Wie verwende ich cbind in Python?

Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die Programmierern verschiedene Module und Bibliotheken zur Ausführung erforderlicher Aufgaben zur Verfügung stellt. Eine dieser leistungsstarken Funktionen von Python ist „cbind“. Dies steht für Spaltenbindung. „cbind“ ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Programmierer Arrays, Datenrahmen usw. nach Spalten in Python kombinieren, zusammenführen und gruppieren können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie „cbind“ in Python verwenden.

Verwenden Sie Zip- und Listenverständnis

Zip- und Listenverständnis sind zwei sehr beliebte Techniken, die in vielen Ausdrücken in Python verwendet werden. Die Zip-Funktion kann dabei helfen, mehrere Elemente aus verschiedenen iterierbaren Objekten zu kombinieren. Listenverständnis hingegen ist eine Technik zum Generieren von Listenelementen in einer einzigen Zeile durch die Kombination mehrerer Ausdrücke, Schleifen usw.

Grammatik

zip(iterable1, iterable2, other iterables……….)

Die

zip-Funktion akzeptiert mehrere iterierbare Elemente. Iterable1, iterable2, iterable3 usw. Hier sind alle iterierbaren Objekte wie Listen usw. Die Zip-Methode gibt ein Tupel zurück, das alle Elementkombinationen enthält. Diese iterierbaren Objekte müssen nicht dieselben Dimensionen haben. Gleichzeitig können diese iterierbaren Objekte mehrere Datentypen haben

Beispiel

Im folgenden Beispiel haben wir drei Spalten erstellt, nämlich Spalte 1, Spalte 2 und Spalte 3. Als nächstes haben wir mithilfe von Listenverständnissen und der Zip-Methode eine Liste generiert. Wir verwenden die Zip-Methode, um alle drei Listen zu kombinieren und die Elemente an die Liste anzuhängen

column1 = [1, 2, 3]
column2 = [4, 5, 6]
column3 = [7, 8, 9]
combined = [list(t) for t in zip(column1, column2, column3)]
for row in combined:
    print(row)

Ausgabe

[1, 4, 7]
[2, 5, 8]
[3, 6, 9]

Verwenden Sie die Methode numpy.concatenate()

Die Verkettungsfunktion wird, wie der Name schon sagt, zum Verketten von Arrays entlang einer bestimmten Achse (Zeile oder Spalte) verwendet. Nachdem wir die Arrays verkettet haben, können wir die erforderlichen Elemente aus dem Ergebnis herausschneiden

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

Im folgenden Code importieren wir zunächst die Numpy-Bibliothek. Wir haben drei Arrays mit den Namen „Spalte 1“, „Spalte 2“ und „Spalte 3“ erstellt. Wir verwenden die concatenate-Methode von Numpy, um die Arrays zu verketten und das Ergebnis in einer Variablen namens „combined“ zu speichern. Als nächstes iterieren wir über die kombinierten Variablen und drucken die Zeilen aus.

import numpy as np
column1 = np.array([1, 2, 3])
column2 = np.array([4, 5, 6])
column3 = np.array([7, 8, 9])
combined = np.concatenate((column1[:, np.newaxis], column2[:, np.newaxis], column3[:, np.newaxis]), axis=1)
for row in combined:
    print(row)

Ausgabe

[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]

Verwenden Sie die Operatoren zip und *

Die Zip-Methode hilft, wie bereits erwähnt, dabei, mehrere iterierbare Elemente zusammenzuführen. Andererseits ist der „*“-Operator der Entpackoperator, der beim Entpacken der iterierbaren Elemente in einzelne Werte oder Argumente hilft. Es kann in vielen Kontexten verwendet werden, z. B. bei Funktionsaufrufen, Listenerstellung, Variablenzuweisung usw.

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

column1 = [1, 2, 3]
column2 = [4, 5, 6]
column3 = [7, 8, 9]
combined = [*zip(column1, column2, column3)]
for row in combined:
    print(row)

Ausgabe

(1, 4, 7)
(2, 5, 8)
(3, 6, 9)

Verwenden von cbind mit NumPy

Numpy ist eine beliebte Python-Bibliothek für numerische Berechnungen. Es bietet eine unkomplizierte integrierte Methode zum Ausführen der „cbind“-Operation

Grammatik

result = np.c_[array1, array2, array3,......]

Hier sind Array1, Array2, Array3 usw. die Arrays, die wir zum Ausführen der „cbind“-Operation benötigen. Über die c_-Methode können wir mit einzelnen oder mehreren Arrays auf NumPy arbeiten. Alle Arrays sollten die gleichen Abmessungen haben. Andernfalls gibt Numpy einen Fehler aus.

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

Im folgenden Beispiel haben wir ein Numpy-Array importiert und ihm einen Alias ​​np gegeben. Als nächstes haben wir Array1 und Array2 mit den Array-Methoden von Numpy erstellt. Als nächstes führen wir eine „cbind“-Operation für beide Arrays durch und drucken die Ergebnisse aus.

Dieser Code verwendet c_method zum Verknüpfen nach Spalten. Obwohl „cbind“ nicht erwähnt wird, ist die Funktion genau die gleiche wie die „cbind“-Funktion in anderen Programmiersprachen wie R.

import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
result = np.c_[array1, array2]
print(result)

Ausgabe

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

Verwenden Sie cbind mit Pandas

Pandas ist ein In Python ist Panda ein leistungsstarkes Datenanalysetool. Panda verfügt über eine integrierte Funktion namens concat Führen Sie den Verbindungsvorgang durch. Wir müssen nur einen zusätzlichen Parameter übergeben Benennen Sie die Funktionsachse, um Operationen spaltenweise auszuführen. Das ist auch so Erfüllt den gleichen Zweck wie „cbind“ in anderen Programmiersprachen wie R.

Grammatik

result = pd.concat([df1, df2, df3, ….. ], axis=<1 or 0>)

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6]})
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

Ausgabe

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

Fazit

In diesem Artikel haben wir gelernt, wie man mit Hilfe der in der Bibliothek verfügbaren Funktionen den „cbind“-Vorgang in Python durchführt. Numpy verfügt über die c_-Methode, die eine spaltenweise Verkettung ermöglicht. Ebenso verfügt Pandas über die Methode concat zum Durchführen einer Verkettung, mit der wir „cbind“ ausführen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich cbind in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!