


Memisahkan DataFrame Besar kepada DataFrame Individu mengikut ID Peserta
Pertimbangkan senario di mana anda memiliki DataFrame besar yang mengandungi data daripada percubaan yang melibatkan 60 peserta. Matlamat anda adalah untuk membahagikan DataFrame yang besar ini kepada 60 DataFrame yang berbeza, setiap satu mewakili peserta individu. Pembolehubah penting, 'nama,' mengenal pasti secara unik setiap peserta dalam DataFrame.
Percubaan untuk menyelesaikan tugas ini menggunakan fungsi tersuai, 'splitframe,' telah terbukti tidak berjaya, menimbulkan persoalan tentang penyelesaian yang lebih cekap.
Pendekatan Unggul: Bingkai Data Menghiris
Strategi alternatif melibatkan penggunaan teknik penghirisan untuk mengasingkan DataFrame. Begini caranya:
- Jana senarai tersendiri nama peserta ('Nama Unik') menggunakan lajur 'Nama' DataFrame.
- Tubuhkan kamus untuk menampung DataFrames individu, menggunakan senarai 'Nama Unik' sebagai kunci.
- Lelaran melalui setiap nama peserta dan berikan data yang sepadan kepada DataFrame yang berasingan dalam kamus.
Pendekatan ini, menggunakan penghirisan, menyediakan kaedah yang lebih mudah dan cekap untuk mencipta DataFrame individu untuk setiap peserta:
# Create a DataFrame with a 'Names' column data = pd.DataFrame({ 'Names': ['Joe', 'John', 'Jasper', 'Jez'] * 4, 'Ob1': np.random.rand(16), 'Ob2': np.random.rand(16) }) # Extract unique participant names UniqueNames = data['Names'].unique() # Initialize a dictionary to store individual DataFrames DataFrameDict = {elem: pd.DataFrame() for elem in UniqueNames} # Populate the dictionary with individual DataFrames for key in DataFrameDict.keys(): DataFrameDict[key] = data[data['Names'] == key]
Mengakses Individu DataFrames
Untuk mengakses DataFrame khusus untuk peserta tertentu, hanya gunakan kunci kamus yang sepadan dengan nama peserta, seperti yang ditunjukkan di bawah:
DataFrameDict['Joe']
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membahagikan DataFrame Besar kepada DataFrame Individu dengan Cekap dengan ID Peserta?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

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

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

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

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


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

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

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

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.