


Bagaimana untuk Menapis Objek Data Panda dengan Cekap Menggunakan Pengindeksan Boolean?
Penapisan Cekap Bingkai Data dan Siri Pandas Menggunakan Pengindeksan Boolean
Dalam senario analisis data, penggunaan berbilang penapis untuk mengecilkan hasil selalunya penting. Artikel ini bertujuan untuk menangani pendekatan yang cekap untuk merantai berbilang operasi perbandingan pada objek data Pandas.
Cabarannya
Matlamatnya adalah untuk memproses kamus pengendali hubungan dan menerapkannya secara tambahan pada Panda yang diberikan Siri atau DataFrame, menghasilkan set data yang ditapis. Operasi ini memerlukan meminimumkan penyalinan data yang tidak diperlukan, terutamanya apabila berurusan dengan set data yang besar.
Penyelesaian: Pengindeksan Boolean
Panda menyediakan mekanisme yang sangat cekap untuk menapis data menggunakan pengindeksan boolean. Pengindeksan Boolean melibatkan mewujudkan keadaan logik dan kemudian mengindeks data menggunakan syarat ini. Pertimbangkan contoh berikut:
<code class="python">df.loc[df['col1'] >= 1, 'col1']</code>
Barisan kod ini memilih semua baris dalam DataFrame df di mana nilai dalam lajur 'col1' lebih besar daripada atau sama dengan 1. Hasilnya ialah objek Siri baharu yang mengandungi nilai yang ditapis.
Untuk menggunakan berbilang penapis, kami boleh menggabungkan keadaan boolean menggunakan pengendali logik seperti & (dan) dan | (atau). Contohnya:
<code class="python">df[(df['col1'] >= 1) & (df['col1'] <p>Operasi ini menapis baris dengan 'col1' kedua-duanya lebih besar daripada atau sama dengan 1 dan kurang daripada atau sama dengan 1.</p> <h3 id="Fungsi-Pembantu">Fungsi Pembantu</h3> <p> Untuk memudahkan proses menggunakan berbilang penapis, kami boleh mencipta fungsi pembantu:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">def b(x, col, op, n): return op(x[col], n) def f(x, *b): return x[(np.logical_and(*b))]</code>
Fungsi b mencipta keadaan boolean untuk lajur dan pengendali tertentu, manakala f menggunakan berbilang syarat boolean pada DataFrame atau Siri.
Contoh Penggunaan
Untuk menggunakan fungsi ini, kami boleh menyediakan kamus kriteria penapis:
<code class="python">filters = {'>=': [1], '<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">b1 = b(df, 'col1', ge, 1) b2 = b(df, 'col1', le, 1) filtered_df = f(df, b1, b2)</code>
Kod ini menggunakan penapis pada 'col1' lajur dalam DataFrame df dan mengembalikan DataFrame baharu dengan hasil yang ditapis.
Fungsi Dipertingkat
Pandas 0.13 memperkenalkan kaedah pertanyaan, yang menawarkan cara mudah untuk menggunakan penapis menggunakan ungkapan rentetan. Untuk pengecam lajur yang sah, kod berikut menjadi mungkin:
<code class="python">df.query('col1 <p>Baris ini mencapai penapisan yang sama seperti contoh kami sebelum ini menggunakan sintaks yang lebih ringkas.</p> <p>Dengan menggunakan pengindeksan boolean dan fungsi pembantu, kami boleh menggunakan berbilang penapis dengan cekap pada bingkai data dan siri Pandas. Pendekatan ini meminimumkan penyalinan data dan meningkatkan prestasi, terutamanya apabila bekerja dengan set data yang besar.</p></code>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menapis Objek Data Panda dengan Cekap Menggunakan Pengindeksan Boolean?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

InPython,a"list"isaversatile,mutablesequencethatcanholdmixeddatatypes,whilean"array"isamorememory-efficient,homogeneoussequencerequiringelementsofthesametype.1)Listsareidealfordiversedatastorageandmanipulationduetotheirflexibility

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsareflexibleandsupportheterogeneousdatabutarelessmememory.2) arraysaremorememoremoryficorhomogeneousdatabutlessatile, memerlukanCorrectypecodeusagetoavoiderrors.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
