Review Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của danh sách trong python?

Mẹo về Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? Mới Nhất

Dương Thế Tùng đang tìm kiếm từ khóa Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? được Cập Nhật vào lúc : 2022-12-14 17:20:10 . Với phương châm chia sẻ Thủ Thuật Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi Read nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.

Hướng dẫn này sử dụng tập tài liệu Titanic, được tàng trữ dưới dạng CSV. Dữ liệu gồm có những cột tài liệu sau

Nội dung chính Show

Làm cách nào để chọn những cột rõ ràng từ In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#Làm cách nào để lọc những hàng rõ ràng từ In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#Làm cách nào để chọn những hàng và cột rõ ràng từ In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#Bạn hoàn toàn có thể tạo một tập hợp trong list bằng Python không?Tập hợp con trong Python là gì?

Id hành khách. Id của mỗi hành khách

sống sót. Cho biết liệu hành khách có sống sót hay là không.

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 8 cho có và In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 9 cho không

lớp học. Một trong 3 hạng vé. Lớp

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 9, Lớp In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 1 và Lớp In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 2

Tên. Tên hành khách

giới tính. Giới tính của hành khách

Tuổi tác. Tuổi của hành khách theo năm

SibSp. Số anh chị em hoặc vợ chồng trên tàu

Phơi. Số lượng cha mẹ hoặc trẻ em trên tàu

Vé. Số vé hành khách

giá vé. Cho biết giá vé

cabin. Số khoang hành khách

bắt tay. cảng lên tàu

Đến tài liệu thô

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] Làm cách nào để chọn một tập hợp con của In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#

Làm cách nào để chọn những cột rõ ràng từ In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#

Tôi quan tâm đến tuổi của hành khách Titanic

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64

Để chọn một cột, hãy sử dụng dấu ngoặc vuông

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5 với tên cột của cột quan tâm

Mỗi cột trong một

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 là một In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 7. Khi một cột đơn được chọn, đối tượng được trả về là một con gấu trúc In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 7. Chúng tôi hoàn toàn có thể xác minh điều này bằng phương pháp kiểm tra loại đầu ra

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 3

Và hãy xem

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 9 của đầu ra

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 5

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 30 là một thuộc tính (hãy nhớ hướng dẫn đọc và viết , không sử dụng dấu ngoặc đơn cho những thuộc tính) của gấu trúc In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 7 và In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 chứa . (mũi, cột). Sê-ri gấu trúc là một trong chiều và chỉ số lượng hàng được trả về.

Tôi quan tâm đến tuổi tác và giới tính của những hành khách trên tàu Titanic

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 9

Để chọn nhiều cột, hãy sử dụng list tên cột trong dấu ngoặc chọn

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5

Ghi chú

Dấu ngoặc vuông bên trong xác định list Python với tên cột, trong khi dấu ngoặc vuông bên phía ngoài được sử dụng để chọn tài liệu từ pandas

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 dưới dạng .

Kiểu tài liệu được trả về là DataFrame của gấu trúc

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 2

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 3

Lựa chọn đã trả về một

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 với 891 hàng và 2 cột. Hãy nhớ rằng, một In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 là 2 chiều với cả kích thước hàng và cột

Để hướng dẫn sử dụng

Để biết thông tin cơ bản về lập chỉ mục, hãy xem phần hướng dẫn sử dụng về lập chỉ mục và chọn tài liệu .

Làm cách nào để lọc những hàng rõ ràng từ In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#

Tôi quan tâm đến những hành khách trên 35 tuổi

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 7

Để chọn những hàng nhờ vào biểu thức điều kiện, hãy sử dụng điều kiện bên trong dấu ngoặc chọn

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5

Điều kiện bên trong dấu ngoặc chọn

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 39 kiểm tra những hàng nào cột In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 50 có mức giá trị to hơn 35

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 1

Đầu ra của biểu thức điều kiện (

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 51, but also In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 52, In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 53, In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 54, In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 55,,… sẽ hoạt động và sinh hoạt giải trí) thực sự là một con gấu trúc In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 7 của những giá trị boolean (hoặc là In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 57 hoặc là In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 58) có cùng số hàng như In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 ban đầu. Một In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 7 giá trị boolean như vậy hoàn toàn có thể được sử dụng để lọc In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 bằng phương pháp đặt nó vào Một trong những dấu ngoặc chọn In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5. Chỉ những hàng có mức giá trị là In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 57 mới được chọn

Từ trước tất cả chúng ta đã biết rằng Titanic

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 ban đầu gồm có 891 hàng. Hãy xem xét số hàng thỏa mãn điều kiện bằng phương pháp kiểm tra thuộc tính In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 9 của kết quả In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3 In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 97

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 0

Tôi quan tâm đến hành khách Titanic từ cabin hạng 2 và 3

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 1

Tương tự như biểu thức điều kiện, hàm điều kiện

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 98 trả về một giá trị In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 57 cho từng hàng có trong list được đáp ứng. Để lọc những hàng nhờ vào hàm như vậy, hãy sử dụng hàm điều kiện bên trong dấu ngoặc chọn In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5. Trong trường hợp này, điều kiện bên trong dấu ngoặc chọn In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 21 kiểm tra những hàng mà cột In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 22 là 2 hoặc 3

Điều trên tương đương với việc lọc theo những hàng có lớp là 2 hoặc 3 và phối hợp hai câu lệnh với toán tử

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 23 (hoặc)

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 2

Ghi chú

Khi phối hợp nhiều câu điều kiện, mỗi điều kiện phải được xung quanh bởi dấu ngoặc đơn

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 24. Hơn nữa, bạn không thể sử dụng In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 25/In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 26 mà cần sử dụng toán tử In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 25 In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 23 và toán tử In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 26 In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 30

Để hướng dẫn sử dụng

Xem phần dành riêng trong hướng dẫn sử dụng về lập chỉ mục boolean hoặc về hàm isin . . . . . .

Tôi muốn thao tác với tài liệu hành khách đã biết độ tuổi

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 3

Hàm điều kiện

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 31 trả về một In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 57 cho từng hàng, những giá trị không phải là giá trị In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 33. Như vậy, cái này hoàn toàn có thể kết phù phù hợp với dấu ngoặc chọn In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5 để lọc bảng tài liệu

Bạn hoàn toàn có thể thắc mắc điều gì thực sự đã thay đổi, vì 5 dòng đầu tiên vẫn không thay đổi giá trị. Một phương pháp để xác minh là kiểm tra xem hình dạng có thay đổi không

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 4

Để hướng dẫn sử dụng

Để biết thêm những hiệu suất cao dành riêng cho những giá trị bị thiếu, hãy xem phần hướng dẫn sử dụng về xử lý tài liệu bị thiếu .

Làm cách nào để chọn những hàng và cột rõ ràng từ In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 3?#

Tôi quan tâm đến tên của những hành khách trên 35 tuổi

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 5

Trong trường hợp này, một tập hợp con của tất cả hàng và cột được thực hiện trong một lần và chỉ sử dụng dấu ngoặc chọn

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5 là không đủ nữa. Toán tử ________ 237/________ 238 được yêu cầu trước dấu ngoặc chọn In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5. Khi sử dụng In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 37/In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 38, phần trước dấu phẩy là những hàng bạn muốn và phần sau dấu phẩy là những cột bạn muốn chọn

Khi sử dụng tên cột, nhãn hàng hoặc biểu thức điều kiện, hãy sử dụng toán tử

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 37 trước dấu ngoặc chọn In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5. Đối với cả phần trước và sau dấu phẩy, bạn hoàn toàn có thể sử dụng một nhãn, list nhãn, một lát nhãn, biểu thức điều kiện hoặc dấu hai chấm. Sử dụng dấu hai chấm xác định bạn muốn chọn tất cả những hàng hoặc cột

Tôi quan tâm đến hàng 10 đến 25 và cột 3 đến 5

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 6

Một lần nữa, một tập hợp con của tất cả hàng và cột được thực hiện trong một lần và chỉ sử dụng dấu ngoặc chọn

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5 là không đủ nữa. Khi đặc biệt quan tâm đến những hàng và/hoặc cột nhất định nhờ vào vị trí của chúng trong bảng, hãy sử dụng toán tử In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 38 trước dấu ngoặc chọn In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5

Khi chọn những hàng và/hoặc cột rõ ràng bằng

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 37 hoặc In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 38, giá trị mới hoàn toàn có thể được gán cho tài liệu đã chọn. Ví dụ: để gán tên In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 79 cho 3 phần tử đầu tiên của cột thứ ba

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 7

Để hướng dẫn sử dụng

Xem phần hướng dẫn sử dụng về những lựa chọn lập chỉ mục rất khác nhau để làm rõ hơn về cách sử dụng

In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 37 và In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass .. Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 .. 7.2500 NaN S 1 2 1 1 .. 71.2833 C85 C 2 3 1 3 .. 7.9250 NaN S 3 4 1 1 .. 53.1000 C123 S 4 5 0 3 .. 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 38.

NHỚ

Khi chọn tập hợp con của tài liệu, dấu ngoặc vuông

In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 5 được sử dụng

Bên trong những dấu ngoặc này, bạn hoàn toàn có thể sử dụng một nhãn cột/hàng, list nhãn cột/hàng, một lát nhãn, biểu thức điều kiện hoặc dấu hai chấm

Bạn hoàn toàn có thể tạo một tập hợp trong list bằng Python không?

Bạn hoàn toàn có thể sử dụng hàm set() của python để quy đổi list thành tập hợp . Đó là cách đơn giản nhất để quy đổi list thành tập hợp. Vì Bộ không được cho phép trùng lặp nên khi bạn quy đổi list thành bộ, tất cả những bản sao sẽ bị xóa trong bộ.

Tập hợp con trong Python là gì?

Nếu bạn đang nhập tài liệu vào Python thì bạn phải biết về Khung tài liệu. DataFrame là cấu trúc tài liệu hai chiều, tôi. e. , tài liệu được chỉnh sửa theo kiểu bảng trong những hàng và cột. Đặt con khung tài liệu là quá trình chọn một tập hợp những hàng và cột mong ước từ khung tài liệu .

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? programming python

Review Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? ?

Bạn vừa đọc nội dung bài viết Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? tiên tiến nhất

Share Link Tải Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? miễn phí

Bạn đang tìm một số trong những Chia SẻLink Tải Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? Free.

Giải đáp thắc mắc về Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python?

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Làm cách nào để bạn tạo một tập hợp con của list trong python? vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha #Làm #cách #nào #để #bạn #tạo #một #tập #hợp #con #của #danh #sách #trong #python