摘要：要在 CMD 中检查 Python 版本，请按 CMD + 空格键。这将打开聚光灯。在这里，输入“terminal”并按 Enter 键。要执行该命令，请输入 python –version 或 python -V 并按 Enter。这将在命令下方的下一行返回
要在 CMD 中检查 Python 版本，请按 CMD + 空格键。这将打开聚光灯。在这里，输入“terminal”并按 Enter 键。要执行该命令，请输入 python –version 或 python -V 并按 Enter。这将在命令下方的下一行返回 python 版本。
是的。 Python 在处理标识符时区分大小写。它是一种区分大小写的语言。因此，变量和变量不会相同。
可以对 pandas 数据框执行基于列的数学运算。包含数值的 Pandas 列可以由运算符进行操作。
import pandas as pda=[1,2,3]b=[2,3,5]d={"col1":a,"col2":b}df=pd.DataFrame(d)df["sum"]=df["col1"]+df["col2"]df["Difference"]=df["col1"]-df["col2"]dfpandas 中的 grouby 可以与多个聚合函数一起使用。其中一些是 sum、mean、count、std。
数据根据类别分为组，然后可以通过上述函数聚合这些单独组中的数据。
drop 函数可用于从数据框中删除列。
d={"col1":[1,2,3],"col2":["A","B","C"]}df=pd.DataFrame(d)df=df.drop(["col1"],axis=1)dfd={"col1":[1,2,3],"col2":["A","B","C"]}df=pd.DataFrame(d)df.dropna(inplace=True)df=df[df.col1!=1]df重新索引是重新分配 pandas 数据帧索引的过程。
import pandas as pdbikes=["bajaj","tvs","herohonda","kawasaki","bmw"]cars=["lamborghini","masserati","ferrari","hyundai","ford"]d={"cars":cars,"bikes":bikes}df=pd.DataFrame(d)a=[10,20,30,40,50]df.index=adf78.你对lambda函数有什么理解？创建一个 lambda 函数，它将打印此列表中所有元素的总和 -> [5, 8, 10, 20, 50, 100]Lambda 函数是 Python 中的匿名函数。它们是使用关键字 lambda 定义的。 Lambda 函数可以接受任意数量的参数，但它们只能有一个表达式。
from functools import reducesequences = [5, 8, 10, 20, 50, 100]sum = reduce (lambda x, y: x+y, sequences)print(sum)vstack 是垂直对齐行的函数。所有行必须具有相同数量的元素。
代码：
import numpy as npn1=np.array([10,20,30,40,50])n2=np.array([50,60,70,80,90])print(np.vstack((n1,n2)))string.replace(” “,””) ex1: str1= “great learning”print (str.strip)o/p: great learningex2: str2=”great learning”print (str.replace(” “,””))来源：自由坦荡的湖泊AI
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