


Fungsi Lebur Pandas untuk Transformasi Data
Apabila berhadapan dengan tugas penstrukturan semula data yang kompleks dalam Pandas, fungsi cair muncul sebagai alat yang berkuasa. Ia dengan lancar mengubah bingkai data daripada format lebar dengan berbilang lajur kepada format panjang dengan lajur yang lebih sedikit.
Dalam senario praktikal, pertimbangkan bingkai data yang memerlukan pembentukan semula:
df = pd.DataFrame([[2, 4, 7, 8, 1, 3, 2013], [9, 2, 4, 5, 5, 6, 2014]], columns=['Amy', 'Bob', 'Carl', 'Chris', 'Ben', 'Other', 'Year'])
Amy Bob Carl Chris Ben Other Year 0 2 4 7 8 1 3 2013 1 9 2 4 5 5 6 2014
Untuk mengubah ini bingkai data ke dalam format yang lebih berstruktur, anda boleh menggunakan fungsi lebur:
m = pd.melt(df, id_vars=['Year'], var_name='Name')
Operasi ini menjana bingkai data berikut:
Year Name value 0 2013 Amy 2 1 2014 Amy 9 2 2013 Bob 4 3 2014 Bob 2 4 2013 Carl 7 ...
Walau bagaimanapun, output yang diingini termasuk lajur tambahan bernama "Kumpulan." Untuk mendapatkan ini, bentuk semula kamus:
d2 = {} for k, v in d.items(): for item in v: d2[item] = k
Bingkai data kini boleh dikemas kini dengan lajur "Kumpulan":
m['Group'] = m['Name'].map(d2)
Akhir sekali, alihkan 'Lain' daripada 'Nama' lajur ke lajur 'Kumpulan':
mask = m['Name'] == 'Other' m.loc[mask, 'Name'] = '' m.loc[mask, 'Group'] = 'Other'
Bingkai data yang terhasil sejajar dengan sempurna dengan yang dikehendaki output:
Year Name value Group 0 2013 Amy 2 A 1 2014 Amy 9 A 2 2013 Bob 4 B 3 2014 Bob 2 B 4 2013 Carl 7 C ...
Dengan cara ini, fungsi Pandas melt memperkasakan saintis data dengan mekanisme yang serba boleh dan cekap untuk membentuk semula bingkai data, membolehkan mereka mengubah dan menyusun semula data dengan mudah untuk pelbagai tujuan analisis dan visualisasi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Fungsi Lebur Pandas Boleh Membentuk Semula Bingkai Data Luas menjadi Format Panjang yang Diingini dengan Lajur Tambahan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

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


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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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),

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

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