Pandas의 여러 열 값을 기반으로 새 열 만들기
여러 열의 값을 기반으로 Pandas 데이터 프레임에 새 열을 만들려면 다른 열에서는 apply() 함수를 활용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 데이터프레임의 각 행에 사용자 정의 함수를 적용할 수 있습니다.
이 경우 다음 기준에 따라 인종 레이블이 있는 새 열을 생성하려고 합니다.
인종 라벨 기준:
- ERI_Hispanic 열이 1인 경우 라벨은 다음과 같습니다. "Hispanic."
- 그렇지 않고 나머지 ERI 열의 합이 1보다 크면 레이블은 "2개 이상"입니다.
- Else ERI_AmerInd_AKNatv 열이 1이면 레이블은 "Two or More"입니다. "A/I AK Native."
- 그렇지 않고 ERI_Asian 열이 1이면 레이블은 "Asian."
- ERI_Black_Afr.Amer 열이 1이면 레이블은 "Black/AA"입니다.
- ERI_HI_PacIsl 열이 1이면 레이블은 "Haw/Pac"입니다. Isl."
- Else ERI_White 열이 1이면 레이블은 "White."
인종 라벨링을 위한 사용자 정의 함수:
인종 라벨링을 위한 사용자 정의 함수를 정의하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
def label_race(row): if row['ERI_Hispanic'] == 1: return 'Hispanic' if row['ERI_AmerInd_AKNatv'] + row['ERI_Asian'] + row['ERI_Black_Afr.Amer'] + row['ERI_HI_PacIsl'] + row['ERI_White'] > 1: return 'Two Or More' if row['ERI_AmerInd_AKNatv'] == 1: return 'A/I AK Native' if row['ERI_Asian'] == 1: return 'Asian' if row['ERI_Black_Afr.Amer'] == 1: return 'Black/AA' if row['ERI_HI_PacIsl'] == 1: return 'Haw/Pac Isl.' if row['ERI_White'] == 1: return 'White' return 'Other'
맞춤 기능 적용 apply():
label_race 함수를 데이터 프레임의 각 행에 적용하려면 Apply() 함수를 axis=1 인수와 함께 사용할 수 있습니다. 이 함수는 각 행에 함수가 적용되어야 함을 지정합니다. 행:
df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)
이렇게 하면 적절한 인종 레이블이 있는 데이터 프레임에 race_label이라는 새 열이 생성됩니다.
위 내용은 여러 기존 열을 기반으로 Pandas에서 새로운 인종 레이블 열을 만드는 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.

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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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