데이터 프레임 간의 차이점 확인: 포괄적인 접근 방식
두 개의 데이터 프레임 df1과 df2가 주어지고 df2는 df1의 하위 집합입니다. 목표는 다음에 존재하는 요소를 캡처하는 새로운 데이터 프레임 df3을 생성하는 것입니다. df1에는 있지만 df2에는 없습니다. 이는 기본적으로 df2에서 누락된 df1의 고유한 행과 열을 식별하는 데 도움이 됩니다.
drop_duplicates 사용: 간단한 솔루션
이를 달성하는 일반적인 방법 중 하나는 다음을 사용하는 것입니다. drop_duplicates 함수. df1과 df2를 연결한 후 keep=False로 drop_duplicates를 호출하면 중복되지 않은 행만 유지하는 새 데이터 프레임이 얻어집니다. 이 접근 방식은 자체적으로 중복 항목을 포함하지 않는 데이터 프레임에 효과적으로 작동합니다.
중복 항목이 있는 데이터 프레임 주소 지정
그러나 초기 데이터 프레임에 중복 항목이 포함될 수 있는 시나리오에서는 내부적으로 중복되면 drop_duplicates 메소드가 정확한 결과를 산출하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우를 처리하려면 대체 기술이 필요합니다.
방법 1: Tuple과 함께 isin 사용
이 접근 방식에서는 df1 및 df2의 각 행에서 튜플이 생성됩니다. , isin 함수는 이러한 튜플을 비교하는 데 사용됩니다. 결과 데이터 프레임에는 df2에 해당 튜플이 없는 df1의 행이 포함되어 고유 요소를 효과적으로 강조 표시합니다.
방법 2: 표시기로 병합 활용
또 다른 방법 방법에는 표시기가 "True"로 설정된 병합 기능을 사용하여 df1과 df2를 병합하는 작업이 포함됩니다. 이 작업은 각 행의 출처를 나타내는 "_merge"라는 열을 추가합니다. "_merge"가 "둘 다"가 아닌 행을 기반으로 결과 데이터 프레임을 필터링하면 df1에는 있지만 df2에는 없는 행을 격리할 수 있습니다.
이러한 기술을 활용하여 개발자는 효과적으로 다음을 수행할 수 있습니다. 두 데이터 프레임 간의 차이점을 확인하고 df1에는 있지만 df2에는 없는 고유한 요소만 포함하는 새 데이터 프레임을 만듭니다.
위 내용은 두 DataFrame을 비교할 때 하나의 DataFrame에 고유한 행과 열을 식별하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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