


Comment puis-je combiner des colonnes de texte dans un DataFrame Pandas pour créer une nouvelle colonne ?
Combiner des colonnes de texte pour créer une nouvelle colonne dans un DataFrame Pandas
Dans les pandas, la manipulation des données implique souvent de combiner des colonnes pour obtenir des informations significatives. Un tel scénario se produit lorsque nous devons fusionner des colonnes de texte pour créer une nouvelle colonne de texte.
Considérez le cadre de données suivant avec deux colonnes de texte, « Année » et « trimestre » :
Year quarter 2000 q2 2001 q3
Notre objectif est de créer une nouvelle colonne appelée « période » qui combine les colonnes « Année » et « trimestre » pour obtenir des valeurs comme « 2000q2 » et "2001q3."
Pour y parvenir, nous pouvons directement concaténer les colonnes "Année" et "trimestre" si les deux sont des chaînes :
df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]
Cependant, si une ou les deux colonnes ne le sont pas chaînes, nous devons les convertir en chaînes avant de concaténer. Par exemple :
df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]
Il est essentiel de faire attention aux valeurs NaN lors de l'exécution de cette opération, car elles peuvent conduire à des résultats inattendus.
Alternativement, si plusieurs colonnes de chaînes doivent être jointes, la méthode agg peut s'avérer utile :
df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)
Dans ce cas, "-" est utilisé comme séparateur, mais vous pouvez le personnaliser comme nécessaire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
