


Aufteilen großer Datenrahmen in kleinere Datenrahmen
Problem:
Sie haben einen riesigen Datenrahmen mit über 1 Million Datensätzen, die Daten darstellen aus einem Experiment mit 60 Teilnehmern. Jeder Teilnehmer verfügt über einen eindeutigen Code, der in der Variablen „name“ des Datenrahmens gespeichert ist. Ihr Ziel ist es, den Datenrahmen in 60 kleinere Datenrahmen zu unterteilen, einen für jeden Teilnehmer.
Ursprünglicher Versuch:
Ihr ursprünglicher Ansatz, dies durch eine benutzerdefinierte Funktion namens Splitframe zu erreichen, war erfolgreich Keine Ergebnisse innerhalb einer Stunde nach der Ausführung erzielen. Die Funktion sollte den Datenrahmen durchlaufen, iterativ Zeilen an kleinere Datenrahmen anhängen und sie einer Liste hinzufügen, bis ein neuer Teilnehmer identifiziert wurde. An diesem Punkt würde ein neuer Datenrahmen für den nachfolgenden Teilnehmer erstellt.
Lösung mit Dataframe Slicing:
Anstatt den Datenrahmen iterativ aufzuteilen, können Sie einen effizienteren Ansatz mithilfe von Datenrahmen verwenden schneiden. So können Sie es machen:
import pandas as pd # Create a list of unique participant names unique_names = data['name'].unique() # Initialize a dictionary to store the split dataframes data_dict = {} # Iterate over the unique names for name in unique_names: # Create a new dataframe by slicing the original dataframe data_dict[name] = data[data['name'] == name]
Ergebnis:
Dieser Code erstellt ein Wörterbuch namens data_dict. Jeder Schlüssel im Wörterbuch stellt einen Teilnehmernamen dar, und der entsprechende Wert ist ein Pandas-Datenrahmen, der alle Daten für diesen bestimmten Teilnehmer enthält. Sie können auf den Datenrahmen jedes Teilnehmers zugreifen, indem Sie die folgende Syntax verwenden:
participant_data = data_dict['ParticipantName']
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen großen Pandas-DataFrame basierend auf Teilnehmer-IDs effizient in kleinere DataFrames aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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