목록의 Pandas 열을 여러 열로 분할
문제
목록이 포함된 열이 있는 Pandas DataFrame을 고려해보세요.
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"teams": [[["SF", "NYG"]] for _ in range(7)]}) teams 0 [[SF, NYG]] 1 [[SF, NYG]] 2 [[SF, NYG]] 3 [[SF, NYG]] 4 [[SF, NYG]] 5 [[SF, NYG]] 6 [[SF, NYG]]
이 열을 두 개의 개별 열로 변환하려면 아래를 따르세요. 단계:
해결책
- to_list()를 사용하여 값 목록 만들기:
import pandas as pd d1 = {'teams': [['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'], ['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG'],['SF', 'NYG']]} df2 = pd.DataFrame(d1) print (df2) teams 0 [SF, NYG] 1 [SF, NYG] 2 [SF, NYG] 3 [SF, NYG] 4 [SF, NYG] 5 [SF, NYG] 6 [SF, NYG]
- 다음을 사용하여 열 추출 할당:
원하는 열이 포함된 새 DataFrame 할당:
df2[['team1','team2']] = pd.DataFrame(df2.teams.tolist(), index= df2.index) print (df2) 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
- 결과에 대한 새 DataFrame 생성:
또는 새 DataFrame을 생성할 수도 있습니다. 별도로:
df3 = pd.DataFrame(df2['teams'].to_list(), columns=['team1','team2']) print (df3) team1 team2 0 SF NYG 1 SF NYG 2 SF NYG 3 SF NYG 4 SF NYG 5 SF NYG 6 SF NYG
참고: 이 작업에 apply(pd.Series)를 사용하면 위에서 설명한 방법보다 속도가 상당히 느려질 수 있습니다.
위 내용은 목록의 Pandas 열을 여러 열로 분할하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

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.


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