將資料框分割為特定於參與者的資料框
您有一個包含60 位受訪者資料的大型資料框,正在尋求一種方法將其劃分為每個參與者的單獨資料框。每位參與者的唯一代碼儲存在名為「name」的變數中。
最初,您嘗試使用自訂函數根據「name」變數附加資料幀,但執行時間異常長.
更有效的方法是利用 Pandas DataFrame 中的切片。以下程式碼提供了一個解決方案:
import pandas as pd import numpy as np # Create sample data with a 'Names' column data = pd.DataFrame({'Names': ['Joe', 'John', 'Jasper', 'Jez'] * 4, 'Ob1': np.random.rand(16), 'Ob2': np.random.rand(16)}) # Create a unique list of names UniqueNames = data.Names.unique() # Create a dictionary to store the split dataframes DataFrameDict = {elem: pd.DataFrame() for elem in UniqueNames} # Iterate through UniqueNames and slice the original data for key in DataFrameDict.keys(): DataFrameDict[key] = data[data.Names == key] # Access a specific dataframe using its name specific_dataframe = DataFrameDict['Joe']
這種方法可以快速為每個參與者建立單獨的資料幀,並使用「名稱」列進行切片。產生的資料幀被組織在字典 DataFrameDict 中,以便於存取。
以上是如何有效地將 Pandas DataFrame 拆分為特定於參與者的 DataFrame?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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