


Mengambil Baris daripada Satu Bingkai Data yang Dikecualikan daripada Yang Lain
Dalam panda, adalah perkara biasa untuk mempunyai berbilang bingkai data dengan data yang berpotensi bertindih. Satu tugas yang kerap timbul ialah mengasingkan baris daripada satu kerangka data yang tidak terdapat dalam yang lain. Operasi ini amat berguna apabila bekerja dengan subset atau menapis data.
Perumusan Masalah:
Diberikan dua bingkai data panda, dengan df1 mengandungi superset baris berbanding df2, kami bertujuan untuk mendapatkan baris dalam df1 yang tidak terdapat dalam df2. Contoh di bawah menggambarkan senario ini dengan kes mudah:
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [10, 11, 12, 13, 14]}) df2 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 3], 'col2': [10, 11, 12]}) print(df1) print(df2) # Expected result: # col1 col2 # 3 4 13 # 4 5 14
Penyelesaian:
Untuk menangani masalah ini dengan berkesan, kami menggunakan teknik yang dikenali sebagai sambung kiri. Operasi ini menggabungkan df1 dan df2 sambil memastikan semua baris daripada df1 dikekalkan. Selain itu, kami menyertakan lajur penunjuk untuk mengenal pasti asal setiap baris selepas gabungan. Dengan memanfaatkan baris unik daripada df2 dan tidak termasuk pendua, kami mencapai hasil yang diingini.
Kod python di bawah melaksanakan penyelesaian ini:
df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1', 'col2'], how='left', indicator=True) result = df_all[df_all['_merge'] == 'left_only']
Penjelasan:
- Kiri Sertai: Fungsi gabungan melakukan gabungan kiri antara df1 dan df2.drop_duplicates(). Operasi ini menggabungkan baris daripada df1 dengan baris daripada df2 berdasarkan nilai yang sepadan dalam lajur col1 dan col2.
- Penunjuk Gabung: Parameter penunjuk ditetapkan kepada True untuk memasukkan lajur tambahan bernama _merge dalam rangka data yang terhasil df_all. Lajur ini menunjukkan asal setiap baris: 'kedua-duanya' untuk baris yang wujud dalam kedua-dua df1 dan df2, 'kiri_sahaja' untuk baris eksklusif kepada df1 dan 'kanan_sahaja' untuk baris eksklusif kepada df2.
- Tapis mengikut 'left_only': Untuk mengasingkan baris daripada df1 yang bukan dalam df2, kami tapis df_all dataframe dengan menyemak baris dengan _merge sama dengan 'left_only'. Ini memberikan kita hasil yang diingini.
Mengelakkan Perangkap Biasa:
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa sesetengah penyelesaian mungkin tersilap menyemak nilai lajur individu dan bukannya padanan baris secara keseluruhan. Pendekatan sedemikian boleh membawa kepada hasil yang salah, seperti yang digambarkan dalam contoh di bawah:
~df1.col1.isin(common.col1) & ~df1.col2.isin(common.col2)
Kod ini tidak menganggap kejadian bersama nilai dalam baris dan mungkin menghasilkan hasil yang salah apabila baris dalam df1 mempunyai nilai yang muncul secara individu dalam df2 tetapi bukan dalam baris yang sama.
Dengan menggunakan pendekatan gabungan kiri yang diterangkan di atas, kami memastikan bahawa baris dikenal pasti dengan betul sebagai eksklusif untuk df1. Teknik ini menyediakan penyelesaian yang boleh dipercayai dan cekap untuk mengekstrak baris yang terdapat dalam satu bingkai data tetapi tidak dalam yang lain.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Baris dengan Cekap daripada Satu Pandas DataFrame yang Tidak Hadir dalam Satu Lagi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tomergelistsinpython, operator youCanusethe, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, eachwithspecificadvantages: 1) operatorSimpleButlessefficientficorlargelists;

Dalam Python 3, dua senarai boleh disambungkan melalui pelbagai kaedah: 1) Pengendali penggunaan, yang sesuai untuk senarai kecil, tetapi tidak cekap untuk senarai besar; 2) Gunakan kaedah Extend, yang sesuai untuk senarai besar, dengan kecekapan memori yang tinggi, tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3) menggunakan * pengendali, yang sesuai untuk menggabungkan pelbagai senarai, tanpa mengubah suai senarai asal; 4) Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar, dengan kecekapan memori yang tinggi.

Menggunakan kaedah Join () adalah cara yang paling berkesan untuk menyambungkan rentetan dari senarai di Python. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menjadi cekap dan mudah dibaca. 2) Kitaran menggunakan pengendali tidak cekap untuk senarai besar. 3) Gabungan pemahaman senarai dan menyertai () sesuai untuk senario yang memerlukan penukaran. 4) Kaedah mengurangkan () sesuai untuk jenis pengurangan lain, tetapi tidak cekap untuk penyambungan rentetan. Kalimat lengkap berakhir.

PythonexecutionistheprocessoftransformingpythoncodeIntoExecutableInstructions.1) TheinterpreterreadsTheCode, convertingIntoByteCode, yang mana -mana

Ciri -ciri utama Python termasuk: 1. Sintaks adalah ringkas dan mudah difahami, sesuai untuk pemula; 2. Sistem jenis dinamik, meningkatkan kelajuan pembangunan; 3. Perpustakaan standard yang kaya, menyokong pelbagai tugas; 4. Komuniti dan ekosistem yang kuat, memberikan sokongan yang luas; 5. Tafsiran, sesuai untuk skrip dan prototaip cepat; 6. Sokongan multi-paradigma, sesuai untuk pelbagai gaya pengaturcaraan.

Python adalah bahasa yang ditafsirkan, tetapi ia juga termasuk proses penyusunan. 1) Kod python pertama kali disusun ke dalam bytecode. 2) Bytecode ditafsirkan dan dilaksanakan oleh mesin maya Python. 3) Mekanisme hibrid ini menjadikan python fleksibel dan cekap, tetapi tidak secepat bahasa yang disusun sepenuhnya.

UseAforLoopWheniteratingOvereForforpecificNumbimes; Useaphileloopwhencontinuinguntilaconditionismet.forloopsareidealforknownownsequences, sementara yang tidak digunakan.

Pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops, pengubahsuaianListsduringiteration, off-by-oneerrors, sifar-indexingissues, andnestedloopinefficies.toavoidthese: 1) use'i


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

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

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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
