Pandas DataFrame からリストを取得する
Pandas DataFrame を操作する場合、多くの場合、さらなる分析や処理のためにデータをリストとして抽出する必要があります。あなたの質問に対する答えは次のとおりです:
列をリストとして取得する
列をリストとして取得するには、Pandas シリーズとしてアクセスして変換するだけです。 .tolist() を使用してリストに変換します。
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'cluster': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'load_date': ['1/1/2014', '2/1/2014', '3/1/2014', '4/1/2014', '4/1/2014', '4/1/2014', '7/1/2014', '8/1/2014', '9/1/2014'], 'budget': [1000, 12000, 36000, 15000, 12000, 90000, 22000, 30000, 53000], 'actual': [4000, 10000, 2000, 10000, 11500, 11000, 18000, 28960, 51200], 'fixed_price': ['Y', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'N', 'N', 'N', 'N'] }) df['cluster'].tolist()
これにより、「cluster」列の値を含むリストが返されます。
['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']
行の取得 または列をリストとして取得する
行または列の内容全体をリストとして取得するには、.values 属性を使用します。
たとえば、行 2 をリストとして取得するには、次のようにします。
df.iloc[1].values.tolist()
列 3 をリストとして取得するには:
df['actual'].values.tolist()
以上がPandas DataFrame からデータをリストとして抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに工場パターンを実装すると、統一されたインターフェイスを作成することにより、さまざまな種類のオブジェクトを作成できます。特定の手順は次のとおりです。1。車両、車、飛行機、列車などの基本クラスと複数の継承クラスを定義します。 2。Factory Class CheerFactoryを作成し、Create_Vehicleメソッドを使用して、型パラメーターに従って対応するオブジェクトインスタンスを返します。 3。my_car = factory.create_vehicle( "car"、 "tesla"など、工場クラスを介してオブジェクトをインスタンス化します。このパターンは、コードのスケーラビリティと保守性を向上させますが、その複雑さに注意を払う必要があります

Pythonでは、RまたはRプレフィックスを使用して元の文字列を定義し、逃げたすべての文字を無視し、文字列を文字通り解釈します。 1)脱出キャラクターの誤解を避けるために、正規表現とファイルパスに対処するために適用されます。 2)ラインブレークなど、逃げたキャラクターを保存する必要がある場合には適用されません。予期しない出力を防ぐために使用する場合は、慎重なチェックが必要です。

Pythonでは、__del__メソッドはオブジェクトの破壊者であり、リソースのクリーンアップに使用されます。 1)不確実な実行時間:ごみ収集メカニズムに依存します。 2)循環参照:それにより、コールを迅速にできなくなり、weakRefモジュールを使用して処理することがあります。 3)例外処理:__del__でスローされた例外は、Try-Exectブロックを使用して無視され、キャプチャされる場合があります。 4)リソース管理のためのベストプラクティス:リソースを管理するためにステートメントとコンテキストマネージャーで使用することをお勧めします。

POP()関数は、Pythonで使用され、リストから要素を削除し、指定された位置を返します。 1)インデックスが指定されていない場合、POP()はデフォルトでリストの最後の要素を削除および返します。 2)インデックスを指定するとき、POP()はインデックス位置で要素を削除および返します。 3)インデックスエラー、パフォーマンスの問題、代替方法、および使用時のリストの変動に注意してください。

Pythonは、主に2つの主要なライブラリピローとOpenCVを使用して画像処理に使用しています。枕は、透かしの追加などの単純な画像処理に適しており、コードはシンプルで使いやすいです。 OpenCVは、優れたパフォーマンスを備えたエッジ検出などの複雑な画像処理とコンピュータービジョンに適していますが、メモリ管理に注意が必要です。

PythonでPCAの実装は、手動でコードを書くか、Scikit-Learnライブラリを使用して実行できます。 PCAの手動での実装には、次の手順が含まれます。1)データの集中、2)共分散行列の計算、3)固有値と固有ベクトルを計算し、4)主成分をソートして選択し、5)データを新しいスペースに投影します。手動の実装は、アルゴリズムを深く理解するのに役立ちますが、Scikit-Learnはより便利な機能を提供します。

Pythonでの対数計算は非常にシンプルですが興味深いことです。最も基本的な質問から始めましょう:Pythonで対数を計算する方法は? Pythonで対数を計算する基本的な方法PythonのMath Moduleは、計算するための関数を提供します。簡単な例を見てみましょう:Importmath#自然対数(base is e)x = 10natural_log = math.log(x)print(f "natural log({x})= {natural_log}")#を計算します。

Pythonで線形回帰を実装するには、複数の視点から開始できます。これは単なる機能呼び出しであるだけでなく、統計、数学的最適化、機械学習の包括的なアプリケーションを伴います。このプロセスに深く飛び込みましょう。 Pythonで線形回帰を実装する最も一般的な方法は、簡単で効率的なツールを提供するScikit-Learnライブラリを使用することです。ただし、線形回帰の原則と実装の詳細をより深く理解したい場合は、独自の線形回帰アルゴリズムをゼロから書くこともできます。 Scikit-Learnの線形回帰実装により、Scikit-Learnを使用して線形回帰の実装をカプセル化し、簡単にモデル化および予測できるようになります。これがSCの使用です


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境
