


Bagaimanakah Saya Boleh Menggunakan Pandas Groupby untuk Menyertai Nilai dengan Pembatas?
Pandas Groupby with Delimiter Join
Menggunakan pustaka Pandas, anda boleh mengumpulkan baris dengan berbilang nilai menggunakan fungsi groupby. Walau bagaimanapun, secara lalai, nilai digabungkan tanpa pembatas. Artikel ini menangani isu memperkenalkan pembatas untuk memisahkan nilai dalam setiap kumpulan.
Anda pada mulanya cuba menggunakan fungsi apply() untuk menggabungkan nilai dengan sempang (-), tetapi ini mengakibatkan keseluruhan rentetan digabungkan dan bukannya memisahkan nilai individu.
Pendekatan yang lebih mudah ialah menggunakan fungsi agg() dengan parameter gabungan. Begini cara anda boleh mencapai output yang diingini:
group = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Ini akan bergabung dengan nilai dalam setiap kumpulan menggunakan sempang sebagai pembatas. Hasilnya ialah:
col A Cat-Tiger B Ball-Bat
Perhatikan bahawa indeks masih ada dalam output, jika anda ingin menukarnya kepada lajur, anda boleh menggunakan fungsi reset_index():
df1 = group.reset_index(name='new')
Ini akan menukar indeks kepada lajur baharu yang dinamakan baharu. Output akhir ialah:
col new 0 A Cat-Tiger 1 B Ball-Bat
Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan fungsi squeeze() (perhatikan fungsi ini telah dibuat sebagai_nunique fungsi dalam Pandas 1.4.0) untuk mengalih keluar indeks sepenuhnya dan mendapatkan objek Siri:
group.squeeze()
Ini akan menghasilkan Siri dengan nilai terkumpul yang disertai oleh yang ditentukan pembatas:
col A Cat-Tiger B Ball-Bat Name: val
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggunakan Pandas Groupby untuk Menyertai Nilai dengan Pembatas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

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.


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

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma