


Comment effectuer différents types de jointures et gérer les données manquantes dans Pandas ?
Pandas fusionnant 101
Bases de la fusion - Types de base de jointures
Comment pour effectuer un (INNER| (LEFT|RIGHT|FULL) OUTER) JOIN avec pandas ?
Pour effectuer une opération de fusion, utilisez la méthode de fusion sur un DataFrame. Spécifiez l'autre DataFrame et les clés de fusion comme arguments. Les différents types de jointures sont :
- INNER JOIN : Joint les lignes qui partagent les mêmes valeurs dans la clé de fusion.
- LEFT OUTER JOIN : conserve toutes les lignes du DataFrame de gauche et insère les valeurs manquantes pour les lignes de droite DataFrame.
- RIGHT OUTER JOIN : conserve toutes les lignes du DataFrame droit et insère les valeurs manquantes pour les lignes du DataFrame gauche.
- FULL OUTER JOIN : combine toutes les lignes des deux DataFrames, en insérant les valeurs manquantes pour les valeurs manquantes se chevauchent.
Comment ajouter des NaN pour les lignes manquantes après une fusion ?
Données manquantes dans le DataFrame droit après un LEFT OUTER JOIN ou dans le gauche Les DataFrame après un RIGHT OUTER JOIN sont remplacés par des NaN par défaut.
Comment puis-je me débarrasser des NaN après la fusion ?
Les NaN peuvent être supprimés à l'aide du filtrage ou en utilisant la méthode fillna() pour les remplacer par la valeur souhaitée.
Peut-on Je fusionne sur l'index ?
Oui, vous pouvez fusionner sur l'index en définissant l'index comme clé de fusion à l'aide de left_index et Paramètres right_index.
Comment fusionner plusieurs DataFrames ?
Plusieurs DataFrames peuvent être fusionnés en appelant merge plusieurs fois ou en utilisant la fonction pd.concat.
Croiser avec des pandas
Pour effectuer un croisement join, qui combine chaque ligne d'un DataFrame avec chaque ligne d'un autre, utilisez la fonction pd.merge sans spécifier de clé de fusion.
fusionner ? rejoindre? concaténer ? mise à jour? OMS? Quoi? Pourquoi ?!!
Le tableau suivant résume les différences entre ces opérations :
Fonctionnement | Objectif | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Rejoindre des DataFrames basés sur des clés | ||||||||||
rejoindre | Alias pour la fusion | ||||||||||
concat | Concaténer des DataFrames le long d'un axe spécifique | ||||||||||
mettre à jour | Mettre à jour un DataFrame avec des valeurs d'un autre |
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 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.

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 meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

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.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.
