Pandas DataFrames의 조건부 값 대체
Pandas DataFrames로 작업할 때 다음을 기반으로 조건부로 값을 대체해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 지정된 조건. 이 질문은 사용자가 임계값을 초과하는 특정 열의 값을 0으로 바꾸려고 하는 시나리오를 보여줍니다.
처음에 사용자는 다음 접근 방식을 사용하려고 시도했습니다.
df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0
그러나 이 방법은 아무런 결과도 얻지 못했습니다. 이는 Pandas가 버전 0.20.0부터 .ix 인덱서를 더 이상 사용하지 않기 때문에 사용자는 대신 .loc 또는 .iloc 인덱서를 사용해야 합니다.
올바른 해결책은 .loc 또는 .iloc를 사용하여 특정 행이나 열을 대상으로 하는 것입니다. 그리고 조건부 치환을 수행합니다. .loc를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
mask = df.my_channel > 20000 column_name = 'my_channel' df.loc[mask, column_name] = 0
또는 .loc를 사용하여 한 줄에서 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
df.loc[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0
마스크 변수는 다음을 충족하는 행을 식별하는 데 도움이 됩니다. 조건 df.my_channel > 20000, df.loc[mask, column_name] = 0은 지정된 열에서 선택한 행에 0을 할당합니다.
참고: 이 특정 시나리오에서는 대신 .loc를 사용하는 것이 좋습니다. .iloc를 사용한 정수 기반 부울 인덱싱은 지원되지 않으므로 NotImplementedError를 방지하기 위해 .iloc를 사용합니다.
위 내용은 Pandas DataFrame 열의 값을 조건부로 바꾸는 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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