


Mendapatkan Baris Unik dalam Bingkai Data Pandas
Memandangkan dua bingkai data Panda, selalunya perlu mengenal pasti baris yang wujud hanya dalam salah satu daripadanya. Ini boleh dicapai dengan berkesan dengan menggunakan operasi gabungan.
Sebagai contoh, pertimbangkan rangka data berikut:
df1 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 3], 'col2': [10, 11, 12, 13, 14, 10]}) df2 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, 3], 'col2': [10, 11, 12]})
Untuk mendapatkan baris daripada df1 yang tidak terdapat dalam df2, kita boleh melakukan kiri-bergabung antara df1 dan df2. Untuk memastikan setiap baris dalam df1 dipadankan dengan tepat satu baris dalam df2, kita perlu mengalih keluar baris pendua daripada df2 dahulu. Kita boleh melakukannya dengan menggunakan fungsi drop_duplicates().
df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1', 'col2'], how='left', indicator=True)
Df_all dataframe yang terhasil akan mempunyai lajur tambahan bernama _merge yang menunjukkan sama ada setiap baris datang daripada kedua-dua df1 dan df2 ('kedua-duanya'), daripada df1 sahaja ('left_only'), atau dari df2 sahaja ('right_only').
col1 col2 _merge 0 1 10 both 1 2 11 both 2 3 12 both 3 4 13 left_only 4 5 14 left_only 5 3 10 left_only
Untuk mengekstrak baris daripada df1 yang tidak terdapat dalam df2, kita hanya boleh memilih baris di mana _merge adalah sama dengan 'left_only':
rows_not_in_df2 = df_all[df_all['_merge'] == 'left_only']
col1 col2 0 4 13 1 5 14 2 3 10
Mengelakkan Salah Pendekatan
Adalah penting untuk mengelakkan penyelesaian yang salah yang gagal mempertimbangkan baris secara keseluruhan. Sesetengah penyelesaian hanya menyemak sama ada setiap nilai individu dalam satu baris wujud dalam bingkai data lain, yang boleh membawa kepada hasil yang salah.
Sebagai contoh, jika kami telah menambah baris lain pada df1 dengan data [3, 10], yang juga terdapat dalam df2, pendekatan yang salah masih akan mengenal pasti ia tidak terdapat dalam df2 kerana ia mempunyai nilai yang berbeza dalam dua lajur. Walau bagaimanapun, pendekatan kami akan mengenal pasti dengan betul ia tidak hadir kerana ia sudah pun dalam df2 dengan nilai yang sama untuk kedua-dua lajur.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengenalpasti Baris Unik dalam Pandas DataFrames Dengan Cekap Apabila Membandingkan Dua DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Sebab -sebab mengapa skrip Python tidak dapat dijalankan pada sistem Unix termasuk: 1) kebenaran yang tidak mencukupi, menggunakan chmod xyour_script.py untuk memberikan kebenaran pelaksanaan; 2) garis shebang yang tidak betul atau hilang, anda harus menggunakan #!/Usr/bin/envpython; 3) tetapan pembolehubah persekitaran yang salah, anda boleh mencetak debugging os.environ; 4) Menggunakan versi Python yang salah, anda boleh menentukan versi pada garis Shebang atau baris arahan; 5) masalah pergantungan, menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan ketergantungan; 6) Kesalahan sintaks, gunakan python-mpy_compileyour_script.py untuk mengesan.

Menggunakan tatasusunan python lebih sesuai untuk memproses sejumlah besar data berangka daripada senarai. 1) Array menjimatkan lebih banyak memori, 2) array lebih cepat untuk beroperasi dengan nilai berangka, 3) Arrays Force Jenis Konsistensi, 4) Array bersesuaian dengan array C, tetapi tidak fleksibel dan mudah seperti senarai.

Listsare yang lebih baik lebih baik foreflexibilityandmixdatatatypes, whilearraysares sand sumerical sand sand sand lared datasets.1) Senarai yang tidak dapat diselaraskan xibility, mixeddatatypes, dan elementChanges.2) Operasi sensori UsArray, LargedataSet, dan WhenmememoryefficyFiciency.2

NumpyManagesMemoryforlargeArraySefficientlyusingViews, salinan, danMemory-mappedfiles.1) viewSallowSlicingWithoutCopying, secara langsungModifyingTheoriginalArray.2) copiescanbecreatedwithTheCopy () methorpreserveservervesvesverdata.3) MemoriSberServervesvesves

Listsinpythondonotrequireimportingamodule, whilearraysfromthearraymoduledoneedanimport.1) listsarebuilt-in, serba boleh, dancanholdmixeddatatypes.2) arraysaremorememory-efficientfornumericydatabuTabeSflexible, yang tidak dapat dilupakan.

Pythonlistscanstoreanydatatype, arraymoduleArraysstoreonetype, andnumpyarraysarefornumumericalcomputations.1) listsareversatileButlessMememory-efficient.2) arraymoduleArduleArrayRaysarememory-efficientforhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogen

KetikayyoUttemptToStoreAveFheWrongatatypeinapythonArray, anda akan menjadicounteratypeerror

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara


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

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

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

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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