목록의 Pandas 열을 여러 열로 분할
데이터 탐색에서는 DataFrame 열을 보다 관리하기 쉬운 형식으로 재구성해야 하는 경우가 많습니다. 그러한 시나리오 중 하나는 목록이 포함된 열을 여러 열로 분할하는 것입니다.
팀 이름 목록이 포함된 "teams"라는 단일 열이 있는 DataFrame을 고려해 보세요.
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "teams": [[ "SF", "NYG" ] for _ in range(7)] })
이를 분할하려면 "teams" 열을 "team1"과 "team2"라는 두 개의 열로 나누면 to_list에서 생성된 목록과 함께 DataFrame 생성자를 활용할 수 있습니다. 방법.
옵션 1: 기존 DataFrame 수정
to_list 방법을 사용하면 "팀" 목록을 다음 작업에 사용할 수 있는 목록 목록으로 변환할 수 있습니다. 새 "team1" 및 "team2" 열을 만듭니다.
df[['team1', 'team2']] = pd.DataFrame(df['teams'].tolist(), index=df.index)
이 작업은 원본 DataFrame을 수정합니다. 새 열 사용:
teams team1 team2 0 [SF, NYG] SF NYG 1 [SF, NYG] SF NYG 2 [SF, NYG] SF NYG 3 [SF, NYG] SF NYG 4 [SF, NYG] SF NYG 5 [SF, NYG] SF NYG 6 [SF, NYG] SF NYG
옵션 2: 새 DataFrame 생성
또는 원하는 경우 분할 열을 사용하여 새 DataFrame을 생성할 수 있습니다.
df3 = pd.DataFrame( df['teams'].tolist(), columns=['team1', 'team2'] )
이 작업을 수행하면 별도의 DataFrame:
team1 team2 0 SF NYG 1 SF NYG 2 SF NYG 3 SF NYG 4 SF NYG 5 SF NYG 6 SF NYG
이 분할을 달성하기 위해 apply(pd.Series) 함수를 적용하는 것은 상당히 느리며 대규모 데이터 세트에는 권장되지 않습니다.
위 내용은 목록의 Pandas 열을 여러 열로 효율적으로 분할하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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