두 DataFrame을 비교할 때 하나의 DataFrame에 고유한 행과 열을 식별하는 방법은 무엇입니까?
데이터 프레임 간의 차이점 확인: 포괄적인 접근 방식
두 개의 데이터 프레임 df1과 df2가 주어지고 df2는 df1의 하위 집합입니다. 목표는 다음에 존재하는 요소를 캡처하는 새로운 데이터 프레임 df3을 생성하는 것입니다. df1에는 있지만 df2에는 없습니다. 이는 기본적으로 df2에서 누락된 df1의 고유한 행과 열을 식별하는 데 도움이 됩니다.
drop_duplicates 사용: 간단한 솔루션
이를 달성하는 일반적인 방법 중 하나는 다음을 사용하는 것입니다. drop_duplicates 함수. df1과 df2를 연결한 후 keep=False로 drop_duplicates를 호출하면 중복되지 않은 행만 유지하는 새 데이터 프레임이 얻어집니다. 이 접근 방식은 자체적으로 중복 항목을 포함하지 않는 데이터 프레임에 효과적으로 작동합니다.
중복 항목이 있는 데이터 프레임 주소 지정
그러나 초기 데이터 프레임에 중복 항목이 포함될 수 있는 시나리오에서는 내부적으로 중복되면 drop_duplicates 메소드가 정확한 결과를 산출하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우를 처리하려면 대체 기술이 필요합니다.
방법 1: Tuple과 함께 isin 사용
이 접근 방식에서는 df1 및 df2의 각 행에서 튜플이 생성됩니다. , isin 함수는 이러한 튜플을 비교하는 데 사용됩니다. 결과 데이터 프레임에는 df2에 해당 튜플이 없는 df1의 행이 포함되어 고유 요소를 효과적으로 강조 표시합니다.
방법 2: 표시기로 병합 활용
또 다른 방법 방법에는 표시기가 "True"로 설정된 병합 기능을 사용하여 df1과 df2를 병합하는 작업이 포함됩니다. 이 작업은 각 행의 출처를 나타내는 "_merge"라는 열을 추가합니다. "_merge"가 "둘 다"가 아닌 행을 기반으로 결과 데이터 프레임을 필터링하면 df1에는 있지만 df2에는 없는 행을 격리할 수 있습니다.
이러한 기술을 활용하여 개발자는 효과적으로 다음을 수행할 수 있습니다. 두 데이터 프레임 간의 차이점을 확인하고 df1에는 있지만 df2에는 없는 고유한 요소만 포함하는 새 데이터 프레임을 만듭니다.
위 내용은 두 DataFrame을 비교할 때 하나의 DataFrame에 고유한 행과 열을 식별하는 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.

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

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.

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.

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
