


Mengubah suai Data dalam Panda Berdasarkan Nilai Padanan
Apabila beralih daripada Stata kepada Panda untuk manipulasi data, fahami pendekatan untuk menukar nilai berdasarkan syarat yang sepadan adalah penting. Pertimbangkan situasi di mana kita ingin menggantikan nilai tertentu dalam lajur "FirstName" dan "LastName" apabila nilai yang sepadan dalam lajur "ID" sepadan dengan nombor tertentu.
Dalam Stata, tugas ini adalah mudah menggunakan arahan seperti "ganti Nama Pertama = 'Matt' jika ID ==103." Untuk mencapai hasil yang serupa dalam Pandas, kita boleh menggunakan kaedah penetapan loc atau berantai.
Kaedah loc:
Kaedah loc menggunakan pengindeksan logik untuk menilai dan mengubah suai data berdasarkan syarat tertentu:
<code class="python">import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt" df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>
Tugasan Berantai:
Tugasan berantai, walaupun tidak digalakkan dalam versi Pandas yang lebih baharu, juga boleh digunakan untuk tugasan ini:
<code class="python">import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt" df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"</code>
Dalam kedua-dua kaedah, ungkapan "df.ID == 103" mencipta topeng Boolean, dengan True menunjukkan baris dengan ID bersamaan dengan 103. Tugasan seterusnya kemudian mengubah suai nilai соответствующий dalam "Nama Pertama" dan "Nama Akhir". " lajur.
Nota: Untuk versi Pandas yang lebih lama, tugasan berantai ialah pendekatan yang boleh diterima. Walau bagaimanapun, loc ialah kaedah pilihan dalam versi yang lebih moden kerana ia memberikan kestabilan yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggantikan Nilai dalam Lajur Pandas DataFrame Berdasarkan Nilai Padanan dalam Lajur Lain?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

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.


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 Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.