arange() của mô-đun NumPy, chấp nhận ba đối số i. e. bắt đầu, dừng lại và bước. Nó trả về một mảng số nguyên gọn gàng từ đầu (bao gồm) đến dừng (độc quyền) theo kích thước bước đã cho Để tạo danh sách các số từ A đến B, chúng ta sẽ chuyển bắt đầu là A và dừng là B. Giá trị mặc định của kích thước bước là 1. Do đó, nó sẽ trả về một mảng số từ A đến B-1. Sau đó, chúng ta có thể gọi hàm tolist() của mảng, để chuyển đổi nó thành một danh sách các số Tâm điểm. Các số trong danh sách sẽ từ A đến B-1. Số B bị loại. Nếu bạn cũng muốn bao gồm cả B, hãy chuyển B+1 vào hàm range() Hãy xem một ví dụ, nơi chúng ta sẽ tạo một dãy số từ 20 đến 30 (không bao gồm 30) 6đầu ra 3Chúng tôi đã tạo Danh sách các số từ a đến b (không bao gồm b). Trong đó a là 20, và b là 30 Phương pháp 3. Sử dụng vòng lặp whileTạo một danh sách trống. Sau đó, sử dụng vòng lặp while để lặp từ a đến b và với mỗi số thứ i trong vòng lặp, hãy thêm số i vào danh sách. Bằng cách này, danh sách của chúng tôi sẽ có các số từ a đến b-1. Hãy xem một ví dụ, trong đó chúng ta sẽ tạo một dãy số từ a đến b. Trong đó a là 20, và b là 30 8đầu ra 3Chúng tôi đã tạo Danh sách các số từ a đến b (không bao gồm b). Trong đó a là 20, và b là 30 Phương pháp 4. Sử dụng danh sách hiểuĐể tạo một danh sách các số từ a đến b. Truyền a và b cho hàm range(). Nó sẽ cho một dãy số từ a đến b-1. Sau đó tạo một danh sách từ chúng, sử dụng List Comprehension. Hãy xem một ví dụ, 0đầu ra 3Chúng tôi đã tạo Danh sách các số từ a đến b (không bao gồm b). Trong đó a là 20, và b là 30 Bản tóm tắtChúng tôi đã học về bốn cách khác nhau để tạo danh sách các số từ a đến b (không bao gồm b). Cảm ơn Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay |