정확히 일치하지 않고 Pandas Dataframe의 문자열 열에서 문자를 바꾸는 방법은 무엇입니까?
Pandas Dataframe의 문자열 열에서 텍스트 복제
데이터 조작 작업에서는 문자열 열의 특정 문자를 바꿔야 하는 경우가 많습니다. 쉼표(",")를 대시("-")로 대체하려는 "(2,30)"과 같은 문자열 값을 포함하는 열이 있는 데이터프레임을 생각해 보세요.
이 문제를 해결하려면 Pandas의 교체 메소드를 inplace=True와 함께 사용하여 열을 직접 수정하려고 시도했을 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식이 효과가 없다면 코드를 평가하고 대체의 제한 사항을 이해하는 것이 좋습니다.
Pandas 문서에서는 대체를 수행하려면 지정된 문자열과 정확히 일치해야 대체할 수 있다고 명시하고 있습니다. 귀하의 경우 열의 값이 바꾸려는 문자열과 정확히 일치하지 않습니다.
대신 벡터화된 str 메서드를 활용하여 이 변환을 효과적으로 실행할 수 있습니다.
<code class="python">df['range'] = df['range'].str.replace(',','-')</code>
이 접근 방식은 str 메서드를 활용하여 열의 각 문자열을 문자열 개체로 처리하므로 다양한 문자열 조작 작업을 수행할 수 있습니다. 교체 방법을 연결하면 쉼표를 대시로 바꾸도록 지정할 수 있습니다.
설명을 위해 예를 살펴보겠습니다.
<code class="python">df = pd.DataFrame({'range':['(2,30)', '(50,290)', '(400,1000)']}) df['range'] = df['range'].str.replace(',','-') print(df)</code>
출력:
range 0 (2-30) 1 (50-290) 2 (400-1000)
보시다시피 원래 열의 쉼표가 대시로 성공적으로 대체되었습니다.
위 내용은 정확히 일치하지 않고 Pandas Dataframe의 문자열 열에서 문자를 바꾸는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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
