Pandas DataFrame の部分文字列フィルタリング
文字列の部分一致に基づいて pandas DataFrame をフィルタリングすることは、一般的なデータ操作タスクです。この目標を達成するために、pandas バージョン 0.8.1 で導入されたベクトル化された文字列メソッドが洗練されたソリューションを提供します。
正規表現を使用する従来のアプローチ (例: re.search() で個々のセルをチェックする) とは異なり、ベクトル化された文字列メソッドは、文字列メソッドを使用すると、列全体に対する効率的な操作が可能になります。たとえば、「A」列に部分文字列「hello」が含まれる行を選択するには、次のメソッドを使用できます。 code:
この構文は、一連の文字列操作機能を提供する Series オブジェクトの str 属性を利用し、contains() メソッドは、「A」列の各要素が含まれるかどうかを示すブール マスクを返します。指定された部分文字列が含まれます。結果のマスクを使用して DataFrame をフィルタリングし、基準を満たす行のみを選択します。
このメソッドは、簡潔で効率的な方法を提供します。 pandas DataFrame で部分的な文字列一致を実行し、データ フィルタリング操作を合理化します。
以上が部分文字列の一致に基づいて Pandas DataFrame をフィルター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。

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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