


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!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Dalam tutorial ini, anda akan belajar bagaimana menangani keadaan ralat di Python dari sudut pandang keseluruhan sistem. Pengendalian ralat adalah aspek kritikal reka bentuk, dan ia melintasi dari tahap terendah (kadang -kadang perkakasan) sepanjang jalan ke pengguna akhir. Jika y

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex


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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

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.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
