한 열의 텍스트를 여러 행으로 분할
큰 CSV 파일에서 사용자는 더 쉬운 분석을 위해 열의 텍스트 데이터를 별도의 행으로 분할해야 하는 경우가 종종 있습니다. 그리고 데이터 조작. Pandas 또는 Python으로 작업할 때 이 목표를 달성하기 위해 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다.
한 가지 일반적인 접근 방식은 원하는 열에서 분할 방법을 활용하여 지정된 구분 기호를 기준으로 텍스트를 세분화하는 것입니다. 예를 들어 "Seatblocks"라는 열을 공백과 콜론으로 분할하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.
s = df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack() s.index = s.index.droplevel(-1) # align with df's index s.name = 'Seatblocks' # assign a name for joining
열을 분할한 후 조인 방법을 사용하여 원래 DataFrame과 다시 조인할 수 있습니다.
del df['Seatblocks'] df.join(s)
또는 콜론으로 구분된 각 문자열에 대해 별도의 열을 생성하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다. 적용:
df.join(s.apply(lambda x: Series(x.split(':'))))
이러한 방법을 사용하면 사용자는 텍스트 데이터를 여러 행으로 효과적으로 분할하여 프로그래밍 작업에서 보다 세부적인 분석과 데이터 조작이 가능해집니다.
위 내용은 Pandas DataFrame에서 열의 텍스트를 여러 행으로 어떻게 분할합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


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