Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Nego > Python > Flashcards

Python Flashcards

1
Q

importuoti pandas

A

import pandas as pd

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

perskaityti csv failą

A

df = pd.read_csv(file_path)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

parodyti lentelės pirmas 5 eilutes

A

df.head()

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Kas tai

Jei nori, kad tekstas būtų keliose eilutėse ir galėtum printinti

A

Reikia trijų kabučių pradžioje ir gale.

Alio

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Kaip sužinoti kokio tipo kintamasis Planet_name

A

print(type(Planet_name))

Planet name čia kintamojo pavadinimas.

print(type(Planet_name))

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Kaip suskaičiuoti kiek žodžiuose Hello world

yra l raidžių?

A

“hello world”.count(‘l’)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

kaip žodžiuose pakeisti

o raidę į u

A

“hello world”.replace(‘o’, ‘u’)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Kaip padaryti tarpą (space bar) tarp dviejų string

Message_1 + Message_2

kad nebūtų

Mokausi Pythonir tai įdomu

A

Message_1 +’ ‘+ Message_2

tarp pliusų kabutės ir kabutėse spacebaras

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

kaip kitaip su jungti du stringus nei

Message_1+ Message_2

Pavyzdžiui Message_1 = “Einu namo”, Message_2 = “kol saulė dar nenusilei

A

f’{Message_1} {Message_2}’

f’’ f su viengubomis kabutėmis

tarp {} skliaustų galima rašyti papildomus tekstis

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Kaip sukurti (define) sąrašą. Pavyzdžiui šalių

US, UK, LT, LV, EE

A

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

skliausteliai šitie [] kabutės viengubos. kablelis tarpas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Ar sąrašas gali turėti besidubliuojantį elementą?

A

Taip

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

Ištraukti UK naudojant indeksą

A

countries[1]

(pirmas sąrašo narys yra 0 Pythone)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

neigiamo indekso būdu ištaukti LV

A

countries[-2]

-1 būtų galinis EE

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

slicinti nuo US iki LT

A

countries[0:3]

start stop. paskutinis elementas neįskaičiuojamas. Šiuo atveju LV

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

slicinti nuo LT iki galo?

A

countries[2:]

arba dar galima 2:4

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

slicinti nuo pradžios iki LT

A

countries[:3]

3 yra LV, bet slicinant paskutinis indeksas neįsiskaito

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

kaip prie sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

pridėti FR

A

countries.append(‘FR’)

skliaustieliai tokie, o ne statūs

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

kaip į sąrašą

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

pridėti pirmoje pozicijoje DE

A

countries.insert(0, ‘DE’)

tas pats galioja ir su kitom pozicijom

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

kaip du sąrašus

countries ir countries_2

sujungti

A

countries + countries_2

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

kaip iš sąrašų

countries ir countries_2

padaryti nested listą

A

nested_list=[countries, countries_2]

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

pašalinti EE

A

countries.remove(‘ee’)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

kaip iš sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

pašaliti US su indekso pagalba

A

countries.pop(0)

apvalūs skliausteliai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

kaip iš sąrašo

countries_2 = [‘pr’,’es’,’it’,’gr’,’cr’]

ištrinti cr naudojant ne pop funkciją

A

del countries_2[-1]

statūs skliaustai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

kaip sąrašą

numbers = [4, 9, 7, 1, 6]

sortinti nuo mažiausio iki didžiausio

A

numbers.sort()

pagal defaultą išrikuoja nuo mažiausio iki didžiausio

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

kaip sąrašą

numbers = [4, 9, 7, 1, 6]

sortinti mažėjančia tvarka

A

numbers.sort(reverse=True)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

kaip sąraše

numbers = [4, 9, 7, 1, 6]

paskutinį skaičių pakeisti į 300

A

numbers[-1]= 300

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

kaip sukurti s6ara6o countries 2 kopij1

countries_2_copy

A

countries_2_copy = countries_2.copy()

28
Q

sukurti dictionary

name Valius, surname Burys, age 53

A

my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}

29
Q

pamatyti dictionary keys

my_data

A

my_data.keys()

atsakymas bus:

dict_keys([‘name’, ‘surname’, ‘áge’])

30
Q

pamatyti dictionary values

my_data

A

my_data.values()

dict_values([‘Valius’, ‘Burys’, 53])

31
Q

kas yra

dictionary item

šiame dictionaryje

my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}

A

‘name’:’Valius’

32
Q

kaip pamatyti

dictionary itemus

A

my_data.items()

33
Q

kaip prie dictionario

my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}

pridėti naują itemą height 186

A

my_data[‘height’]=186

34
Q

kaip dictionary my_data

pakeisti duomenis

pavyzdžiui ūkis ne 186 o 185

A

my_data.update({‘height’:185})

35
Q

kaip kopijuoti dictionary my_data

į my_new_data

A

my_new_data=my_data.copy()

36
Q

kaip iš sąrašo

{‘name’: ‘Valius’, ‘surname’: ‘Burys’, ‘áge’: 53, ‘height’: 185}

pašalinti height naudojant pop metodą

A

my_new_data.pop(‘height’)

37
Q

kaip iš dictinario ‘name’: ‘Valius’, ‘surname’: ‘Burys’, ‘áge’: 53}

pašalinti surname naudojant

del metodą

A

del my_new_data[‘surname’]

38
Q

kaip išttinyi

visus duomenis iš sąrašo

A

my_new_data.clear()

39
Q

Sukurti koda Jei tau 18 ir daugiau tu suaugęs

Jei mažiau

tu vaikas

A

if age>=18:
print(“You are adult”)
else:
print(“You are kid”)

age = 17 arba keisti.

40
Q

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

naudojant For funkciją atspaustinti

šalis

A

for country in countries:
print(country)

41
Q

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

naudokant For funkciją

ištraukti ir sunumeruoti

A

for i, country in enumerate(countries):
print(i)
print(country)

42
Q

kaip dictionaryje

my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}

ištraukti Itemus naudojant for metodą

A

for key, value in my_data.items():
print(key)
print(value)

43
Q

kaip sukurti funkciją

x = a + b

a 1 b 3

A

def sum_values(a, b):
x=a+b
return(x)
call funkciją:

sum_values(3, 4)

44
Q

funkcija suskaięiuoti sąrašo

countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]

ilgį

A

len (countries)

45
Q

sąrašo

[5, 9, 4, 12, 8]

Maximumą

A

max([5, 9, 4, 12, 8])

46
Q

kaip sugeneruoti tokį sąrašą

2
5
8

A

for i in range(2, 9, 3):
print(i)

range pirmas sk. pradžia, antras sk. pabaiga, trečias increment

47
Q

Kaip sužinoti, kurioje direktorijoje yra failas, kuriame dirbi

A

import os

os.getcwd()

current working directory

reikia pradžioje importuoti os modulį.

48
Q

kaip sužinoti kokie yra failai

darbinėje direktorijoje

A

import os

os.listdir()

49
Q

kaip sukurti naują

folderį ten kur dirbi

A

os.makedirs(“New Folder”)

50
Q

kaip Pandas datafreime vadinasi

Stulpelių pavadinimai
ir eilučių pavadinimai

A

Stulpeliai - features
eilutės - observation

50
Q

Kaip pamatyti data fraimo

df_exams

paskutines 5 eilutes

A

df_exams.tail()

50
Q

Kaip patikrinti kiek datafreimas

df_exams

turi eilučių ir stulpelių?

A

df_exams.shape

51
Q

Kaip pažiūrėti datafreimo

df_exams

stulpelius

A

df_exams.columns

52
Q

Kaip pažiūrėti datafreimo

df_exams

stulpelių tipus

A

df_exams.dtypes

53
Q

Kaip pažiūrėti datafreimo

df_exams

informaciją

A

df_exams.info()

54
Q

kaip gauti datafreimo

df_exams

bendrą apibūdinimą

A

df_exams.describe()

55
Q

Kaip datareime

df_exams

pasirinkti stulpelį gender

A

df_exams[‘gender’]

56
Q

Kaip datafreime

df_exams

pažiūrėti stulpelio gender pirmasias penkes eilutes

A

df_exams[‘gender’].head()

57
Q

kaip datafreime

df_exam

išrinkti du stulpelius gender ir math score?

A

df_exams[[‘gender’, ‘math score’]]

du statūs skliausteliai. tada gaunasi datafreimas. Jei vienas, tada seri

58
Q

Kaip datafreime df_examps

susumuoti stulpelį

math score

A

df_exams[‘math score’].sum()

tas pats galioja su

.count, .mean, .min, .max, .std

59
Q

datafreime df_exams sudėti stulpelio

math score, reading score, writing score

reikšmes, suskai2iuoti vidurkį ir tą vidurkį įdėti į atskirą stulpelį

A

df_exams[‘average’]=(df_exams[‘math score’]+df_exams[‘reading score’]+df_exams[‘writing score’])/3

60
Q

datafreime df_examps

stulpelyje gender suskaičiuoti

kiek kiek vyrų, ir kiek monterų.

A

df_exams[‘gender’].value_counts()

jei nori procentais, tai skliausteliuose naudoti

normalize=True

61
Q

kaip čia suapvalinti iki dviejų skaičių po kablelio?

df_exams[‘gender’].value_counts(normalize=True)

A

value_counts(normalize=True).round(2)

62
Q

sortinti datafreimą df_examps

stulpelį math score mažėjančia tvarka

A

df_exams.sort_values(‘math score’, ascending=False)

63
Q

sortinti datafreimą df_exams

pagal du stulpelius math score ir writing score mažėjančia tvarka

A

df_exams.sort_values([‘math score’, ‘reading score’], ascending=False)

kai du stulpeliai, atsiradna statūs skliausteliai. Jei nori, kad pakeist

ų lentelę pridėti inplace=True sortins pradžioje pagal math tada pagal writing.

64
Q

datafreime df_gdp padaryti pivot

eilutės Year, stulpeliai country, vertys gdppc

A

df_gdp.pivot(index=”year”, columns=”country”, values=”gdppc”).round(0).astype(int)

stype duoda sveikąjį skaičių be po kablelių.

Nego (12 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions