一致する値に基づいて Pandas のデータを変更する
データ操作のために Stata から Pandas に移行する場合、以下に基づいて値を変更するアプローチを理解する条件の一致が不可欠です。 「ID」列の対応する値が特定の数値と一致する場合に、列「FirstName」と「LastName」の特定の値を置き換える状況を考えてみましょう。
Stata では、このタスクは次のようなコマンドを使用して簡単に行うことができます。 「ID==103 の場合は、FirstName = 'Matt' を置き換えます。」 Pandas で同様の結果を達成するには、loc または連鎖割り当てメソッドを利用できます。
loc メソッド:
loc メソッドは、論理インデックスを使用してデータを評価および変更します。特定の条件に基づく:
<code class="python">import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt" df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>
連鎖割り当て:
新しい Pandas バージョンでは推奨されていませんが、連鎖割り当てもこのタスクに使用できます:
<code class="python">import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt" df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"</code>
どちらのメソッドでも、式「df.ID == 103」はブール マスクを作成します。True は ID が 103 に等しい行を示します。その後の代入により、「FirstName」と「LastName」の соответствующий 値が変更されます。 " columns.
注: 古いバージョンの Pandas では、連鎖代入が許容されるアプローチです。ただし、より安定性が高いため、最新のバージョンでは loc が推奨される方法です。
以上が別の列の一致する値に基づいて Pandas DataFrame 列の値を置換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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