値のリストによる Pandas データフレームのフィルタリング
データ操作タスクでは、値のリストに基づいて Pandas データフレームから特定の行を選択することが一般的な要件です。この記事では、この操作を効率的に実行する方法を説明します。
isin() メソッドの使用
指定されたリスト内に指定された列の値が存在する行を選択するには、isin() メソッドを使用します。は簡単な解決策です。次の Pandas データフレームを考えてみましょう:
df = pd.DataFrame({'A': [5,6,3,4], 'B': [1,2,3,5]}) print(df)
列 'A' に値 3 または 6 が含まれる行を取得するには、次を使用できます:
list_of_values = [3, 6] result = df[df['A'].isin(list_of_values)] print(result)
この操作により、一致する行が得られます。 「A」列の値:
A B 1 6 2 2 3 3
~ が付いた値を除く演算子
「A」列の値がリストに存在しない行を除外するには、~ 演算子を isin() と組み合わせて使用できます。例:
result = df[~df['A'].isin(list_of_values)] print(result)
この操作では、「A」値が 3 または 6 の行が除外されます:
A B 0 5 1 3 4 5
以上が値のリストを使用して Pandas DataFrame を効率的にフィルタリング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。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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