Backend-EntwicklungPython-TutorialWie teile ich einen Pandas-DataFrame basierend auf Spaltenwerten in mehrere DataFrames auf?
Aufteilen eines Pandas-DataFrames nach Spaltenwerten mithilfe von GroupBy
Sie möchten einen Pandas-DataFrame basierend auf unterschiedlichen Werten in der Spalte „ZZ“ segmentieren . Das Ziel besteht darin, einen neuen DataFrame zu erstellen, bei dem die Spalte „N0_YLDF“ in vier neue Spalten unterteilt ist, jede für einen eindeutigen „ZZ“-Wert. Während Groupby eine wesentliche Funktion ist, geht der Artikel darauf ein, wie man mit dem gruppierten Objekt vorgeht, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Um dies zu erreichen, befolgen Sie diese Schritte:
-
Gruppieren den DataFrame durch die Spalte „ZZ“ mit der Methode .groupby():
gb = df.groupby('ZZ') -
Gruppen von Zeilen abrufen entsprechend jedem eindeutigen „ZZ“-Wert:
groups = [gb.get_group(x) for x in gb.groups]
Als Ergebnis sind Gruppen eine Liste mit vier separaten DataFrames, die jeweils einen eindeutigen „ZZ“-Wert und den entsprechenden „ N0_YLDF'-Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie teile ich einen Pandas-DataFrame basierend auf Spaltenwerten in mehrere DataFrames auf?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Wie löste ich das Problem der Berechtigungen beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal?Apr 01, 2025 pm 05:09 PMLösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...
Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren?Mar 10, 2025 pm 06:54 PMIn diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)
Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PMDieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps
Wie kann ich die gesamte Spalte eines Datenrahmens effizient in einen anderen Datenrahmen mit verschiedenen Strukturen in Python kopieren?Apr 01, 2025 pm 11:15 PMBei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...
Wie erstelle ich Befehlszeilenschnittstellen (CLIS) mit Python?Mar 10, 2025 pm 06:48 PMDieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.
Was sind einige beliebte Python -Bibliotheken und ihre Verwendung?Mar 21, 2025 pm 06:46 PMIn dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben
Erklären Sie den Zweck virtueller Umgebungen in Python.Mar 19, 2025 pm 02:27 PMDer Artikel erörtert die Rolle virtueller Umgebungen in Python und konzentriert sich auf die Verwaltung von Projektabhängigkeiten und die Vermeidung von Konflikten. Es beschreibt ihre Erstellung, Aktivierung und Vorteile bei der Verbesserung des Projektmanagements und zur Verringerung der Abhängigkeitsprobleme.
Was sind reguläre Ausdrücke?Mar 20, 2025 pm 06:25 PMRegelmäßige Ausdrücke sind leistungsstarke Tools für Musteranpassung und Textmanipulation in der Programmierung, wodurch die Effizienz bei der Textverarbeitung in verschiedenen Anwendungen verbessert wird.
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.
WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools
SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.
