


Auswählen von Zeilen aus einem Datenrahmen basierend auf einer Werteliste in Pandas
Diese Frage befasst sich mit der Herausforderung, Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen zu unterteilen auf einer Liste von Werte.
Frage:
Gegebener Datenrahmen:
df = DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 5]})
Wie können wir Zeilen auswählen, in denen die Werte der Spalte „A“ mit Elementen in übereinstimmen? eine Liste, z als:
list_of_values = [3, 6]
Antwort:
Um den Datenrahmen basierend auf einer Liste von Werten zu filtern, können wir die isin-Methode verwenden:
y = df[df['A'].isin(list_of_values)]
Ergebnis:
A B 1 6 2 2 3 3
Um Zeilen mit Werten auszuschließen, die in nicht vorhanden sind In der Liste können wir den logischen Nicht-Operator (~) mit isin verwenden:
z = df[~df['A'].isin(list_of_values)]
Ergebnis:
A B 0 5 1 3 4 5
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wähle ich Pandas DataFrame-Zeilen basierend auf einer Werteliste aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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