


Pandas Merging 101
Grundlagen des Zusammenführens – Grundlegende Arten von Verknüpfungen
Die Zusammenführungsfunktion von Pandas bietet verschiedene Arten von Verknüpfungen:
INNER BEITRETEN
- Vertreten durch unten Diagramm:
[Bild einer INNER JOIN-Grafik] -
Verwenden Sie left.merge(right, on='key'), um einen INNER auszuführen JOIN.
-
Beispiel:
left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)}) right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)}) left.merge(right, on='key') # Output: # key value_x value_y # 0 B 0.400157 1.867558 # 1 D 2.240893 -0.977278
-
LEFT OUTER JOIN
- Dargestellt durch folgendes Diagramm:
[Bild eines LEFT OUTER JOIN Grafik] -
Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='left'), um einen LEFT OUTER JOIN durchzuführen.
-
Beispiel :
left.merge(right, on='key', how='left') # Output: # key value_x value_y # 0 A 1.764052 NaN # 1 B 0.400157 1.867558 # 2 C 0.978738 NaN # 3 D 2.240893 -0.977278
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RECHTS AUSSEN JOIN
- Dargestellt durch das folgende Diagramm:
[Bild einer RIGHT OUTER JOIN-Grafik] -
Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how ='right'), um einen RIGHT OUTER auszuführen JOIN.
-
Beispiel:
left.merge(right, on='key', how='right') # Output: # key value_x value_y # 0 B 0.400157 1.867558 # 1 D 2.240893 -0.977278 # 2 E NaN 0.950088 # 3 F NaN -0.151357
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FULL OUTER JOIN
- Dargestellt durch folgendes Diagramm:
[Bild eines FULL OUTER JOIN Grafik] -
Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='outer'), um einen FULL OUTER JOIN durchzuführen.
-
Beispiel :
left.merge(right, on='key', how='outer') # Output: # key value_x value_y # 0 A 1.764052 NaN # 1 B 0.400157 1.867558 # 2 C 0.978738 NaN # 3 D 2.240893 -0.977278 # 4 E NaN 0.950088 # 5 F NaN -0.151357
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ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

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ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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