


Wie kann ich einen teilweisen String-Abgleich in Pandas-DataFrames effizient durchführen?
Partielle String-Übereinstimmung in Pandas DataFrames
Das Filtern eines DataFrames basierend auf String-Kriterien ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse. Während exakte Zeichenfolgenübereinstimmungen mit dem ==-Operator unkompliziert sind, erfordern teilweise Zeichenfolgenübereinstimmungen einen anderen Ansatz.
Eine Möglichkeit ist die Verwendung regulärer Ausdrücke, wie durch den Codeausschnitt in der Frage gezeigt:
re.search(pattern, cell_in_question)
Für große DataFrames kann dieser Ansatz jedoch aufgrund seiner iterativen Natur ineffizient sein.
Eine vektorisierte Lösung mit den Series.str-Methoden von Pandas ist verfügbar und für eine bessere Leistung dringend empfohlen:
df[df['A'].str.contains("hello")]
Diese Methode verwendet die integrierte Funktion enthält(), um zu prüfen, ob ein Teilstring in einer Reihe von Strings vorhanden ist. Es gibt eine boolesche Maske zurück, die zum Filtern des DataFrame verwendet werden kann.
In früheren Versionen von Pandas (vor 0.8.1) wurde eine etwas andere Syntax verwendet:
df['A'].apply(lambda x: "hello" in x)
Unabhängig davon Je nachdem, welchen Ansatz Sie wählen, ist der teilweise String-Abgleich in Pandas DataFrames ein leistungsstarkes Tool zum effizienten und effektiven Filtern von Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen teilweisen String-Abgleich in Pandas-DataFrames effizient durchführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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