mémorandum python super basique

Comment écrire une syntaxe sans importation

#Générer une liste
list = [0,1,2]
print(list)

[0, 1, 2]

#Ajouter la liste

list2 = [[0,1,2]]
list2.append([3,4,5])
list2

[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

#list

len([0,1,2])

3

#list

[0,1,2].count(0)

1

#dictionnaire{key:value}Créé au format de
#Renvoie la valeur lorsqu'elle est spécifiée dans la méthode get

{"Miyasako" : "Honnête", "Tamura" : "revenir"}.get("Miyasako")

'Shinshin'

#liste spécifiée dans la tranche
#[:3]Précisez de 0 à 3 avant

[0, 1, 2, 3, 4, 5][:3]

[0,1,2]

#Comment créer une fonction UDF

def printHello():
    return print("Hello, world!!")
 
printHello()

'Hello, world!!'

#Branche conditionnelle dans l'instruction if

x = 10
if x <= 20:
    print("x est égal ou inférieur à 20.")
 
if x <= 30:
    print("x est égal ou inférieur à 30.")
 
elif x >=40:
    print("x est égal ou supérieur à 40.") #Cette phrase ne s'affiche pas

'x vaut 20 ou moins. ' 'x vaut 30 ou moins. '

#pour déclaration

x = 0
for i in range(100):
    x += i

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numpy importation de module

#Importer le module numpy
import numpy as np

example1 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
example1

array([ 2, 4, 6, 8, 10])

#print("{}".format())Peut être commenté pour qu'il soit facile de vérifier le contenu

print("example1:\n{}".format(example1))

example1: [ 2 4 6 8 10]

#Si vous passez une liste imbriquée

example2 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10]])
example2

array( [[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 2, 4, 6, 8, 10]])

#Dimension et forme de l'exemple2
#Notez que la forme ne peut pas être utilisée pour la liste! Mettons-le dans ndarray

print(example2.ndim, example2.shape)

2 (2, 5)

#Remplacement de la matrice

example2.transpose()

array( [[ 1, 2], [ 2, 4], [ 3, 6], [ 4, 8], [ 5, 10]])

#ndarray → conversion de liste

np.array([1,2,3,4,5][2,3,4,5,6]).tolist()

pandas importation de module

#Importer le module pandas
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({"area" : [18, 19, 20], "age" : [5, 4, 10]}, index = ["A", "B", "C"])
data

#Se référer uniquement aux n premières lignes de la trame de données.
data.head(1)

#Tableau Numpy de valeurs de la trame de données/Obtenez un tableau numpy de noms de colonnes.
data.values, data.columns

(array([ [ 5, 18], [ 4, 19], [10, 20]]), Index(['age', 'area'], dtype='object'))

#Statistiques récapitulatives
data.describe()

#Coefficient de corrélation
data.corr()

#Supprimer la colonne
data = data.drop("time", axis = 1)
data

#Sélection de colonne
data[["age","area"]]

#Spécification de la condition
data[(data["age"]<=5) & (data["area"]==18)]

# ndarray→dataframe

A = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]])
 
#nom de cloumns
B = pd.DataFrame(A,columns={"NO_1","NO_2"})
  
#colonnes renommées
B.rename(columns={"NO_1":"no1","NO_2":"no2"})

#Agrégat
B.groupby("NO_1",as_index=False).sum()