


Bagaimana untuk Mengeluarkan Kesatuan Rentetan dengan Cekap daripada Bingkai Data Pandas Berkumpulan?
Union of Strings in Pandas GroupBy
Soalan ini menangani cabaran biasa: mengekstrak kesatuan rentetan daripada Pandas DataFrame yang dikumpulkan mengikut satu lajur. Malangnya, menggunakan fungsi sum() pada lajur yang mengandungi rentetan tidak menggabungkannya. Sebaliknya, artikel ini meneroka kaedah alternatif untuk mencapai hasil yang diingini.
Menggunakan GroupBy dengan Fungsi Tersuai
Satu penyelesaian adalah untuk menentukan fungsi tersuai yang menggunakan operasi tertentu kepada setiap kumpulan. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan kaedah apply() untuk mengulangi kumpulan dan mengembalikan nilai yang diingini. Begini caranya:
<code class="python">def my_function(group): return "{%s}" % ', '.join(group['C'])</code>
Fungsi ini menggabungkan rentetan dalam lajur 'C' setiap kumpulan ke dalam set yang disertakan dalam pendakap kerinting.
<code class="python">df.groupby('A')['C'].apply(my_function)</code>
Menggunakan GroupBy dengan lambda Ungkapan
Sintaks yang lebih mudah melibatkan penggunaan ungkapan lambda:
<code class="python">df.groupby('A')['C'].apply(lambda x: "{%s}" % ', '.join(x))</code>
Ungkapan lambda ini melakukan operasi penggabungan yang sama seperti fungsi tersuai.
Menggabungkan Kumpulan
Kadangkala, mungkin berguna untuk menggabungkan maklumat daripada berbilang kumpulan menjadi satu Siri. Berikut ialah contoh:
<code class="python">def f(group): return Series(dict(A=group['A'].sum(), B=group['B'].sum(), C="{%s}" % ', '.join(group['C'])))</code>
Fungsi ini mengagregatkan lajur 'A' dan 'B' menggunakan sum() dan menggabungkan lajur 'C' ke dalam satu set.
<code class="python">df.groupby('A').apply(f)</code>
Ini pendekatan menghasilkan DataFrame dengan nilai agregat untuk setiap kumpulan.
Dengan menggunakan kaedah ini, anda boleh mengekstrak gabungan rentetan secara berkesan daripada Pandas DataFrames berkumpulan, membuka kunci keupayaan untuk menganalisis dan menggambarkan data berasaskan teks dengan cara yang bermakna .
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengeluarkan Kesatuan Rentetan dengan Cekap daripada Bingkai Data Pandas Berkumpulan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
