


Diviser la colonne Pandas de listes en plusieurs colonnes
Problème
Considérons un DataFrame Pandas avec une colonne contenant des listes :
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"teams": [[["SF", "NYG"]] for _ in range(7)]}) teams 0 [[SF, NYG]] 1 [[SF, NYG]] 2 [[SF, NYG]] 3 [[SF, NYG]] 4 [[SF, NYG]] 5 [[SF, NYG]] 6 [[SF, NYG]]
Pour transformer cette colonne en deux colonnes individuelles, suivez ce qui suit étapes :
Solution
- Créer une liste de valeurs à l'aide de to_list() :
import pandas as pd d1 = {'teams': [['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'], ['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG']]} df2 = pd.DataFrame(d1) print (df2) teams 0 [SF, NYG] 1 [SF, NYG] 2 [SF, NYG] 3 [SF, NYG] 4 [SF, NYG] 5 [SF, NYG] 6 [SF, NYG]
- Extraire des colonnes à l'aide de l'affectation :
Attribuer un nouveau DataFrame avec les colonnes souhaitées :
df2[['team1','team2']] = pd.DataFrame(df2.teams.tolist(), index= df2.index) print (df2) teams team1 team2 0 [SF, NYG] SF NYG 1 [SF, NYG] SF NYG 2 [SF, NYG] SF NYG 3 [SF, NYG] SF NYG 4 [SF, NYG] SF NYG 5 [SF, NYG] SF NYG 6 [SF, NYG] SF NYG
- Créer un nouveau DataFrame pour le résultat :
Alternativement, un nouveau DataFrame peut être créé séparément :
df3 = pd.DataFrame(df2['teams'].to_list(), columns=['team1','team2']) print (df3) team1 team2 0 SF NYG 1 SF NYG 2 SF NYG 3 SF NYG 4 SF NYG 5 SF NYG 6 SF NYG
Remarque : Utilisation apply(pd.Series) pour cette opération peut être nettement plus lente que les méthodes décrites ci-dessus.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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