동일한 값이 동일한 시퀀스 숫자를 갖도록 Python의 데이터 열에 연속 시퀀스 번호를 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?

Python의 데이터 열에 연속 숫자를 효율적으로 추가하여 동일한 값을 동일한 값에 할당하는 방법

이 작업에는 특정 열의 값이 변경 될 때마다 재설정하는 순차적 카운터를 작성하는 것이 포함됩니다. 파이썬에서이를 달성하는 가장 효율적인 방법은

라이브러리의 힘을 활용합니다. Pandas는 행을 통과하는 것보다 훨씬 빠른 벡터화 된 작업을 제공합니다. pandas 다음은 다음과 같은 방법입니다.

이 코드는 먼저 )과 비교하면 값이 변경되는 위치를 식별합니다. 그런 다음

메소드는 부울 결과를 누적으로 합산하여 새로운 값이 발생할 때만 증가하는 순차적 카운터를 효과적으로 만듭니다. 이것은 'col1'에 동일한 값의 각 값 그룹에 고유 한 연속 숫자를 할당하여 'col2'라는 새로운 열을 저장합니다.

열에서 중복 값을 기반으로 순차 ID를 생성하는 가장 효율적인 Python 방법은 무엇입니까? 연속 숫자를 단순히 할당하는 대신 그룹화를 명시 적으로 반영하는 ID를 만들 수 있습니다. 이는 그룹 식별자를 각 그룹 내에서 순차적 인 카운터와 결합하여 달성됩니다.

import pandas as pd

# Sample data
data = {'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'A', 'A', 'D']}
df = pd.DataFrame(data)

# Efficiently assign sequential numbers
df['col2'] = (df['col1'] != df['col1'].shift()).cumsum()

print(df)

이 향상된 코드는 먼저 이전과 동일한 방법을 사용하여 그룹을 식별합니다. 그런 다음 각 그룹 내에서 순차적 카운터를 생성합니다. 0 대신 1에서 카운트를 시작하기 위해 1을 추가합니다. 마지막으로, 'col1'의 원래 값을 순차 ID와 연결하여 'final_id'에서보다 유익한 고유 식별자를 만듭니다. 이 방법은 팬더의 벡터화 된 작업으로 인해 큰 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다. df['col1'].shift()는 동일한 값으로 그룹화하는 동안 열에 순차적 번호를 추가하는 동안 파이썬이 열에 순차적 번호를 추가 할 수 있습니까? 예, Python, 특히 Pandas 라이브러리와 함께이 작업에서 엑셀 할 수 있습니다. 이전 예제는이 기능을 보여줍니다. df['col1'] != df['col1'].shift()와 결합 된 .cumsum() 메소드는 열의 동일한 값으로 정의 된 그룹 내에서 순차적 번호를 추가하는 강력하고 효율적인 방법을 제공합니다. 효율성은 팬더의 전체 데이터 프레임에서 이러한 작업을 한 번에 한 번에 수행하는 능력에서 비롯됩니다.

열 내에서 동일한 값의 고유 한 순차 ID를 생성하기 위해 Python 코드를 최적화하는 방법은 무엇입니까?

주로 PANTORIDES OPERTIONS에 초점을 맞추기 위해 고유 한 순차적 ID를 생성하기위한 코드를 최적화하고 코드를 최적화합니다. 이전 예제는 이미이 최적화를 보여줍니다. 매우 큰 데이터 세트의 성능을 더욱 향상시키기 위해 :

• 불필요한 데이터 사본을 피하십시오 : 데이터 프레임의 불필요한 사본을 생성하는 작업을 염두에 두십시오. 팬더의 내부 운영 ( 사용)은 때때로 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 종종 가독성 비용에 비해 성능 이득이 무시할 수 있습니다. 청킹 (매우 큰 데이터 세트의 경우) : 데이터 세트가 너무 커서 사용 가능한 메모리를 초과하는 경우 청크에서 처리하는 것을 고려하십시오. 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 데이터를 읽고 처리 한 다음 결과를 동의합니다. inplace=True 대체 데이터 구조를 고려하십시오 (드물게 필요하지 않음) :
팬더는 일반적으로 효율적이지만 수십억 행, 전문화 된 라이브러리 또는 데이터베이스를 사용하여 예외적으로 특정 시나리오를 사용하면이 유형의 작동을 위해 성능이 증가 할 수 있습니다. 그러나 이러한 대안을 통합하는 복잡성은 종종 대부분의 실제 응용 분야의 이점을 능가합니다.
• 팬더를 사용하여 위에서 제공 한 솔루션은 일반적으로 그룹화에 기초한 순차적 ID 생성을 포함하는 대부분의 실제 시나리오에 대해 고도로 최적화됩니다. 효율적인 팬더 기술에 중점을 두는 것은 최적화를위한 가장 효과적인 접근법입니다.

위 내용은 동일한 값이 동일한 시퀀스 숫자를 갖도록 Python의 데이터 열에 연속 시퀀스 번호를 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!