


Comment diviser une colonne de chaîne de trame de données en deux colonnes ?
Version TL;DR :
Pour le cas simple d'avoir une colonne de texte avec un délimiteur et voulant créer deux colonnes, la solution la plus simple est :
df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split(' ', n=1, expand=True)
En détail :
L'approche d'Andy Hayden démontre efficacement la puissance de la méthode str.extract() . Cependant, pour un simple fractionnement sur un séparateur connu, la méthode .str.split() est suffisante. Il opère sur une colonne (Série) de chaînes et renvoie une colonne (Série) de listes.
L'attribut .str d'une colonne nous permet de traiter chaque élément d'une colonne comme une chaîne et d'appliquer des méthodes efficacement. Il dispose d'une interface d'indexation pour obtenir chaque élément d'une chaîne par son index, nous permettant de découper et de découper les listes renvoyées par .str.split().
Le déballage de tuple Python peut être utilisé pour créer deux colonnes distinctes à partir de la liste en utilisant :
df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', n=1).str
Alternativement, on peut utiliser le paramètre expand=True dans .str.split() pour générer directement deux colonnes :
df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split('-', n=1, expand=True)
La version expand=True est avantageuse lorsqu'il s'agit de fractionnements de différentes longueurs, car elle gère de tels cas en insérant des valeurs Aucune dans les colonnes avec des « fractionnements » manquants.
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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