Pandas: 뷰와 복사본 생성 규칙 이해
뷰와 복사본 식별의 혼란
Pandas DataFrame에서 선택한 결과가 보기인지 아니면 복사본인지 결정하는 것은 혼란스러울 수 있습니다. 이러한 혼란은 주로 다양한 인덱싱 작업과 다양한 동작으로 인해 발생합니다.
일반 규칙
- 모든 DataFrame 작업은 본질적으로 복사본을 생성합니다.
- inplace=True 옵션은 사용 가능한 경우 내부 수정을 허용합니다.
- 값을 설정하는 인덱서(예: .loc, .iloc, .iat, .at)는 일반적으로 내부에서 작업을 수행합니다.
- 인덱서를 사용하여 단일 데이터 유형 개체에서 값을 가져오면 뷰가 생성되는 경우가 많습니다(메모리 레이아웃이 이에 영향을 줄 수 있음).
- 인덱서를 사용하여 여러 데이터 유형 개체에서 값을 가져오면 항상 뷰가 생성됩니다. copy.
구체적인 예
-
비교에 값 할당:
<code class="python">df[df.C <p>이 할당은 인덱서 .loc가 값을 내부 설정하는 데 사용되기 때문에 원본 DataFrame df를 수정합니다.</p></code>
-
체인 인덱싱:
<code class="python">df[df.C <p>이 작업은 신뢰할 수 없으므로 권장되지 않습니다. 잠재적인 문제를 방지하려면 대신 다음 구문을 사용하십시오.</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">df.loc[df.C </code>
쿼리를 기반으로 값 수정
특정 쿼리 조건을 충족하는 DataFrame은 쿼리 조건을 인수로 사용하여 loc 인덱서를 사용합니다. 예:
<code class="python">df.loc[df.C <p>이 할당은 df.C가 df.B보다 작거나 같은 행에 대해 'E' 열의 값만 변경합니다.</p></code>
위 내용은 Pandas: DataFrame에서 선택하면 언제 뷰와 복사본이 생성되나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.

"for"and "while"loopsare : 1) "에 대한"loopsareIdealforitertatingOverSorkNowniterations, whide2) "weekepindiTeRations.Un

Python에서는 다양한 방법을 통해 목록을 연결하고 중복 요소를 관리 할 수 있습니다. 1) 연산자를 사용하거나 ()을 사용하여 모든 중복 요소를 유지합니다. 2) 세트로 변환 한 다음 모든 중복 요소를 제거하기 위해 목록으로 돌아가지 만 원래 순서는 손실됩니다. 3) 루프 또는 목록 이해를 사용하여 세트를 결합하여 중복 요소를 제거하고 원래 순서를 유지하십시오.


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