중점 DataFrame 조작을 위해 apply()를 사용하여 단일 열에 함수를 적용하는 방법
Pandas DataFrame에서 여러 열을 작업하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 개별 열에 대해 특정 작업을 수행해야 하는 경우에는 복잡합니다. apply() 함수는 데이터프레임 열의 각 요소에 함수를 적용할 수 있는 강력한 도구로, 열 값을 선택적으로 수정할 수 있습니다.
귀하의 경우, 첫 번째 열은 영향을 받지 않고 다른 열은 그대로 유지됩니다. apply()를 사용하여 이를 달성하려면:
- 수정하려는 열을 식별합니다. 귀하의 예에서는 일반적으로 'a'라고 하는 첫 번째 열입니다.
- 선택한 열에 apply() 함수를 사용하세요: df['a'].apply(function)
- 원하는 변환을 적용하는 람다 함수를 정의합니다. 람다 함수는 단일 값에 대해 작업을 수행하는 간결한 익명 함수입니다.
- 람다 함수에서 x를 인수로 사용하여 'a' 열의 각 요소를 나타냅니다. x에 원하는 작업을 적용하면 해당 경우 값이 1씩 증가합니다. x 1
코드는 다음과 같습니다.
df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)
이 방법을 사용하면 , 데이터 프레임의 다른 열에 영향을 주지 않고 'a' 열의 값을 선택적으로 변환할 수 있습니다.
위 내용은 `apply()`를 사용하여 단일 DataFrame 열에 함수를 적용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

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.


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