


Padanan Rentetan Separa dalam Bingkai Data Pandas
Menapis DataFrame berdasarkan kriteria rentetan ialah tugas biasa dalam analisis data. Walaupun padanan rentetan tepat adalah mudah menggunakan operator ==, padanan rentetan separa memerlukan pendekatan yang berbeza.
Satu pilihan ialah menggunakan ungkapan biasa, seperti yang ditunjukkan oleh coretan kod dalam soalan:
re.search(pattern, cell_in_question)
Walau bagaimanapun, untuk DataFrames yang besar, pendekatan ini boleh menjadi tidak cekap kerana sifat lelarannya.
Penyelesaian vektor menggunakan kaedah Pandas' Series.str tersedia dan amat disyorkan untuk prestasi yang lebih baik:
df[df['A'].str.contains("hello")]
Kaedah ini menggunakan fungsi contains() terbina dalam untuk menyemak sama ada subrentetan hadir dalam Siri rentetan. Ia mengembalikan topeng Boolean yang boleh digunakan untuk menapis DataFrame.
Dalam versi terdahulu Pandas (sebelum 0.8.1), sintaks yang sedikit berbeza telah digunakan:
df['A'].apply(lambda x: "hello" in x)
Tidak kira daripada pendekatan yang anda pilih, padanan rentetan separa dalam Pandas DataFrames ialah alat yang berkuasa untuk menapis data dengan cekap dan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melaksanakan Pemadanan Rentetan Separa dengan Cekap dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Forloopsareadvantageousforknowniterationsationship, menawarkanMenghentianmentability, whileopsareidealfordynamicconditionsandunknowniterations, providingcontrolovertermination.1) forloopsareperfectfectfectfectfectfectfectoVeratingOverlists, tuples, orstrings, secara langsung

Pythonusesahybridmodelofcompilationandinterpretation: 1) thepythoninterpretercompilessourcodcecodeintoplatform-independentbytecode.2) thepythonvirtualmachine (PVM) thenexecutesthisbytecode, BalantingeaseOfusoWithperformance.

Pythonisbothinterpretedandandcompiled.1) it'scompiledtobytecodeforporabilityAcrossplatforms.2) theBytecodeistheninterpreted, membolehkanfordynamictypingandrapiddevelopment, walaupunItmayBeslowerLowerWanLelyCiledlanguages.

ForloopsareidealwhenyonesshenumberofiterationsationseSinadvance, whilewhileloopsarebetterforsituationshipheryouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreeficientablyandable, yang sesuai, manakala whileloopsoffermorecontrolandareusefereficeficeficeficeficient,

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance, whilewhileloopsareusedwhenTheiterationsdependonacondition.1) forloopsareidealforiteratingoversequencesLikeListsorArrays.2)


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

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

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
