


Comment incorporer une nouvelle colonne dans un DataFrame existant
Les DataFrames existants nécessitent souvent l'ajout de nouvelles colonnes pour s'adapter aux ensembles de données en expansion. La numérotation non séquentielle des lignes et les colonnes nommées du DataFrame posent un défi à cette opération. Pour ajouter de manière transparente une nouvelle colonne, « e », sans modifier la structure du DataFrame, suivez ces étapes :
Méthode 1 : affectation directe
En utilisant l'affectation directe, vous pouvez attribuer une série à la nouvelle colonne tout en préservant les index existants :
df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
Cependant, cette méthode peut déclencher un SettingWithCopyWarning dans les versions récentes de Pandas, indiquant une inefficacité potentielle des performances.
Méthode 2 : DataFrame.assign()
Pour une efficacité optimale, la méthode DataFrame.assign() est recommandé :
df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)
Les deux méthodes ajoutent efficacement la nouvelle colonne « e » au DataFrame, fournissant ainsi un façons d'incorporer des données supplémentaires.
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!

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.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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