


Pandas Merging 101
Bases de la fusion - Types de base de jointures
La fonctionnalité de fusion Pandas offre différents types de jointures :
INNER REJOIGNEZ
- Représenté par ci-dessous diagramme :
[Image d'un graphique INNER JOIN] -
Utilisez left.merge(right, on='key') pour effectuer un INNER REJOINDRE.
-
Exemple :
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
-
JOINTURE EXTERNE GAUCHE
- Représenté par le diagramme ci-dessous :
[Image d'un LEFT OUTER JOIN graphique] -
Utilisez left.merge(right, on='key', how='left') pour effectuer une LEFT OUTER JOIN.
-
Exemple :
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
-
EXTÉRIEUR DROIT JOIN
- Représenté par le diagramme ci-dessous :
[Image d'un graphique RIGHT OUTER JOIN] -
Utilisez left.merge(right, on='key', comment ='right') pour effectuer un RIGHT OUTER REJOINDRE.
-
Exemple :
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
-
JOINTION EXTERNE COMPLÈTE
- Représenté par le diagramme ci-dessous :
[Image d'un FULL OUTER JOIN graphique] -
Utilisez left.merge(right, on='key', how='outer') pour effectuer une FULL OUTER JOIN.
-
Exemple :
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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ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

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.


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