


Membuat Lajur Baharu dengan Nilai Berdasarkan Lajur Sedia Ada
Dalam senario analisis data tertentu, anda mungkin perlu mencipta lajur baharu di mana nilai dipilih berdasarkan keadaan tertentu dalam lajur sedia ada. Ini boleh dicapai menggunakan pelbagai kaedah dalam Python, bergantung pada bilangan syarat untuk diperiksa.
Senario Dua Pilihan dengan np.where
Jika anda hanya mempunyai dua pilihan untuk dipilih, fungsi numpy np.where boleh digunakan dengan cekap. Ia mengambil bentuk berikut:
df['new_column'] = np.where(condition, value_if_true, value_if_false)
di mana 'df' ialah kerangka data, 'keadaan' ialah ungkapan boolean yang mentakrifkan syarat, 'value_if_true' ialah nilai yang akan diberikan jika syarat itu Benar, dan 'value_if_false' ialah nilai yang akan diberikan jika syaratnya False.
Contohnya, untuk mencipta lajur 'warna' dalam bingkai data yang disediakan dengan 'warna' adalah 'hijau' jika 'Set' ialah 'Z' dan 'merah' sebaliknya, anda boleh menggunakan:
df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red')
Berbilang Syarat dengan np .select
Jika anda mempunyai lebih daripada dua syarat untuk diperiksa, fungsi numpy np.select boleh digunakan. Ia membolehkan logik bersyarat yang lebih kompleks. Formatnya adalah seperti berikut:
df['new_column'] = np.select(conditions, choices, default=None)
di mana 'syarat' ialah senarai ungkapan boolean, 'pilihan' ialah senarai nilai yang sepadan dengan setiap syarat dan 'lalai' ialah nilai yang akan diberikan jika tiada satu pun syarat dipenuhi.
Sebagai contoh, jika 'warna' hendak ditetapkan sebagai 'kuning' apabila ('Set' == 'Z') & ('Jenis' == 'A'), 'biru' apabila ('Set' == 'Z') & ('Jenis' == 'B'), dan 'ungu' apabila hanya (' Taip' == 'B'), dan 'hitam' jika tidak, anda boleh menggunakan:
conditions = [ (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'A'), (df['Set'] == 'Z') & (df['Type'] == 'B'), (df['Type'] == 'B')] choices = ['yellow', 'blue', 'purple'] df['color'] = np.select(conditions, choices, default='black')
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencipta Lajur Baharu Berdasarkan Syarat dalam Lajur Sedia Ada Menggunakan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tomergelistsinpython, operator youCanusethe, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, eachwithspecificadvantages: 1) operatorSimpleButlessefficientficorlargelists;

Dalam Python 3, dua senarai boleh disambungkan melalui pelbagai kaedah: 1) Pengendali penggunaan, yang sesuai untuk senarai kecil, tetapi tidak cekap untuk senarai besar; 2) Gunakan kaedah Extend, yang sesuai untuk senarai besar, dengan kecekapan memori yang tinggi, tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3) menggunakan * pengendali, yang sesuai untuk menggabungkan pelbagai senarai, tanpa mengubah suai senarai asal; 4) Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar, dengan kecekapan memori yang tinggi.

Menggunakan kaedah Join () adalah cara yang paling berkesan untuk menyambungkan rentetan dari senarai di Python. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menjadi cekap dan mudah dibaca. 2) Kitaran menggunakan pengendali tidak cekap untuk senarai besar. 3) Gabungan pemahaman senarai dan menyertai () sesuai untuk senario yang memerlukan penukaran. 4) Kaedah mengurangkan () sesuai untuk jenis pengurangan lain, tetapi tidak cekap untuk penyambungan rentetan. Kalimat lengkap berakhir.

PythonexecutionistheprocessoftransformingpythoncodeIntoExecutableInstructions.1) TheinterpreterreadsTheCode, convertingIntoByteCode, yang mana -mana

Ciri -ciri utama Python termasuk: 1. Sintaks adalah ringkas dan mudah difahami, sesuai untuk pemula; 2. Sistem jenis dinamik, meningkatkan kelajuan pembangunan; 3. Perpustakaan standard yang kaya, menyokong pelbagai tugas; 4. Komuniti dan ekosistem yang kuat, memberikan sokongan yang luas; 5. Tafsiran, sesuai untuk skrip dan prototaip cepat; 6. Sokongan multi-paradigma, sesuai untuk pelbagai gaya pengaturcaraan.

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


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

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

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.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
