複数の条件に基づく条件付き列の作成
指定されたスレッドで述べたように、当面のタスクは、新しい列を生成することです。特定の条件に基づくデータフレーム。 DataFrame には 2 つの列「A」と「B」が含まれており、目的の列「C」には、「A」と「B」の比較に基づいて値が割り当てられる必要があります。
条件は次のとおりです。 :
- 「A」が「B」に等しい場合、「C」を 0 に設定します。
- 「A」が「B」より大きい場合、「C」を 1 に設定します。
- 「A」が「B」より小さい場合、「C」を -1 に設定します。
これを実現するには、条件を評価して代入する Python 関数を作成できます。 DataFrame の各行に適切な値を「C」に設定します。 apply() メソッドを使用して関数を各行に適用し、引数 'axis=1' を渡して関数が行に対して動作することを指定できます。以下のコードは、このアプローチを示しています。
<code class="python">def conditional_value(row): if row['A'] == row['B']: return 0 elif row['A'] > row['B']: return 1 else: return -1 df['C'] = df.apply(conditional_value, axis=1)</code>
この関数ベースのアプローチは、条件付き列を作成する読みやすくカスタマイズ可能な方法を提供します。
あるいは、大規模なデータセットでのパフォーマンスを向上させるために、ベクトル化された操作を使用できます:
<code class="python">df['C'] = np.where( df['A'] == df['B'], 0, np.where( df['A'] > df['B'], 1, -1))</code>
ここでは、np.where() 関数を使用して条件を評価し、対応する値を 'C' に効率的に割り当てます。
以上がPython を使用して DataFrame 内の複数の条件に基づいて条件付き列を作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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