Pandas에서 열 이름 바꾸기
Pandas DataFrames로 작업할 때 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있도록 열 레이블을 수정해야 하는 경우가 많습니다. 또는 특정 요구 사항에 맞춰 조정합니다. Pandas에서 열 이름을 바꾸는 다양한 접근 방식은 다음과 같습니다.
특정 열 이름 바꾸기
DataFrame에서 특정 열의 이름을 바꾸려면 df.rename() 함수를 사용하세요. 이전 열 이름과 새 열 이름을 키-값 쌍으로 지정할 수 있습니다.
df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
열 머리글 재할당
모든 열 머리글을 재할당하려는 경우 DataFrame에서는 axis=1인 df.set_axis()를 사용합니다. 새 열 이름 목록을 인수로 제공합니다:
df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1)
직접 할당
다음을 사용하여 열 헤더를 직접 할당할 수도 있습니다. 구문:
df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
예
다음 DataFrame을 고려하세요.
df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde')) print(df)
출력:
a b c d e 0 x x x x x 1 x x x x x 2 x x x x x
특정 이름 바꾸기 열
'a' 및 'b' 열의 이름을 'X' 및 'Y'로 바꾸려면:
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'}) print(df2)
출력:
X Y c d e 0 x x x x x 1 x x x x x 2 x x x x x
열 재지정 헤더
모든 헤더를 재할당하려면:
df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1) print(df2)
출력:
V W X Y Z 0 x x x x x 1 x x x x x 2 x x x x x
직접 할당
헤더를 지정하려면 직접:
df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] print(df)
출력:
V W X Y Z 0 x x x x x 1 x x x x x 2 x x x x x
위 내용은 Pandas DataFrame에서 열 이름을 어떻게 바꾸나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

예, youcanconcatenatelistsusingaloopinpython.1) useeparateloopsforeachlisttoAppenditemStoAresultlist.2) USEANESTEDLOOPTOINTERATEREATERVUNTIPLELISTSFORAMORECOCISOPPOACH.3) ApplyDingConcatenation, likefilterningevennumbers

themostefficientmethodsforconcatenatinglistsinpythonare : 1) theextend () methodforin-placemodification, 2) itertools.chain () formemoryefficiencywithlargedatasets.theextend () methodModifiestHeoriginAllist, MakingItMemory-effectrequiretcautionsucution

Pythonloopsincludeforandforandwhilleoops, withforloopsidealfor and with with with withlopsidealforcections and whileleloopsforcondition basedrepetition.bestpracticesinvolve : 1) 사용 listcomprehensionsforsimpletransformations, 2) forindex-valuepairs, 3) optingforrangeoverlistsformemor를 사용합니다

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


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