


Memisahkan Teks dalam Lajur kepada Berbilang Baris
Apabila bekerja dengan fail CSV yang besar, mungkin perlu untuk memisahkan teks dalam lajur tertentu ke dalam beberapa baris. Panda dan Python menawarkan kaedah yang cekap untuk melaksanakan tugas ini.
Menggunakan Panda
-
Dipisahkan oleh Ruang:
df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()
Ini membahagikan setiap baris dalam lajur 'Sekat tempat duduk' mengikut ruang dan mencipta lajur baharu untuk setiap rentetan yang terhasil.
-
Pisah mengikut Titik Bertitik:
df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(lambda x: Series(x.split(':')))
Ini memisahkan lagi setiap rentetan dalam lajur baharu mengikut bertindih, mencipta berbilang lajur untuk setiap rentetan yang dipisahkan bertindih.
Contoh
Pertimbangkan fail CSV ini:
CustNum | CustomerName | ItemQty | Item | Seatblocks | ItemExt |
---|---|---|---|---|---|
32363 | McCartney, Paul | 3 | F04 | 2:218:10:4,6 | 60 |
31316 | Lennon, John | 25 | F01 | 1:13:36:1,12 1:13:37:1,13 | 300 |
Menggunakan kaedah di atas, lajur 'Sekat tempat duduk' boleh dibahagikan kepada beberapa baris:
CustNum | CustomerName | ItemQty | Item | Seatblocks1 | Seatblocks2 | Seatblocks3 | Seatblocks4 | ItemExt |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
32363 | McCartney, Paul | 3 | F04 | 2 | 218 | 10 | 4,6 | 60 |
31316 | Lennon, John | 25 | F01 | 1 | 13 | 36 | 1,12 | 300 |
31316 | Lennon, John | 25 | F01 | 1 | 13 | 37 | 1,13 | 300 |
Kesimpulan
Dengan menggunakan operasi membelah dan menyusun Pandas, adalah mungkin untuk menstruktur semula data teks dalam lajur dengan cekap kepada berbilang baris, membolehkan analisis dan manipulasi selanjutnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh memisahkan teks dalam lajur kepada berbilang baris menggunakan Panda dan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.


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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

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.