


Gabungkan Bingkai Data Panda dengan Sertaan Bersyarat pada Julat Tarikh
Anda perlu menggabungkan dua bingkai data, A dan B, berdasarkan pengecam (" cusip") dan keadaan di mana tarikh dalam bingkai data A ("fdate") berada di antara dua tarikh dalam bingkai data B ("namedt" dan "nameenddt").
Walaupun mengenali kemudahan SQL tugas ini, anda terperangkap dengan pendekatan panda yang melibatkan penggabungan tanpa syarat diikuti dengan penapisan, yang boleh menjadi tidak cekap. Inilah sebabnya pendekatan ini tidak optimum:
df = pd.merge(A, B, how='inner', left_on='cusip', right_on='ncusip') df = df[(df['fdate']>=df['namedt']) & (df['fdate']<p>Daripada berpotensi mencipta kerangka data interim yang besar sebelum menapis, anda mencari penyelesaian yang menggabungkan penapisan dalam operasi gabungan itu sendiri.</p><p><strong>Menerokai Pendekatan Alternatif</strong></p><p>Untuk senario seperti ini, pertimbangkan untuk menggunakan pangkalan data seperti SQLite. Kaedah to_sql Pandas boleh menulis kerangka data ke pangkalan data dengan mudah. Selepas itu, pertanyaan SQL mendayakan operasi penapisan dan penggabungan yang cekap.</p><p>Berikut ialah contoh menggunakan kerangka data khayalan dan sambungan pangkalan data:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">import pandas as pd import sqlite3 # Sample dataframes presidents = pd.DataFrame({"name": ["Bush", "Obama", "Trump"], "president_id": [43, 44, 45]}) terms = pd.DataFrame({"start_date": pd.date_range('2001-01-20', periods=5, freq='48M'), "end_date": pd.date_range('2005-01-21', periods=5, freq='48M'), "president_id": [43, 43, 44, 44, 45]}) war_declarations = pd.DataFrame({"date": [datetime(2001, 9, 14), datetime(2003, 3, 3)], "name": ["War in Afghanistan", "Iraq War"]}) # Database connection conn = sqlite3.connect(':memory:') # Write dataframes to database terms.to_sql('terms', conn, index=False) presidents.to_sql('presidents', conn, index=False) war_declarations.to_sql('wars', conn, index=False) # SQL query qry = ''' SELECT start_date AS PresTermStart, end_date AS PresTermEnd, wars.date AS WarStart, presidents.name AS Pres FROM terms JOIN wars ON date BETWEEN start_date AND end_date JOIN presidents ON terms.president_id = presidents.president_id ''' # Read query results into pandas dataframe df = pd.read_sql_query(qry, conn)
Pendekatan ini membolehkan anda untuk menyertai dan menapis tanpa membuat saiz yang tidak perlu besar. bingkai data perantaraan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencantumkan Bingkai Data Panda dengan Cekap dengan Gabungan Bersyarat pada Julat Tarikh?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).