여러 조건으로 Pandas DataFrame 또는 시리즈를 효율적으로 필터링하는 방법은 무엇입니까?
여러 조건을 사용하여 Pandas DataFrame 또는 시리즈를 효율적으로 필터링
Pandas는 reindex(), apply() 및 map()을 포함하여 데이터 필터링을 위한 다양한 메서드를 제공합니다. . 그러나 여러 필터를 적용하면 효율성이 문제가 됩니다.
최적화된 필터링을 위해서는 부울 인덱싱 활용을 고려하세요. Pandas와 Numpy는 모두 불필요한 복사본을 생성하지 않고 기본 데이터 배열에서 직접 작동하는 부울 인덱싱을 지원합니다.
다음은 부울 인덱싱의 예입니다.
<code class="python">df.loc[df['col1'] >= 1, 'col1']</code>
이 표현식은 다음을 포함하는 Pandas 시리즈를 반환합니다. 'col1' 열의 값이 1보다 크거나 같은 행만.
여러 필터를 적용하려면 논리 연산자 '&'(AND) 및 '|'를 사용하세요. (또는). 예를 들면 다음과 같습니다.
<code class="python">df[(df['col1'] >= 1) & (df['col1'] <=1 )]</code>
이 표현식은 'col1' 열의 값이 1에서 1 사이인 행만 포함하는 DataFrame을 반환합니다.
도우미 함수의 경우 다음과 같은 함수 정의를 고려하세요. DataFrame을 가져와 부울 시리즈를 반환하면 논리 연산자를 사용하여 여러 필터를 결합할 수 있습니다.
<code class="python">def b(x, col, op, n): return op(x[col],n) def f(x, *b): return x[(np.logical_and(*b))]</code>
Pandas 0.13에는 복잡한 필터링 조건을 표현하는 보다 효율적인 방법을 제공하는 query() 메서드가 도입되었습니다. 유효한 열 식별자를 가정하고 다음 코드는 여러 조건에 따라 DataFrame df를 필터링합니다.
<code class="python">df.query('col1 <= 1 & 1 <= col1')</code>
요약하면 부울 인덱싱은 불필요한 복사본을 생성하지 않고 Pandas DataFrames 또는 Series에 여러 필터를 적용하는 효율적인 방법을 제공합니다. 확장된 기능을 위해 논리 연산자와 도우미 함수를 사용하여 여러 필터를 결합합니다.
위 내용은 여러 조건으로 Pandas DataFrame 또는 시리즈를 효율적으로 필터링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
