Pandas データ フレーム列内の値の存在を確認する
Pandas データ フレーム列内の特定の値の存在を評価する場合、注意が必要です。 if x in df['id'] の式は、列の値ではなくインデックス内の x の存在をチェックするため、誤解を招く結果をもたらす可能性があります。
値が存在するかどうかを正確に判断するには列の場合は、次のいずれかのアプローチを使用することを検討してください。
-
一意の値:
s.unique() 'a' in s.unique()
-
Python セットに変換:
set(s) 'a' in set(s)
-
値にアクセスする直接:
'a' in s.values
これらのメソッドは列の値を明示的に検査し、ターゲット値が存在するかどうかの信頼できる指標を提供します。
以上がPandas データ フレーム列に値が存在するかどうかを正確に判断するにはどうすればよいですか?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。

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numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

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Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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