


Wie kann ich eine String-Spalte in einem Pandas-DataFrame effizient in zwei neue Spalten aufteilen?
Wie teilt man eine Datenrahmen-String-Spalte in zwei Spalten auf?
TL;DR-Version :
Für den einfachen Fall, dass Sie eine Textspalte mit einem Trennzeichen haben und dies möchten Erstellen Sie zwei Spalten, die einfachste Lösung ist:
df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split(' ', n=1, expand=True)
Im Detail:
Andy Haydens Ansatz demonstriert effektiv die Leistungsfähigkeit der str.extract()-Methode. Für eine einfache Aufteilung über ein bekanntes Trennzeichen reicht jedoch die Methode .str.split() aus. Es bearbeitet eine Spalte (Reihe) von Zeichenfolgen und gibt eine Spalte (Reihe) von Listen zurück.
Das .str-Attribut einer Spalte ermöglicht es uns, jedes Element in einer Spalte als Zeichenfolge zu behandeln und Methoden effizient anzuwenden. Es verfügt über eine Indexierungsschnittstelle zum Abrufen jedes Elements einer Zeichenfolge anhand seines Index, sodass wir von .str.split() zurückgegebene Listen in Scheiben schneiden und würfeln können.
Python-Tupel-Entpacken kann verwendet werden, um zwei separate Spalten daraus zu erstellen die Liste mit:
df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', n=1).str
Alternativ kann man den Parameter expand=True in .str.split() verwenden, um direkt zwei zu generieren Spalten:
df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split('-', n=1, expand=True)
Die expand=True-Version ist von Vorteil, wenn es um Teilungen unterschiedlicher Länge geht, da sie solche Fälle behandelt, indem sie Keine-Werte in die Spalten mit fehlenden „Teilungen“ einfügt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine String-Spalte in einem Pandas-DataFrame effizient in zwei neue Spalten aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
