Python Flashcards
importuoti pandas
import pandas as pd
perskaityti csv failą
df = pd.read_csv(file_path)
parodyti lentelės pirmas 5 eilutes
df.head()
Kas tai
Jei nori, kad tekstas būtų keliose eilutėse ir galėtum printinti
Reikia trijų kabučių pradžioje ir gale.
Alio
Kaip sužinoti kokio tipo kintamasis Planet_name
print(type(Planet_name))
Planet name čia kintamojo pavadinimas.
print(type(Planet_name))
Kaip suskaičiuoti kiek žodžiuose Hello world
yra l raidžių?
“hello world”.count(‘l’)
kaip žodžiuose pakeisti
o raidę į u
“hello world”.replace(‘o’, ‘u’)
Kaip padaryti tarpą (space bar) tarp dviejų string
Message_1 + Message_2
kad nebūtų
Mokausi Pythonir tai įdomu
Message_1 +’ ‘+ Message_2
tarp pliusų kabutės ir kabutėse spacebaras
kaip kitaip su jungti du stringus nei
Message_1+ Message_2
Pavyzdžiui Message_1 = “Einu namo”, Message_2 = “kol saulė dar nenusilei
f’{Message_1} {Message_2}’
f’’ f su viengubomis kabutėmis
tarp {} skliaustų galima rašyti papildomus tekstis
Kaip sukurti (define) sąrašą. Pavyzdžiui šalių
US, UK, LT, LV, EE
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
skliausteliai šitie [] kabutės viengubos. kablelis tarpas
Ar sąrašas gali turėti besidubliuojantį elementą?
Taip
Kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
Ištraukti UK naudojant indeksą
countries[1]
(pirmas sąrašo narys yra 0 Pythone)
Kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
neigiamo indekso būdu ištaukti LV
countries[-2]
-1 būtų galinis EE
Kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
slicinti nuo US iki LT
countries[0:3]
start stop. paskutinis elementas neįskaičiuojamas. Šiuo atveju LV
kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
slicinti nuo LT iki galo?
countries[2:]
arba dar galima 2:4
kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
slicinti nuo pradžios iki LT
countries[:3]
3 yra LV, bet slicinant paskutinis indeksas neįsiskaito
kaip prie sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
pridėti FR
countries.append(‘FR’)
skliaustieliai tokie, o ne statūs
kaip į sąrašą
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
pridėti pirmoje pozicijoje DE
countries.insert(0, ‘DE’)
tas pats galioja ir su kitom pozicijom
kaip du sąrašus
countries ir countries_2
sujungti
countries + countries_2
kaip iš sąrašų
countries ir countries_2
padaryti nested listą
nested_list=[countries, countries_2]
kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
pašalinti EE
countries.remove(‘ee’)
kaip iš sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
pašaliti US su indekso pagalba
countries.pop(0)
apvalūs skliausteliai
kaip iš sąrašo
countries_2 = [‘pr’,’es’,’it’,’gr’,’cr’]
ištrinti cr naudojant ne pop funkciją
del countries_2[-1]
statūs skliaustai
kaip sąrašą
numbers = [4, 9, 7, 1, 6]
sortinti nuo mažiausio iki didžiausio
numbers.sort()
pagal defaultą išrikuoja nuo mažiausio iki didžiausio
kaip sąrašą
numbers = [4, 9, 7, 1, 6]
sortinti mažėjančia tvarka
numbers.sort(reverse=True)
kaip sąraše
numbers = [4, 9, 7, 1, 6]
paskutinį skaičių pakeisti į 300
numbers[-1]= 300
kaip sukurti s6ara6o countries 2 kopij1
countries_2_copy
countries_2_copy = countries_2.copy()
sukurti dictionary
name Valius, surname Burys, age 53
my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}
pamatyti dictionary keys
my_data
my_data.keys()
atsakymas bus:
dict_keys([‘name’, ‘surname’, ‘áge’])
pamatyti dictionary values
my_data
my_data.values()
dict_values([‘Valius’, ‘Burys’, 53])
kas yra
dictionary item
šiame dictionaryje
my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}
‘name’:’Valius’
kaip pamatyti
dictionary itemus
my_data.items()
kaip prie dictionario
my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}
pridėti naują itemą height 186
my_data[‘height’]=186
kaip dictionary my_data
pakeisti duomenis
pavyzdžiui ūkis ne 186 o 185
my_data.update({‘height’:185})
kaip kopijuoti dictionary my_data
į my_new_data
my_new_data=my_data.copy()
kaip iš sąrašo
{‘name’: ‘Valius’, ‘surname’: ‘Burys’, ‘áge’: 53, ‘height’: 185}
pašalinti height naudojant pop metodą
my_new_data.pop(‘height’)
kaip iš dictinario ‘name’: ‘Valius’, ‘surname’: ‘Burys’, ‘áge’: 53}
pašalinti surname naudojant
del metodą
del my_new_data[‘surname’]
kaip išttinyi
visus duomenis iš sąrašo
my_new_data.clear()
Sukurti koda Jei tau 18 ir daugiau tu suaugęs
Jei mažiau
tu vaikas
if age>=18:
print(“You are adult”)
else:
print(“You are kid”)
age = 17 arba keisti.
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
naudojant For funkciją atspaustinti
šalis
for country in countries:
print(country)
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
naudokant For funkciją
ištraukti ir sunumeruoti
for i, country in enumerate(countries):
print(i)
print(country)
kaip dictionaryje
my_data={‘name’:’Valius’, ‘surname’:’Burys’, ‘áge’:53}
ištraukti Itemus naudojant for metodą
for key, value in my_data.items():
print(key)
print(value)
kaip sukurti funkciją
x = a + b
a 1 b 3
def sum_values(a, b):
x=a+b
return(x)
call funkciją:
sum_values(3, 4)
funkcija suskaięiuoti sąrašo
countries = [‘US’, ‘UK’, ‘LT’, ‘LV’, ‘EE’]
ilgį
len (countries)
sąrašo
[5, 9, 4, 12, 8]
Maximumą
max([5, 9, 4, 12, 8])
kaip sugeneruoti tokį sąrašą
2
5
8
for i in range(2, 9, 3):
print(i)
range pirmas sk. pradžia, antras sk. pabaiga, trečias increment
Kaip sužinoti, kurioje direktorijoje yra failas, kuriame dirbi
import os
os.getcwd()
current working directory
reikia pradžioje importuoti os modulį.
kaip sužinoti kokie yra failai
darbinėje direktorijoje
import os
os.listdir()
kaip sukurti naują
folderį ten kur dirbi
os.makedirs(“New Folder”)
kaip Pandas datafreime vadinasi
Stulpelių pavadinimai
ir eilučių pavadinimai
Stulpeliai - features
eilutės - observation
Kaip pamatyti data fraimo
df_exams
paskutines 5 eilutes
df_exams.tail()
Kaip patikrinti kiek datafreimas
df_exams
turi eilučių ir stulpelių?
df_exams.shape
Kaip pažiūrėti datafreimo
df_exams
stulpelius
df_exams.columns
Kaip pažiūrėti datafreimo
df_exams
stulpelių tipus
df_exams.dtypes
Kaip pažiūrėti datafreimo
df_exams
informaciją
df_exams.info()
kaip gauti datafreimo
df_exams
bendrą apibūdinimą
df_exams.describe()
Kaip datareime
df_exams
pasirinkti stulpelį gender
df_exams[‘gender’]
Kaip datafreime
df_exams
pažiūrėti stulpelio gender pirmasias penkes eilutes
df_exams[‘gender’].head()
kaip datafreime
df_exam
išrinkti du stulpelius gender ir math score?
df_exams[[‘gender’, ‘math score’]]
du statūs skliausteliai. tada gaunasi datafreimas. Jei vienas, tada seri
Kaip datafreime df_examps
susumuoti stulpelį
math score
df_exams[‘math score’].sum()
tas pats galioja su
.count, .mean, .min, .max, .std
datafreime df_exams sudėti stulpelio
math score, reading score, writing score
reikšmes, suskai2iuoti vidurkį ir tą vidurkį įdėti į atskirą stulpelį
df_exams[‘average’]=(df_exams[‘math score’]+df_exams[‘reading score’]+df_exams[‘writing score’])/3
datafreime df_examps
stulpelyje gender suskaičiuoti
kiek kiek vyrų, ir kiek monterų.
df_exams[‘gender’].value_counts()
jei nori procentais, tai skliausteliuose naudoti
normalize=True
kaip čia suapvalinti iki dviejų skaičių po kablelio?
df_exams[‘gender’].value_counts(normalize=True)
value_counts(normalize=True).round(2)
sortinti datafreimą df_examps
stulpelį math score mažėjančia tvarka
df_exams.sort_values(‘math score’, ascending=False)
sortinti datafreimą df_exams
pagal du stulpelius math score ir writing score mažėjančia tvarka
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.
datafreime df_gdp padaryti pivot
eilutės Year, stulpeliai country, vertys gdppc
df_gdp.pivot(index=”year”, columns=”country”, values=”gdppc”).round(0).astype(int)
stype duoda sveikąjį skaičių be po kablelių.
